《大數據的關鍵思考》作者車品覺,揭密阿里巴巴的大數據心法

天下國際週報

  • 文 羅之盈  2015-02-10

阿里巴巴數據技術及產品副總裁車品覺,首度分享他的大數據心得。轉型大數據企業,工作者、組織與老闆心態要做什麼轉變?

阿里巴巴集團數據技術及產品部副總裁,暢銷書《大數據的關鍵思考》作者車品覺,上周應《天下雜誌》出版之約來台,開設兩場各50人的小型工作坊。從數據人員應具備的特質、應做與不該做的工作,到企業轉型大數據紛紛提出看法。

車品覺認為,大數據從業人員最根本的是需要「好奇心」。大數據科學家工作的價值是「預測。「我最常聽到企業主說『早知道就好了』,數據科學家的工作就是從有限數據去預測不可知的部分,從『局部』預測『全局』,」車品覺指出,也就是商業模式分析。

大數據人不該做的工作,就是幫營業部門做分析。車品覺有感而發的表示,企業之中的營業部門與數據部門之間,存在一條「鴻溝」。他常常看到企業成立BI部門(Business Intelligence,商業智慧)之後,導入各種分析程式,製作業務相關的量化報表,就認為應用了大數據,「有BI部門之後就會進入不斷做報告的死循環,每天只解決白米飯的事,不是商業模式的部分,業務分析應該是業務要幹的,必須逼著業務學會數據思考,讓真正的數據人員研究預測。」

換言之,大數據思考不應該只是數據人員的工作。他在訪台時提出新「數據十誡」:

1. 好的問題,答案就在裡面。

2. 用指數思維去提煉數據。(意指跳脫A+B+C的線性思維,而是跳到比成長幅度更高的地方去思考需要什麼。判斷某個轉折點,究竟是來自延續性創新,還是攸關生死的起點,然而從中提煉數據。)

3. 從商業智慧到行動智慧。(意指過去企業將數據應用放在商業智慧部門之中,製作各種報表給主管做決策,但現在應該是將數據人員放在實際行動的單位,直接實作。)

4. 連接數據可能比數據本身更有價值。

5. 缺乏數據品質,任何數據都是浮雲。

6. 以「假設數據是可獲取的」去思考問題。

7. 數據治理不是管理。(意指需要很多人一同討論共同治理,而非傳統式主管由上而下一人管理)

8. 學會用數據來講故事。

9.使用數據去改善數據。

10.讓人做人擅長做的事,讓機器做機器擅長做的事。

最後,他對老喊著轉型大數據企業的老闆們,提出自我審視的決心清單。

1.董事會之中有幾位數據工作者?

2.老闆、產品經理一個月跟數據人員開會幾次?

3.企業給數據人員多少「trial and error」的試錯空間?

4.企業投入多少成本做大數據?

5.執行長、營運長有跳下來做大數據嗎?

車品覺直言,除非是天生的數據公司,例如:Uber這類從營運第一天就在蒐集數據,以數據分析為商業模式核心一環,「一般公司必須有資源(預算)才能做大數據,我看到的成功案例,多半是CEO執行長、COO營運長自己跳下來一起做,大家抱在一起,要生一起生、要死一起死,這種反而容易成功。」