4月3日下午，2013年三天阿里高管访谈在杭州的无界西溪收尾，而压轴的高管正是淘宝网大数据部门负责人车品觉。

大数据是个忽悠？

“在数据中，你能看到人性。”车品觉曾说。

在座的记者问老车：来阿里这几年，你最满意哪个产品？车品觉想了想，黄金策吧。

一年多前，车品觉还在支付宝任商业智能官的时候，开发了“黄金策”。它可在2秒内对你的问题给出答案，比如，全国多少人买了某款浪漫内衣？哪个省份用户买的内衣罩杯最大？买浪漫内衣的同时有多少人又买了杜蕾斯？如果你还有兴趣，还能知道多少人买了早孕试纸、是否有商家给他们发放婴儿用品广告……这只是大数据应用中最简单的层面。

而当下，横亘在车品觉面前的难题，并不是数据不够多，也不是大数据不被人重视，而是大数据背后挖掘出价值的问题。“如果数据没有用来产生价值，那么大数据就是个忽悠。”老车虽然笃信风水，但从未刻意使得“大数据”三个字带有玄幻之意。而眼下，他最关心的问题是：数据足够纯净吗？数据的质量有没有被破坏？

三大任务：数据质量、数据安全、数据运营

对于普通用户来讲，数据的纯净度问题并不在关注范围之内。但是如果数据生产出来，没有标签，就很难知道数据的质量。而在数据只有开放给更多的人，才能有用，但在开放过程中的隐私问题如何解决呢？而在大淘宝数据运营中，以前淘宝BI部门占比80%，业务部门占比20%。但随着大淘宝从“数据运营”到“运营数据”的转型，这个比例可能需要反过来，业务部门发起的数据研究比例需要占大头儿。

在这个转变中，数据产品的位置其实是一直退后的，从一开始做让所有用户使用的产品，到作为平台方让尽可能多的用户参与进来，再到现在，基本需要变成数据服务，这也是今年开始，车品觉旗下部门变为业务共享部门的原因，数据成了基础服务。

千人千面的难度

从2011年开始，天猫逍遥子开始提“千人千面”这个关键词。千人千面意味着个性化，意味着对于买家的精准化营销和产品推送。时至今日，这依然是2013年淘宝重提的一个关键词？从数据的角度看，千人千面的难题在哪儿呢？车品觉认为是数据的稀缺性。

之所以说稀缺，并非指数据不够丰富。这里的稀缺性是指，跟数据发生关联的用户样本。比如说，母婴类目，是否看过这个类目的就是准妈妈和妈妈们呢？未必。这种精准化推送就变得难起来，所以一开始还是要先做一个人群，逐步再精确到一对一的个体。从“看母婴产品”推导出“自己有小孩”这个结论，车品觉说这个准确率只有62%。但如果再加上“一二线城市”“年龄层”两个数据属性，这个准确率可以升到83%。如果再加上“有没有汽车”这个属性的话，准确率可以升到86%。

“大数据，需要用其它参照系数据让主线数据变得更精准。”刚才这个案例中，如果加上更多参照系数据的话，完全可以推出用户小孩儿的年龄在6岁以上还是以下。可以想见，如果准确到这个维度的话，距离千人千面的实现，并不是那么遥远。

2013年，淘宝是数据年

在大淘宝的各个业务部门中，很多配有各自的BI。而车品觉却透露说，今年大数据部门的目标是：把BI干掉，以后不用分数据和运营部门。今年以前，淘宝已经被视为全民网购数据资源大户，但实际上，真正把这些数据用在消费者身上的概率却很低，而这种情况正在改变。

在数据部门中，有这么一个角色“数据科学家”，今年也会做一件有趣的事儿：一个用户登录淘宝5min之内，要判断出这个用户是来逛的还是来购物的。也就是说，会有“逛指数”和“购买指数”两个标签，很快判断出当下该用户的购物意愿度，从而有利于更主动的营销。

