車品覺：大數(shù)據(jù)如何落地？精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的門道

  自從舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》暢銷以來，“大數(shù)據(jù)”贏得了難以想象的關(guān)注度。但同時(shí)，從實(shí)務(wù)的角度來看又有一點(diǎn)難以落地的感覺。這其中的原因，在于很多公司仍然沒有建立起數(shù)據(jù)的收集到應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施包括工具和人才配置，尤其是在實(shí)戰(zhàn)層面上未對(duì)大數(shù)據(jù)有較為客觀和理智的認(rèn)知，吹捧它的人認(rèn)為它無所不能，在各種場(chǎng)合反復(fù)講解一些高大上的案例，而質(zhì)疑它的人則認(rèn)定現(xiàn)有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就能說明關(guān)鍵問題，從而對(duì)其不以為意。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用既不便宜，也存在一定的缺陷，更未能充分提升商業(yè)的價(jià)值，反而大數(shù)據(jù)其實(shí)更需要企業(yè)家、產(chǎn)品經(jīng)理等管理精英們的創(chuàng)造性思維，用數(shù)據(jù)的力量做出確切的關(guān)聯(lián)和相互參照，使大數(shù)據(jù)能真確地產(chǎn)生物有所值的商業(yè)效應(yīng)。

  不要迷信大數(shù)據(jù)

  幾乎每個(gè)禮拜，我都要面試很多數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及不少?gòu)臉I(yè)者。例如，在招聘時(shí)，我問應(yīng)聘者的第一個(gè)問題一般都是“在你心里什么是大數(shù)據(jù)”?；卮痫@示，原來業(yè)內(nèi)的認(rèn)知分歧絲毫不比外行少——至少有一半受訪者或應(yīng)聘者對(duì)“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念根本就不以為然，而是更關(guān)注有價(jià)值的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)能產(chǎn)生什么價(jià)值。換言之，在部分人看來，“大數(shù)據(jù)”本身就是一個(gè)偽概念。我問的第二個(gè)問題是，目前為止，你做得最好的大數(shù)據(jù)案例是什么？他們的回答都有個(gè)共同點(diǎn)，就是用大數(shù)據(jù)來處理數(shù)據(jù)的稀缺性。比如，北京的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站是有限的，其數(shù)據(jù)對(duì)于監(jiān)測(cè)站附近范圍的質(zhì)量呈現(xiàn)是比較準(zhǔn)確的，但其余地區(qū)的質(zhì)量數(shù)據(jù)是非常稀缺的。換言之，大數(shù)據(jù)能幫我們?cè)黾游粗糠值臏?zhǔn)確度、精確度。

  有很多人討論大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的關(guān)系。其實(shí)，這個(gè)問題衍生自大數(shù)據(jù)如何落地。應(yīng)該說，大數(shù)據(jù)可以說明商業(yè)運(yùn)營(yíng)者找到大致的方向，但真正落地到商業(yè)操作，反而不如小數(shù)據(jù)更有用、更有效。比如，很多運(yùn)營(yíng)者宣稱自己的注冊(cè)用戶是多少量級(jí)的，但是1億個(gè)注冊(cè)用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，不如一千萬個(gè)活躍用戶完整的行為數(shù)據(jù)更具有價(jià)值。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行客戶探索、發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證時(shí)，幾百個(gè)甚至幾十個(gè)顧客、用戶的完整數(shù)據(jù)比你得到千萬級(jí)數(shù)據(jù)更有價(jià)值。也許正是因?yàn)閿?shù)據(jù)量雖大，但每個(gè)數(shù)據(jù)單元都出現(xiàn)了斷裂或遺漏，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的價(jià)值難以被挖掘出來。

  因此，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的能力之一就是把數(shù)據(jù)變小的本領(lǐng)。在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)，你需要的樣本其實(shí)不是千萬，甚至不是面面俱到的數(shù)據(jù)，而是比較敏感的數(shù)據(jù)指標(biāo)。這對(duì)數(shù)據(jù)收集和分析人員是巨大的挑戰(zhàn)。實(shí)際上，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和落地，也要以數(shù)據(jù)的細(xì)分為基礎(chǔ)。例如某電商顧客的真實(shí)性別就不一定與購(gòu)物的性別偏向一致；再比如，關(guān)鍵詞搜索量，看北京、南京各多少，而不是籠統(tǒng)地說增長(zhǎng)了多少。當(dāng)我們用放大鏡細(xì)查大數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)有不少的“斷鏈”和數(shù)據(jù)欠完整。從某種意義上說，大數(shù)據(jù)沒有真正的全面數(shù)據(jù)，差別只在于你放大鏡的倍數(shù)。即使基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，也仍然有猜測(cè)和賭博的成分在其中。所以，我反而主張，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)應(yīng)該可以互為作用,而非比較兩者誰更強(qiáng)。

