当收集到的这些数据不能为企业所用时，企业就永远不知道关于我的这个数据原来是不准确的。这些数据好像是准确地描述了我的性别。但是却不能很准确地描述我的搜索和购物行为。
在梳理阿里巴巴的数据时，我们惊讶于为什么阿里巴巴会有18个性别标签。乍一听，很不可思议。你肯定会想，阿里巴巴是不是在闭门造车，是不是自己凭空造出了这么多的性别？
事实上，每一个性别表现都并非看上去那么简单，因为它的分类是基于用户在不同场景中不同表现而做出的。这就揭示了一个问题，我们每个人都不会只呈现出简单的一面，比如在安静时和在人前时，我们就会表现出不一样的自我。不同的性别标签其实就是应用了这一原理——同样的人在搜索商品时可能会表现出不一样的行为特点，而这些不一样的行为就是我所说的场景，结合场景应用数据就是“活”用数据。其实，有多少个性别标签并不重要，重要的是如何让用户在不同的场景中获得更好的服务。
亚马逊一直在自己的商业活动中应用这个理论。多年以来，亚马逊就使用动态模型——相对于“历史的你”，它的推荐更相信“现在的你”。所以，它相信今天登录网站的你有什么需要与兴趣，比起历史的“你”来说更重要。
我们不妨扩张一下思路，假如你在一家网站买了一份保险，又买了一件衣服。这两件事情，哪一个能更多地证明你是“本我”，而哪一个能更多地证明你是“被别人影响的我”？推荐系统的运作原理是通过推荐一件商品去影响你的购买决策。一般来说，你要为自己做一个很长远的购买决定时，会综合考虑一些因素，这时的购买决策会跟你本身的性格产生紧密联系。比如，你的性格是不爱晒自己的东西，不爱很刺激的活动，那么你就不会买一辆跑车，这是你深思熟虑之后做出的决定。
总的来看，对于用户购买行为的场景，我们大都无法判定它的产生到底是因为长期积累的性格多一点，还是受今天心情的影响多一点。而且，前提是假定，别人没有用你的账号购物。如果今天是你的女朋友借了你的账号去购物，这个系统可能就无法做出正确的推荐了。
把数据激活，从静态数据变成动态数据，必须要用场景来验证，静态数据是没有用的。理所当然，企业很容易一开始就假定“你告诉我身份证里你是男的，肯定就是最准确的”。从表面上来说，企业凭借用户自己填写的数据来做决策，会更精准，但结果却相反。在做了很多测试后我们发现，动态的观察数据反而更能准确地反映出用户的信息和需求。
但是，如果用户在做一个比较重要的购买决定时，真实性别、真实职业以及一些描述个人的静态数据对于企业来说就更具有参考性了。对消费者来说，购物就是决策，凡是决策，都是要对比、细分、溯源、看趋势。所谓的冲动消费是“什么都不管了”，直接拍下，那就要分析购物当天的场景了，或许那天是“双十一”？
别再死盯着ROI
从公司价值的角度来看，我在B2B外贸公司得到了一个重要的经验——如果企业不把数据活用起来，只是死盯一个数据的话，企业的运营必定不会理想。
当时，我所在的公司买入广告关键词时，一直用的重要考核数据是投资回报率（ROI），即每个广告关键词能给公司贡献多少交易量。如果我们灵活使用数据，会怎么样？
我当年就对公司的管理者提出了一个建议：把一些使用得很好的广告关键词（排行榜前30％）拿出来，调查根据这些关键词登录网站购物的消费者在三个月后是否还会来买东西的问题。
事实证明，这些ROI指标很好的广告关键词，有一半只吸引了用户的一次购买行为。因为，这些公司买的关键词都是“最便宜的××”，这些关键词对某些消费者来说有着很大的吸引力，但是并不总会产生巨大的效用。