从大数据本身来讲，最值得玩味的正是：从有限数据估计无限数据。而研究数据的目的还是要产生价值，在这个过程中，大数据只是一个思考方法，或者说一种数据坐标。

4月3日下午，2013年三天阿里高管访谈在杭州的无界西溪收尾，而压轴的高管正是淘宝网大数据部门负责人车品觉。

大数据是个忽悠？

“在数据中，你能看到人性。”车品觉曾说。

在座的记者问老车：来阿里这几年，你最满意哪个产品？车品觉想了想，黄金策吧。

一年多前，车品觉还在支付宝任商业智能官的时候，开发了“黄金策”。它可在2秒内对你的问题给出答案，比如，全国多少人买了某款浪漫内衣？哪个省份用户买的内衣罩杯最大？买浪漫内衣的同时有多少人又买了杜蕾斯？如果你还有兴趣，还能知道多少人买了早孕试纸、是否有商家给他们发放婴儿用品广告……这只是大数据应用中最简单的层面。

而当下，横亘在车品觉面前的难题，并不是数据不够多，也不是大数据不被人重视，而是大数据背后挖掘出价值的问题。“如果数据没有用来产生价值，那么大数据就是个忽悠。”老车虽然笃信风水，但从未刻意使得“大数据”三个字带有玄幻之意。而眼下，他最关心的问题是：数据足够纯净吗？数据的质量有没有被破坏？

三大任务：数据质量、数据安全、数据运营

对于普通用户来讲，数据的纯净度问题并不在关注范围之内。但是如果数据生产出来，没有标签，就很难知道数据的质量。而在数据只有开放给更多的人，才能有用，但在开放过程中的隐私问题如何解决呢？而在大淘宝数据运营中，以前淘宝BI部门占比80%，业务部门占比20%。但随着大淘宝从“数据运营”到“运营数据”的转型，这个比例可能需要反过来，业务部门发起的数据研究比例需要占大头儿。

在这个转变中，数据产品的位置其实是一直退后的，从一开始做让所有用户使用的产品，到作为平台方让尽可能多的用户参与进来，再到现在，基本需要变成数据服务，这也是今年开始，车品觉旗下部门变为业务共享部门的原因，数据成了基础服务。

千人千面的难度

从2011年开始，天猫逍遥子开始提“千人千面”这个关键词。千人千面意味着个性化，意味着对于买家的精准化营销和产品推送。时至今日，这依然是2013年淘宝重提的一个关键词？从数据的角度看，千人千面的难题在哪儿呢？车品觉认为是数据的稀缺性。

之所以说稀缺，并非指数据不够丰富。这里的稀缺性是指，跟数据发生关联的用户样本。比如说，母婴类目，是否看过这个类目的就是准妈妈和妈妈们呢？未必。这种精准化推送就变得难起来，所以一开始还是要先做一个人群，逐步再精确到一对一的个体。从“看母婴产品”推导出“自己有小孩”这个结论，车品觉说这个准确率只有62%。但如果再加上“一二线城市”“年龄层”两个数据属性，这个准确率可以升到83%。如果再加上“有没有汽车”这个属性的话，准确率可以升到86%。

“大数据，需要用其它参照系数据让主线数据变得更精准。”刚才这个案例中，如果加上更多参照系数据的话，完全可以推出用户小孩儿的年龄在6岁以上还是以下。可以想见，如果准确到这个维度的话，距离千人千面的实现，并不是那么遥远。

2013年，淘宝是数据年

在大淘宝的各个业务部门中，很多配有各自的BI。而车品觉却透露说，今年大数据部门的目标是：把BI干掉，以后不用分数据和运营部门。今年以前，淘宝已经被视为全民网购数据资源大户，但实际上，真正把这些数据用在消费者身上的概率却很低，而这种情况正在改变。

在数据部门中，有这么一个角色“数据科学家”，今年也会做一件有趣的事儿：一个用户登录淘宝5min之内，要判断出这个用户是来逛的还是来购物的。也就是说，会有“逛指数”和“购买指数”两个标签，很快判断出当下该用户的购物意愿度，从而有利于更主动的营销。

从大数据本身来讲，最值得玩味的正是：从有限数据估计无限数据。而研究数据的目的还是要产生价值，在这个过程中，大数据只是一个思考方法，或者说一种数据坐标。