  目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用里有個(gè)怪現(xiàn)象，就是有什么數(shù)據(jù)就收集什么數(shù)據(jù)，至于將來有什么用，一概不知，或者抱著“先收集再說，將來總有用”。我的建議是，從問題、愿景導(dǎo)向來收集數(shù)據(jù)。一方面，數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)備份等成本都不低，另一方面，數(shù)據(jù)的價(jià)值也可能衰減。

  其次，在我看來，以用戶為核心的KPI能實(shí)現(xiàn)與客戶的行為點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連通，是未來發(fā)展的大趨勢(shì)。傳統(tǒng)的用戶價(jià)值是以利潤(rùn)貢獻(xiàn)為核心指標(biāo)來衡量的，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，客戶關(guān)系的管理可能就不一樣了。例如，我要知道一個(gè)客戶一個(gè)月內(nèi)到淘寶多少次，不管他是否購(gòu)買，要看他與我們公司的關(guān)系到底怎么樣。同學(xué)舉行婚禮，禮金重才是好哥們？顯然不是這樣的。一個(gè)禮拜，用戶花在視頻網(wǎng)站、微博等等的時(shí)間是多少。未來競(jìng)爭(zhēng)的是用戶的注意力。在大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新下我們是否可以更容易得知你得到了多少的用戶注意力呢。

  公司要建立起數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，更重要的是要建立起跟蹤數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控，而且一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)要尋找多個(gè)源頭，一方面確?！半u蛋不在一個(gè)籃子”，另一方面要相互比對(duì)、印證。對(duì)于實(shí)際運(yùn)營(yíng)的企業(yè)來說，數(shù)據(jù)必須有連貫性，而且要確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性，因?yàn)槿绻麛?shù)據(jù)的收集或獲取本身就錯(cuò)了，那么后邊的分析和決策無疑就建立在沙灘之上，“根基不牢，地動(dòng)山搖”。

  就現(xiàn)狀而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)更多地用于推薦和營(yíng)銷，不是因?yàn)樗菀?，而是因?yàn)樗蒎e(cuò)的空間更大。比如，推薦系統(tǒng)給出了顧客不喜歡的推薦，大不了重新推薦，但一旦上升到直接解決問題層面，其容錯(cuò)空間就大大縮小了。例如，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來觀測(cè)空氣質(zhì)量，錯(cuò)了也不會(huì)有大的影響，然而如果把這個(gè)指數(shù)和某個(gè)商業(yè)運(yùn)營(yíng)掛鉤，就不是小事了。更何況如果數(shù)據(jù)是用在一部無人駕駛的汽車上，不準(zhǔn)確地運(yùn)用數(shù)據(jù)的后果更是不堪設(shè)想。人們很喜歡談?wù)撐譅柆敗捌【婆c尿布”的故事，但是其相關(guān)性只發(fā)生在周五下班后，而且一年后這個(gè)關(guān)聯(lián)不再出現(xiàn)了，因此，需要數(shù)據(jù)部門的不斷跟蹤，不能一條經(jīng)驗(yàn)法則走到黑。尤其是對(duì)數(shù)據(jù)的精確性要求較高時(shí)，數(shù)據(jù)的持續(xù)跟蹤與多源比對(duì)就顯得非常重要。也正是這個(gè)原因，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還停留在比較膚淺的層次或者壓根就飄在空中。

  作為創(chuàng)新的賽馬場(chǎng)

  有人認(rèn)定大數(shù)據(jù)具有前景，于是試圖利用先前收集的數(shù)據(jù)開創(chuàng)新的事業(yè)或業(yè)務(wù)，但目前為止我還沒有看到特別成功的例子。相對(duì)而言，在擁有大數(shù)據(jù)的公司之內(nèi)應(yīng)用大數(shù)據(jù)比沒有大數(shù)據(jù)的公司可能要容易一些。其優(yōu)勢(shì)是，他們對(duì)數(shù)據(jù)比較熟悉，知道其中的數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)搜集中的難點(diǎn)和局限性，從而比外部合作者用得要好。當(dāng)然創(chuàng)新是否容易被舊有文化所限制,又另作別論。阿里金融的成功，是在游離母體與靠近母體間找到了一個(gè)動(dòng)態(tài)的平衡，克服了外來數(shù)據(jù)所帶來的困擾。例如，產(chǎn)品設(shè)計(jì)改版使得數(shù)據(jù)變化了，但數(shù)據(jù)生產(chǎn)方卻未必有告知的義務(wù)。因此，數(shù)據(jù)使用者要監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)源是否穩(wěn)定。這也與數(shù)據(jù)公司的既有文化和業(yè)務(wù)范疇有關(guān)，一家善于構(gòu)筑堡壘的公司即使有無可比擬的數(shù)據(jù)資源，很可能寧愿等著數(shù)據(jù)價(jià)值的衰減，也不愿意將其有效利用。

