3)招募数据人才:亚马逊雇佣了很多数学、工程方面的牛人,开发软件获取有效数据并提供强大的分析工具。负责运营算法的某位VP为普林斯顿大学数学博士,一位来自俄罗斯的女数学家。
4)建立“以数据为中心”的企业文化:大家在做提案时,必须要有数据支持,否则很难通过。曾经有次开会,一位员工说“我认为…”,后来感觉不对,赶紧改口道:“不,不,数据认为…”
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,马云正式公布了阿里巴巴三步走发展策略,“平台、金融、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。
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