也因为这样，企业吸引来的用户都是一般消费者，却不是真正做批发的人。企业管理者完全不知道当时掌控ROI的部门其实就是在做赔本生意。
P42－44
林奕彰
eBay大中华区CEO在大数据还没流行以前，品觉就开始关注这个趋势，研究数据应用的意义以及怎样真正读懂数据和利用数据。这本书深入浅出，把深奥的大数据讲得生动有趣，非常好读；书里面集中了很多品觉个人的真知灼见，非常值得一读。沈亚
唯品会创始人，董事长兼CEO品觉一直是我非常尊敬的国内数据领域的大师级人物，这是他的第一本著作，也是汇聚了他十几年数据行业经验，呕心沥血的精髓之作。本书贵在坦诚和实用，不仅对每个企业的未来发展具有极大的指导意义，而且对每个普通人建立数据化思维和进行个人数据管理都有很好的启发作用。刘星
红杉中国董事总经理在中国，可能没有其他人比品觉玩的数据多，更没有人像他一样玩转了大数据。品觉以他特有的通俗易懂的语言风格，讲活了大数据，并结合阿里巴巴的实践，揭示了数据化运营和运营大数据的实战秘笈。张涛
大众点评网CEO作为一个企业经营者，说起大数据，最怕只见数据不见价值；作为一个互联网产品老兵，最焦虑于数据挖掘和分析脱离用户场景。本书好就好在实践了作者书中提出的观点，立足应用场景，聚焦如何让数据产生实际价值。程杰
Acxiom（安客诚）全球副总裁，数据科学家作为一个先行者，品觉在阿里巴巴已经走出了一条大数据运营的路。通过用实例讲故事、作比喻，品觉打破了大数据的神秘。感谢他为“大数据金矿”的探索开发做出的贡献。徐雷
京东集团高级副总裁老车是“手艺人”，数据时代解读数据世界奥秘的手艺人。我们曾若干次品茗促膝，每个话题始于数据终于数据，获益匪浅。老车是数据的修行者，我十分期待这位无疆行者的感悟与升华之作。吴海
桔子水晶酒店集团创始人品觉——一个被我视为数据科学家的朋友，使“大数据”不再是一个人云亦云的概念，而是一个可以用心领会和使用的科学方法。张溪梦
LinkedIn商务分析部总监分析问题千万不要从分析大数据开始，而是要从对人、世界、产品或者商业行为最基本的认知着手！希望读者们细细品味这部《决战大数据》！
像李小龙的格斗一样去思考
每个男人在小的时候，心里总是会住着一个武打明星，也会或多或少地做一些武侠梦，幻想着自己能够天下无敌。在我小的时候，崇拜的偶像就是功夫巨星李小龙，他不仅是一个电影明星，更是一个武术大家，他用他的功夫开创了一片武侠的天地。
李小龙对功夫曾经有过这样的描述：
功夫是一种特殊的技巧，是一种精巧的艺术，而不是一种体力活动。这是一种必须使智力同技巧相配合的精妙艺术。功夫的原理不是可以学得到的，它好像科学一样，需要寻求实证，而由实证中得到结论。
在经过四年严格的功夫训练之后，我开始了解，也感觉到柔能克刚的道理，也就是如何消除对手的力道，减少自己力道浪费的手法。而这一切都必须先求得气定神闲。话听起来很简单，但实际做起来却很困难，一旦和对方交上手后，我的思想就再也难以保持清明而不受扰乱的状态。尤其是在对过几招之后，我就忘了柔的理论，唯一想到的只是不管怎么样我也得打赢他。
“以无法为有法，以无限为有限”是李小龙创立格斗术“截拳道”的纲领和要义。他认为这种方法不特别固定的格斗术的精髓就在于——在动态中制胜。他认为，稳定应该是在动态中的稳定。而之所以要保持动态中的稳定，则是因为任何的格斗都充满了不确定性，如果只能做到特定环境下的静态稳定，那么在瞬息万变的格斗环境中一定会出现逆转的机会，而这个逆转通常就是失败或成功的关键。对动态中稳定的关注，目的就是希望能够把在环境中不确定的东西变得相对确定及有规律。
