阿里巴巴“数据战”

平台型企业的大数据应用策略有何特点？阿里巴巴、百度、腾讯等一批平台型企业，汇集了海量用户和商家，聚集成富有张力的生态系统，它们的大数据应用不再仅仅局限于企业本身，正逐渐成为滋养整个大生态系统的血液，为平台上寄生的众多企业提供更多的数据产品和服务，同时也是这些平台企业未来的收入增长引擎。

　　2005年，阿里巴巴开发出主要供内部运营人员使用的数据产品——淘数据，阿里巴巴由此进入了数据化运营阶段，此时，阿里巴巴在大数据方面关注的重点是，怎么利用平台上海量的消费者和商家数据，来改进自身经营，大数据仅仅局限于内部。2009年，阿里巴巴的大数据应用开始走向外部，让淘宝商户分享数据。2011年，阿里巴巴开发数据魔方，通过淘宝数据魔方平台，商家可以直接获取行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者在自己网站上的行为等情况。2011年4月，“页面点击”诞生，它可以监控每个页面上每个位置的用户浏览点击情况。紧接着，天猫携手阿里云、万网宣布联合推出聚石塔平台，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。2012年，正式公布了阿里巴巴三步走发展策略，“平台、金融、数据”。

　　从数据化运营到运营数据

　　阿里巴巴的大数据策略意味着什么？阿里巴巴数据委员会主席车品觉一语道破，“在数据化运营阶段时，数据就产生价值，你有意识地用它，但却没有关注它。而当你发现数据已经和战略融合后，你认识到要有意识收集它，管理它。”如果将阿里巴巴的大数据比做食材，那么自己用原料做菜，和将食材提供给其他厨师，对原料的关注度完全不同。

　　由此，阿里巴巴的大数据应用策略正从数据化运营向运营数据转变。集团首席战略官曾鸣预测，“阿里本质上，未来会是一家数据运营公司。”前者，是如何将大数据用好，而后者则意味着，如何让大数据更好用。

　　从淘宝创立之时，阿里巴巴就开始搜集平台上的数据，直至支付宝、聚划算、一淘等平台，随着业务的爆发式增长，阿里诸平台上的数据成倍增加，汇集成海。这些数据包括交易数据、用户浏览和点击网页数据、购物数据等等。当海量数据开始聚集时，它们也变得良莠不齐，鱼龙混杂，充斥着大量失真、标准混乱的数据。另一问题是，当海量数据在一起，它们是无序的，不能直接使用，必需要提炼加工。再者，阿里纵有海量数据，却也只是大数据之海中的一个孤岛，无法全部满足平台商家的数据需求，比如商家需要了解用户在其它平台上的购买情况，阿里巴巴迫切需求外部数据。

　　车品觉称：“一开始，我们在用好数据，但是随着数据战略与平台战略紧密结合，我们开始刻意地去管理数据（保证数据安全、质量和对于商家的可用性），养数据（有意识地收集外部数据），沉淀数据。”

　　让大数据更好用？阿里巴巴是如何实现这种转变？从六个地方入手：确保数据安全（保护商家和个人的隐私）、保证数据的质量（去除虚假数据）、实现各个部门数据标准的统一（如转化率）、让原始数据变得更精细化（更符合商家的应用情景）、获得外部数据（如并购新浪微博，和其它平台合作、购买数据信息等）、建立数据委员会。

　　具体做法

　　1 去除源头污染，净化数据质量

　　自阿里巴巴数据委员会建立以来，数据质量就成了部门的核心工作，车品觉认为数据质量是大数据的命门，如果将大数据比作水流，“来自任何支流的数据，如果质量有问题，都会带来整个水源的污染。”由于淘宝等平台上的数据往往良莠不齐，不少数据虚假，带来很大的噪音干扰。“有时，在淘宝平台上，对于一个人，我们会看到两个手机，一个iPad，三张信用卡，五个淘宝帐号，收集数据时，以为是多个人，但实际上就是一个人。但如果依照这个数据，商家可能就将红包给了一个不活跃的账户。”为此，阿里巴巴试图剔除虚假的数据，让收集的数据能反映真实的消费情景。比如上面的案例，就要鉴定所有这些账户、信用卡等是否为同一个人所有。再如，阿里巴巴经常要做产品界面测试，有时临时修改界面，会一下子多出一个按钮，这就会带来大量误点击操作，数据收集时，就会得到很多失真的用户行为数据。阿里巴巴的数据人员目前的工作就是要将这些失真的数据剔除，或者将数据还原到真实的场景。
 

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