重讀《決戰大數據》有感

重讀《決戰大數據》有感

來自專欄 有關SQL

這兩天在重讀《決戰大數據》這本書。

本書作者是車品覺,阿里巴巴前總裁,首任阿里數據委員會會長。

車品覺在距離數據天堂最近的地方,自然能掌握到一手前線資料,彌足珍貴!

去年 2017 年第一遍讀的時候,認為車品覺真的是搞假大空的高手,通篇都是漫無天際的扯淡,怎麼都像是賣思維的「邏輯思維」,讀的每每搖頭要吐(槽)。

而今年再一次拿起來讀的時候,發現字字珠璣,句句箴言。怎麼會有如此之大的轉變,其實是我讀的視角轉變了,不再以純程序員的角度來看問題,而是放大了眼界來看事情的本質。

余晟(現滬江 CTO)在豆瓣有篇對《決戰大數據》的評論,非常值得一讀,既有對原文的陳述,即引用原文的例子和概念,又夾雜著自己對數據行業的理解和擴展。能從書中見到書外,功底深厚,學識不僅豐富,寫作角度更顯得引人入勝。

如果能對書中的概念,提出自己的看法,那是最好不過的。每一個認真看書的人,都會針對特別難懂的地方,提出自己的理解,以求別人來解惑,或者認證,認同。而這一點,余晟是沒有寫到的。可能他的領悟已經超出我對本書的理解範圍了

如果你對業務不理解,不能很好的提出精準解決問題的問題,甚至當前面臨的困境都不能準確描述出來,那麼思考是懶惰的,是無效的。

在數據時代,用數據化思考問題,是一門嶄新的領域。很多解決方案都是在問題里。你要做的就是用數據來填充和回答這些問題

而往往大多數的人,都還只在尋找答案的過程中。因為到達頂峰那一路上的問題,都需要你自己去回答! 有時候你可能連問都懶得問自己!

數據對於企業和用戶來說,意味著什麼?

企業價值就是利益最大化,在奉數據為瑰寶的電商平台,企業價值就是點擊購買率。

用戶價值就是提高用戶體驗,讓用戶買到自己急需的產品或者服務。

有時候企業價值與用戶價值是有強烈衝突的。企業追求的利潤最大化理念,會引導用戶購買產品,推薦系統就是干這事的,而忽略了用戶的意願。

很多人在網路上逗著逗著,就迷失了自我,對於電商推薦的產品,碰到新奇事物就會下單購買,比如我,看到有趣的書,就照單收了。

你說這些書對我有什麼急需的功效嗎,好像有也好像沒有,但是買來儲存著以後看,說不定哪天還絕版了呢。

既擴展了用戶價值,還提高了企業價值。

大數據的本質,就是用來分析用戶,還原真實的屏幕數字背後的邏輯。

不用「大」來形容,數據的本質就是洞悉用戶,與大小無關。

cookies是一個既好與壞的東西,他能幫我們省去重複填寫個人資料的流程,但也容易被不法分子竊取個人資料,導致濫用。

掃描一遍cookies就獲知了用戶的基本信息,非常低成本的手段。

衍生一點,如果不懂計算機技術,怎麼知道獲取用戶信息的手段呢?作為運營人員,怎麼知道還有cookies這麼好用的技術手段來幫他們實現用戶鑒別的功能

這就是人在企業活動中,不知不覺形成的斷層。如果不去摸索,不去跨專業的研究,人最終被固化在一個領域中,突破不了專業的壁壘,打通不了上下鏈的耦合,看不到業務鏈上的全景色,頗為遺憾!

而大數據的目的就是為了能夠讓人打通這一系列的業務關節,使得鏈條通暢,最終還原用戶的真實需求。

還原用戶的真實需求:關鍵一點是甄別當前用戶的唯一性,即識別同一個人的使用場景。這是比較難的一部分。

現在的通信手段非常發達,有手機,pad, pc甚至 Mac.

我們如何確保收集到的數據能夠按人匯總呢,即一個人的行為數據,不論他是使用如何方式在使用網路,都能被準確歸總到一起,而不和其他網路用戶混淆?

在IoT(Internet of Things) 萬物聯網的時代,每個設備公司都捏著一部分的用戶數據,在這一點數據中找生存,異常艱難。

這裡的每個設備公司,掌握的僅僅是「碎片化的個人」而已,窺探不到整個人。

將來的數據,必定是公司與公司之間共享,或者「一桶化」包辦,比如支付寶,微信。

回歸到企業價值上來,對企業價值負責的還是人,首領是CEO。那麼CEO最關心哪些數據呢?

我們是技術人員,怎麼能想明白CEO關心的是什麼,不在其位不謀其政。

問題就在這裡,你是當上CEO了之後,才有了CEO應該有的本事,還是在當之前就已經有了CEO的能力?

還是那句話,通往巔峰之路上的問題,每一個都算數,都需要我們自己去想明白,並解決掉!

作為一個數據分析師,頂級的數據分析師,需要向最高領導 CEO 彙報的數據師,你會交上一份什麼樣的商業分析報告?

如果你對當前企業面臨的問題不是很敏感,對 CEO 的困惑擔憂,不是特別重視,你的商業報告有什麼用?

如果我們不是數據分析師,而是數據系統架構師,那麼同樣,面臨 CTO 的例會,我們同樣也要交上一份合理的分析報告。

只不過架構師,面臨的問題不再純粹是業務問題,還需要重點突出對業務所在系統架構的瓶頸做出分析判斷,並提供解決措施。

若平時不對系統的瓶頸做關注與分析,不敏感數據對於用戶的體驗,這份報告也難以做的令人滿意。


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