学习亚马逊和阿里，教你搭建数据化运营系统

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：

a）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。

b）打破分割，统一数据标准

统一数据标准，就是让净化后的数据流得以汇集。阿里巴巴下属各个部门业务重点不同，对数据的理解不同，因此数据标准往往各不相同，比如转化率。要将这些数据汇集成大数据之海，就必须统一标准，这也是阿里巴巴数据委员会目前重点推行的项目。