京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
京东、阿里:打口水战不如共同推动数据开放
京东、阿里真是一对冤家。恍惚前几天小马哥刚刚道歉,平息了一段口水仗,昨儿又看到京东发文批评子沛。文采不错,争论的焦点好像是阿里要做国家企业,京东甘愿做国民企业,“国家企业”与“国民企业”道不同、术亦不同,所以如何如何?这两家企业都是我很尊重的新兴经济的代表,他们也是应用大数据技术、建立产业生态的急先锋。子沛和我也是好朋友。子沛在写作《大数据》时候,我正在忙着写大数据的深度研究报告。还是看到《大数据》热卖,最终促使我写作《大数据时代的历史机遇》。从名字上看,子沛的《大数据》、舍恩伯格的《大数据时代》、我的《大数据时代的历史机遇》看起来就像大数据三部曲。后来我去美国,还是子沛热情邀约,参加了一次旅美华人科技协会的会议。我在京东也有不少朋友,而且每次我作产业生态或者大数据的报告时,多用京东为例。所以,我打算和和稀泥,朋友们互相吵架有什么意思呢,大数据领域,有太多的事情,等着两家去做呐?
如标题所说,能不能一起干点推动数据开放的大事儿呐?在开源软件的历史上,谷歌公司的贡献,是无以伦比的。目前大数据的处理技术,像hadoop,mapreduce等开源软件,很大程度上受惠于谷歌公司的卓越实践。谷歌在创业初期,买不起IBM、HP比较贵的服务器,只好买一些二手的服务器,装上开源的linux操作系统,来支持其快速增长的搜索业务。二手服务器,总是喜欢出点故障,谷歌又自己动手,开发自己的文件管理系统,把数据分散存储在不同的服务器上,一台坏了没关系,还有其他服务器可用。不小心,谷歌一下子开发出来大名鼎鼎的GFS,解决了分布式存储和跨主机并行访问的难题。为其霸业奠定了基础。谷歌贡献在于它很快就把这些技术,分阶段开源出来,反馈到开源社区。狭义的大数据产业发展,如果没有早期像谷歌这样的公司的无偿贡献,很难获得行业性的爆发增长的。 但是谷歌开放的道路上,并非毫无保留。谷歌可以把广受欢迎的手机操作系统安卓开源,也可以把非常好用的诸多应用软件免费,但是, 谷歌绝不开放数据。 谷歌不择手段的获取各种数据,存储在其硕大无朋的多个数据中心里。它视数据为其核心资产,绝不容第三方染指。计算机刚刚发明的年代,是不区分所谓硬件和软件的。大家不觉得拷贝别人的软件拿来用用,有什么不可?后来比尔·盖茨一声断喝,随便拷贝别人软件是小偷,从此开创了独立的软件行业。软件也挣脱了硬件的束缚,独立成一个产业。
盖茨时代,软件和数据其实也是混在一起的,难以分割。数据总需要软件来识别和处理,离开特定的软件,数据就是一堆毫无意义的二进制组合。 现在 慢慢观察到数据独立存在的一些现象。 只要有独特的数据资产,总有人愿意开发软件研究算法,来发掘这些数据资产的价值。 数据如山,独自巍峨。软件如镐,山中掘金。谷歌通过开放软件的源代码,颠覆了微软卖软件谋生的商业模式,短短15年,市值超越微软,成为行业翘楚。但是现在谷歌开始雪藏数据,把数据圈起来,视为自家私产。 从商业模式来讲,谷歌的模式堪称完美。 比印钞机还要高效,每天净收入1亿美元,没有应收账款,都是现金流。谷歌盈利的奥秘就是收集、分析大量的数据,更精准的预测个人的需求,做更精准的广告。谷歌收得是广告费。但是随着谷歌数据维度的增加、数据量的增加,谷歌所拥有的数据,具备了广泛的社会意义。譬如谷歌根据其大众的搜索关键词,预测流行病爆发的可能性等等。继续数据如山的比喻,谷歌数据矿山中蕴藏丰富的金、银、铜、铁、锡……但是谷歌光靠挖铜就赚得盆满钵溢。社会视如金的东东,与谷歌而言却形同矿渣。 事实上,因为大数据蕴涵价值的多样性,单独靠谷歌一家,是不能穷尽数据的巨大社会价值、与经济价值的。 所以,谷歌坐拥宝库,但仅仅卖卖广告赚钱,其他的只是秀一秀。行文至此,我决定放弃“数据就是资产”这个概念,转而关注大数据的社会属性,开始倡导“数据就是资源”。我有资格这么做,因为“数据资产”的概念,是我在2011年12月07日,发布的第一篇大数据公开报告《大数据时代即将到来》中提出的,并由此推演出多个商业模式。现在我宣布这个概念成为历史。因为它关注的焦点是,一家企业如何利用数据来盈利。
数据就是资源,则强调大数据的社会属性、行业属性。对于推动数据开放、推动产业融合、推动经济增长、构建新型商业文明有着巨大的现实意义。 从数据资源角度而言,谁能颠覆谷歌,为新型商业文明开辟道路呢?我想,唯有打破数据资产的概念,把它看成社会共有的资源,开放出去,形成社会性、行业性的数据基础设施,在此之上,形成百舸争流、万马奔腾的数据应用大格局,才可以说我们真正进入了数字文明。而那家扮演数据基础设施提供商的公司,就是新时代的谷歌。 也许后人在撰写这段商业史的时候,会如是下笔:“XXX公司,宣布数据开放,以此为发端,人类真正迈入了数字文明时代!” 历史在翻页,我们有幸站在数字文明时代的入口处。阿里、京东无疑是开启数字文明大门的强势候选人,但是谁能开启这扇门,成为真正划时代的企业呢?且拭目以待吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23