京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
马云解读阿里:全球化农村经济大数据成阿里三重点
10月8日晚,阿里巴巴集团发布上市之后的第一份年报,与此同时,阿里巴巴董事局主席马云以“一指禅”的电脑输入方式亲自写就一篇致股东公开信,详细阐述了阿里未来战略、平台优势、资本市场乃至竞争对手等外界关心的问题。
别把阿里和其他电商公司混为一谈
去年9月19日,阿里巴巴在纽交所上市,并以250亿美元融资额创下全球史上最大规模IPO纪录。然而,对于尚未使用过阿里产品的大量海外股东和公众来说,并不清楚阿里和其他电商平台的区别,更不了解阿里的现状和未来发展路径,有“雾里看花”“隔海看人”之感。为此,马云在公开信中详尽介绍了阿里的业务模式。
截至2015年6月底,阿里巴巴集团共有34000名员工,其中,专门从事“中国零售市场”与GMV有关的员工数仅不到一万人,这部分员工支撑了接近3万亿人民币的交易额,占了中国零售消费总额的9%,人均支撑3亿元,展现了极高的运营效率。
马云在信中写道,“很多人把我们和其他电商公司混为一谈,并因此用我们的GMV增长率作为对我们模式的评判标准。实际上,狭义的电子商务仅仅是今天阿里巴巴集团战略的一部分,我们追求的是打造一个开放、透明、协同的商业基础设施平台。”除了电子商务,约半数的员工以及关联公司蚂蚁金服和菜鸟,从事着具备重大战略意义的新业务,包括物流、互联网金融、大数据云计算、移动互联网、广告平台等业务,以及十年后基于数据技术的健康和数字娱乐业务,“我们称之为’double H’产业,Health and Happiness”。
第四种不可缺失的商务基础设施资源
这些业务已经初见成效。阿里投资的菜鸟物流系统每年处理大约100亿个快递包裹;互联网金融业务服务近四亿活跃用户;云计算业务居于世界前列并且保持年增长率超过100%;移动互联网基础产品,包括搜索、地图、浏览器为中国用户提供了不可缺少的基础服务……马云预测,十年内中国50%以上的消费将会通过互联网进行,中国80%以上的企业会使用到互联网的电商平台、物流体系、金融服务、云计算以及跨境服务。因此,阿里的业务和中国经济紧密联系在一起,未来阿里提供的服务会是企业继水、电、土地以外的第四种不可缺失的商务基础设施资源。
那么,中国经济增长速度放缓将会对阿里带来怎样的影响?马云对此表示乐观,他认为,放缓的经济对中国的未来前景是利远远大于弊,中国经济发展已经不再需要数量的增加,而是质量的提长。
马云不同意经济下滑会导致消费下滑的看法,因为中国人的生活理念与西方不同,基本上总在存钱,“经济不好未必就没有钱花”,而且由于电子商务带来便利和实惠,在经济下滑的时期,“人们反而更愿意在网上花钱”。
“春江水暖鸭先知。“马云表示,”伟大的企业总是诞生在困难时刻,我相信这次中国经济从数量向质量调整的过程中一定会产生几家全球真正了不起的企业,阿里巴巴希望自己能有幸成为其中之一。”
阿里巴巴集团CEO张勇也在当天致股东的一封公开信中表示,阿里所有的投资是严格按照战略部署实施的,“为年度业绩、季度业绩甚至月度业绩的并购容易被人看懂,但我们不能为短期业绩增长做并购投资。而为未来战略做决策、做投资往往是仁者见仁,智者见智的。我们在投资上的布局以及投前、投中、投后的管理,都有着严格的程序和控制。我们也一定会在适当的时机,逐步向大家报告我们投资的各项业务进展。”
别拿苹果和苹果树相比
马云同时在公开信中确认,阿里今后十年的愿景将围绕着全球化、农村经济和大数据发展进行。
对于外界关心的阿里可能面临各种挑战的问题,马云也表达了自己的看法。他表示,阿里习惯于谈论竞争,也不回避谈论竞争对手。“我们不是一家被保护起来的企业,我们是在残酷市场的竞争中走过来的公司,16年来,我们学会了既保持理想主义和价值观,又顽强的生存下来,这并不容易。”
在马云看来,外界所理解的“挑战”和阿里所理解的可能并不一致。“阿里巴巴的定位是启动一场商业的变革,我们打造的是未来商业的基础设施,我们是为从事买卖的商家赋能,而不是与从事买卖的商家竞争,从这一点说,今天市场上所谓的’竞争对手’,其实都是未来我们赋能和帮助的对象。”
关于这一点,马云使用了一个十分形象的比喻:“简单的把今天市场上从事电子商务的企业当作阿里巴巴的对手,是拿苹果和苹果树相比,是对双方都不合适的。”
“今天的阿里巴巴比以前任何时候都要健康、强大、从容,我们在坚持自己发展战略上有了很大的进步。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09