  其次，應(yīng)用大數(shù)據(jù)開創(chuàng)新業(yè)務(wù)的能力問題，許多業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)者可能搜集了大量的數(shù)據(jù)，但能否挖掘出“原業(yè)務(wù)”以外的創(chuàng)新性業(yè)務(wù)，到目前為止仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。商業(yè)創(chuàng)新有時(shí)候表現(xiàn)為不可思議的關(guān)聯(lián)，但總體而言，由于這種突破性的關(guān)聯(lián)帶來創(chuàng)新業(yè)務(wù)的概率是非常小的。

  傳統(tǒng)企業(yè)怎么辦

  到目前為止，我們?cè)谡務(wù)摯髷?shù)據(jù)的時(shí)候，在根本上忽略了一點(diǎn)，很多企業(yè)本身是有其架構(gòu)的，不會(huì)因?yàn)榇髷?shù)據(jù)就立即變得不一樣了。很多公司連信息（information）都未打通，是堵塞、零散的，更不要說大數(shù)據(jù)的應(yīng)用了。大數(shù)據(jù)作為一種新的運(yùn)營(yíng)理念和方法體系，要想嵌入到公司里，必然要經(jīng)歷一個(gè)新事物在舊公司的所有困難。比如，想要的數(shù)據(jù)無法采集，很多公司口口聲聲說“以客戶為中心”，但關(guān)于客戶的數(shù)據(jù)要回流到公司核心決策里卻不容易，其統(tǒng)計(jì)口徑與企業(yè)KPI不一致。這些雖然與今天我們所說的大數(shù)據(jù)沒有關(guān)系，是數(shù)據(jù)化，卻是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。如果在一家公司里，想要看的數(shù)據(jù)沒搜集，或流動(dòng)不順暢，卻被大數(shù)據(jù)所迷惑，那是本末倒置。

  但這不是說，傳統(tǒng)企業(yè)可以對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用置若罔聞。對(duì)當(dāng)下的企業(yè)來說，要反躬自問，有沒有一些數(shù)據(jù)，今天不搜集，將來會(huì)后悔？如果這些數(shù)據(jù)被對(duì)手搜集到，會(huì)怎么樣？要做到這一點(diǎn)，就要對(duì)公司一年后、兩年后或半年內(nèi)的方向非常清楚，或者至少有個(gè)概念。實(shí)際上，我們的互聯(lián)網(wǎng)上充斥很多與企業(yè)相關(guān)的信息或數(shù)據(jù)，但未得到足夠的重視，這主要是觀念問題，而不是能力問題。

  今天人們所說的信息技術(shù)（IT），其實(shí)越來越趨向于數(shù)據(jù)化，商業(yè)智能要把銷售數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)打通，而不是各自孤立。傳統(tǒng)企業(yè)高管應(yīng)該重視數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)應(yīng)用，至少不能只滿足于財(cái)務(wù)報(bào)告的數(shù)據(jù)，不要容忍人力資源部連主動(dòng)離職率與服務(wù)水平都關(guān)聯(lián)不起來洞察。要有步驟地構(gòu)建起數(shù)據(jù)的搜集系統(tǒng)，培訓(xùn)對(duì)數(shù)據(jù)高度敏感的人員。當(dāng)然，從一種有效的策略來說，先把既有的數(shù)據(jù)用好，比盲目推進(jìn)大數(shù)據(jù)要明智得多。你要重新定義你的數(shù)據(jù)框架來解決存在的問題。比如，很多企業(yè)都開啟了公司微博，其測(cè)定效果是轉(zhuǎn)發(fā)多少、評(píng)論多少。但實(shí)際上，你要細(xì)分你的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步厘清誰、什么樣的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論才是有價(jià)值的，還要和相似的公司微博進(jìn)行對(duì)比。

  傳統(tǒng)企業(yè)究竟是建立起自己的獨(dú)立的搜集系統(tǒng)，還是使用別人提供的數(shù)據(jù)？我認(rèn)為要兼有，既要有側(cè)重地獨(dú)自搜集，也要多源化地獲取數(shù)據(jù)，盡力排除各種數(shù)據(jù)在搜集過程中形成的偏差，這既是一個(gè)技術(shù)問題，需要數(shù)據(jù)人員付出艱辛的努力，也是一個(gè)戰(zhàn)略問題，需要回到前文所述的小數(shù)據(jù)問題。

  本文作者：車品覺，《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》作者、阿里巴巴集團(tuán)副總裁、數(shù)據(jù)委員會(huì)會(huì)長(zhǎng)。

  責(zé)任編輯：崔瀚文

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