大数据，悟道2016

suuy

难忘的2016即将过去，做一下盘点，留下七个领悟，让我们一起做时间的朋友。

新人的奔跑。

我们的大数据建模团队非常年轻，一年以内的新人占比超过70%，号称中坚的也不过2-3年，因此，没有多少时间窗口。

需要改变以往放羊的培养方式，因此，我们加快了培养的节奏，2个月要能接课题了，相对于以往的半年甚至一年的培养周期，时间大大压缩了，新人与老人的差距也将越来越小，每个人应有足够的危机感，因为传统的BI知识体系在崩塌。

我们需要有点狼性，因此做了这个改变。

一是相信新人有足够的潜力去快速接受新的东西，以前是先训练然后上阵，现在是先上阵，以赛代练，去除了传统数据建模师纯粹取数和报表的阶段，我们需要新人直面市场的残酷，在艰难的课题过程中懂得需要掌握的技能。

二是为新人提供必要的指导，甚至事无巨细，日报成为刚需，数据管理者需要关注新人的起步， 有时候，自己的一些经验，会让新人少走点弯路，有时候，新人的一点小问题，却暴露出团队的大问题，新人的确需要融入公司的文化，但不能丢了本真，传统的被动需求模式可能已经扼杀了创造性。

现在做起，相信为时未晚，人才是立生之本，没有比这个更重要的了。

数据的去电信化。

传统的运营商数据或标签，对于外部商业变现鲜有价值，所谓的验真，跟大数据无关，无需自欺欺人。

运营商的现有数据，既不是黄金，也不是原油，最多是页岩油。

大数据伊始，我们对于数据价值充满期待，有天上掉馅饼的感觉，但在商业变现中却发现数据备受质疑，现在沉下心来思考存在的问题，感觉到了新的希望，或许这是一次新的起航。

运营商大数据的确潜在价值无限，但开采的代价很大，数据潜力与数据能力，我们以前的确混淆了概念。

当前运营商的数据，看似多，实际却很少。

运营商需以百倍的努力去打磨自己的数据，从数据中挖掘出新的价值数据，让数据变得更为客户化，实现与市场需求的真正接轨，才有成功的可能，离开了这个，靠仅有的几个标签和有限的客户资料，其实没有太大的竞争力，在这个亿万的产业中，分不了几杯羹。

我们要研究的数据太多，从位置的精准、到网页的解析、再到社交、再到事件，再到时序，我们的建模师很幸运，每天可以在多维的数据时空中穿梭，我们的建模师又太少，有太多的课题无法开展。

但有一点很明确，运营商搞大数据，数据是根本，必须依托数据的差异化，才有立身的能力，无论商业模式多么绚烂，包装的多么精美，在数据能力未起来之前，一切皆为空。

认识越多，越感觉运营商数据的奥妙无穷，运营商的数据，其实可以好到超出你想象。

现在没有人有资格去质疑运营商数据的潜力，对于所谓的https的影响，对于位置能力的质疑，对于现行标签体系的怀疑，也都只是暂时的，笔者后面会专门谈谈，这里就一笔带过。

公司曾经问，建模要多少人的配置，我以前还羞答答的回答，十几个吧，最近变了，如果还有机会回答，肯定是：多多益善。

没有那么多的商业模式。

现在大数据商业模式提得多了，无论是广告、金融、交通、旅游啥的，从卖标签，卖产品，卖报告，卖渠道，但很多人做下来，发觉还是不够啊，因为变现规模不行。

问题不在于商业模式，即使是互联网公司，所谓的大数据变现，捣鼓了这么多年，真正赚钱的的模式，估计也就广告和金融了，阿里的云计算、健康、影视等等，哪个在真正赚钱，更别提乐视。

因此，需要抛却对商业模式的幻想，针对每种商业模式，因地制宜的找到运营商的切入点和价值点，努力去深耕细作，才是正道。

举个例子，针对广大的垂直行业报告市场，运营商如浮光掠影，应不是商业模式不行，而是数据不行，其次才是运营能力，单单一个职业标签，就难倒了大多数运营商，更别提一份报告所需的数据了。

业务与渠道才为王，大数据则是放大器。

大数据从来不是靠自己就能成长为一种业务的，只有先有业务，才有数据，才有大数据的反辅业务，大数据从来是寄生在业务上的，缺失了业务的大数据要变现，只有一条路可走，那就是卖数据，而这是不可持续的，也会碰到信息安全的达摩利斯之剑。

当前数据交易市场风起云涌，是合法卖数据的一种无奈之举，但致命缺陷却是，没有业务载体的这些大数据，到底价值几何？有多少是可持续的？

大数据公司本身也是个伪命题，因为大数据本身赚不了钱，必须依赖卖大数据硬件，大数据软件，大数据应用或大数据服务赚钱。

渠道从来是业务运营的主体，大数据则是放大器，两者本末不能倒置，在互联网时代，线上渠道的特点决定了基于大数据可以发挥出更大的价值，大数据运营在线上开始，应是正确的选择，但传统公司要认识到这一点，却并不容易。

很多公司的渠道都是为应对传统业务准备的，+互联网是常态，对于互联网+讳莫如深，从来没有将其当成一个可以对外开放并创造更大价值的东西，也不屑于当前开放带来的那点小利益，这是短视的做法，可能也扼杀了传统公司大数据对外突破的可能。

主业与副业，5年后谁知道，史上有多少巨无霸公司倒在了这一点？

数据中台战略。

阿里的大中台，是为了提升企业内部管理效率，我们的数据中台战略，除了效率，更是开放的需要，因为传统企业，长期以来，数据实际掌握在合作伙伴手里，因此，开放变得很艰难，因为连本数据字典的提供都要依赖某个第三方，何来快速透明开放的可能？

我们打造了自身的建模团队，致力于数据建模能力自主掌控，从需求管理向数据建模转变，所有一切，都是为了让数据中台战略能够真正落地，对于任何想合作的伙伴来讲，最期望的莫过于与数据的拥有者直接谈判吧，总不能让个第三方跟你谈。

最快最大程度的满足我们未来客户的数据需要，必须打造运营商自身的数据中台，“我方搭台，多方唱戏”的理想才有可能。

敏捷的追求。

最近团队的小伙伴们热火朝天的在做一个线上的运营活动，从策划、产品、数据、运营各个环节，第一次达成了真正的一体。

我们发现，以前羡慕的互联网公司的凌晨2点发日报的习惯，如今我们也在这么做了，为什么，因为一天内就要解决所有前一天暴露的问题，必须要速度和敏捷。

无论成败与否，还是要点赞，的确有创业的感觉了，在敏捷面前，每个人都可以爆发出自己的潜力，这是一只有战斗力的团队。

多维度是期盼有一只黑天鹅。

团队里每个小伙伴都压着一个沉重的大数据课题，没人敢说自己的课题可以成功，因为大数据是只黑天鹅，面对机制，流程，系统，成本，客户，时间的不确定，只能做更多的准备和尝试，把鸡蛋放到多个篮子里，也许是面对不确定唯一的选择吧。

2016年的回忆凝结成短短一篇文章，是对是错，只有时间才能证明这一点。2017年马上到了，“与数据同行”提前祝大家新年快乐。

作者：傅一平 （中国统计网特邀认证作者）

原文链接：http://www.itongji.cn/cms/article/articledetails?articleid=4712

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