阿里参访培养数据能力

企业对数据的利用应以实际应用为导向，其醉终目的是将数据分析转化为生产力。换句话说，企业应从实际待解决的业务问题出发，对应到数据予以解答，并醉终落实回应用场景。要使大数据成为一种产出的科学，不是“啤酒+尿不湿”偶尔的灵光一闪，也不是偏颇的调研数据主观总结，则要形成稳定的运转机制

建立可以复制的大数据方法框架，以及配套的组织、流程、技术的支撑体系，以容纳不断推陈出新的应用主题的处理。正确认识对大数据的应用问题之后，则需着手培养数据能力。融入大数据的生态体系是企业利用大数据的必由之路，在数据生态体系之下进一步提升数据多元化能力、数据结构化能力以及数据个性化能力。

在当前并未充分形成市场流动的数据条件下，绝大多数企业必须通过积极参与和融入数据生态体系来利用大数据。在生态体系中，外部数据源、业务指导和技术专家是企业需要重点联合的对象。企业首先需充分集成自有数据(如消费者购买信息、登记信息、会员卡信息、登陆信息等等)，并在数据生态的基础上

按业务需要明确所需外部数据源，通过交易、项目合作、数据交换、开放账号等方式丰富自身数据体系，形成数据链条。而且事实上，80%以上的数据都是非结构化数据，例如客户在社交网络上对企业产品服务的评价互动、聊天记录、评论、图片、语音等。这些复杂多样、散布各处、没有规律的数据中往往蕴含大量有价值的信息

企业可从中窥见客户对产品、品牌的印象，客户自身的喜好特点等等内容。通过MachineLearning技术实现文本、图像和语音信息的结构化，抓取、挖掘、整理出这些数据中反映出的有效信息，是企业为数据洞察提供输入的重要能力之一。大数据醉终转化为生产力，还需落实到具体的业务场景之中，形成企业自己的基于大数据的业务应用库和分析模型库，以真实找到数据助力点。企业战略的实现寓于各种业务与生产活动之中