如果我们把格斗泛化一下，则可以将其推广到商业的博弈中；如果把李小龙的格斗术泛化一下，则会变成一个非常重要的商业方法论。
忘掉必杀技
很多人在刚刚开始学习一个全新内容的时候，总会很崇拜老师高超的本领，常常会迫不及待地问他们：“有没有什么能让我快速达到您这样水平的绝招呢？”答案是否定的。从经济学的角度分析这件事情，你也会发现这个世界上其实不存在轻而易举就能获取的绝招。试想一下，如果轻而易举就能获得绝招，那结果是每个人都可以获得所谓的绝招，当人人都有绝招的时候，绝招就再也不是绝招了。
在我和一些电商讨论运营数据的过程中，也经常会被问到类似的问题，比如，“我的首页该如何改版”、“我这个按钮应该放在左边还是右边”和“我该观察什么数据”等。其实，这些问题都是追求必杀技的一种问法，而我可以非常肯定，这样的问题都是没有一个固定答案的。所以，从现在开始，忘掉必杀技吧，因为世界上永远没有必杀技。
如果没有必杀技，在与高手过招时该用什么招术呢？招术就是针对对手出的招反制他的招，这就是有用的制胜技。所以，当我被问到首页该如何改版时，我肯定没有绝对的答案，我可能会问：“你们公司的首页主要起着什么作用呢？”当我被问到按钮是放在左边好还是右边好时，我会接着就问：“放在左边和放在右边的区别是什么呢？”当我被问到企业该观察什么数据时，我的问题就会变成：“你看数据的目的是什么？”只要问我的人给我的答案是不一样的，那我给出的建议肯定也是不一样的。如果我得到的答案还不足以让我获得足够的信息，那我就会针对答案不断地提出新的问题。
为什么我要不断地去问问题呢？原因很简单，就是我想知道问题到底出在哪里，以找出每一个问题背后不一样的原因。这个过程是我在思考问题时常会用到的方法论，我把它称为“迂回”。
在迂回中寻找落地点
迂回，不是直奔一个目标，而是通过不断地寻找落地点慢慢行进。可能某个目标看着很简单，似乎马上就能实现，实则可能是困难重重。在格斗中，每个人都知道击中对手要害的重要性，最终可以以“KO”获得胜利，但是如果直接出重拳击打对方的头部，那一定会被对手防死，反而会使自己露出很大的破绽，让对手有机可乘。所以，很少有比赛能够出现瞬间击倒对手的现象（除非强弱分明），高手们都是在不断的尝试过程中发现机会的。
有一次，我在和一个电商的管理者交流，谈到了购买流程的问题，他问了我“该突出‘立即购买好’，还是该突出‘加入购物车好’”的问题。他之所以在思考这样的问题，是因为他认为购买流程对电商来说是至关重要的，而之所以有这样的困惑，则是因为他发现了两种不同的购买流程。在宝贝的详情页上，淘宝网突出的是“立即购买”，而京东和亚马逊突出的则是“加入购物车”。这就让他十分不解，因为淘宝是最大的电商，之所以这么做肯定有自身的道理，但是淘宝的电商平台和该电商公司的性质不同，而京东和亚马逊的模式与其更相像；但是这两家公司又没有淘宝做得规模大。
从这个问题来看，这个电商同仁思考问题的角度已经是非常深入了，对这个问题的方方面面都进行了考虑。当时，我并没有给他我的解决方案，因为我也不知道该怎么解决，于是我就只说了一句话：“先切出一部分流量来试试。”我这样做的目的是，我希望在还没有开局之前先能够有一些变化的东西呈现出来，然后用这个变化来进行破局。破局之后肯定就会有数据收集回来，有了数据之后，就有了一个可以参考的原材料。就像在格斗中那样，几下试探之后，高手一般就能够找到对方的攻防套路，就能够针对对方的套路进行有效的攻击。
然而，破局后问题也会随之而来：收集了数据之后又该怎么做？怎么样才算是好的，怎么样才算是不好的？这又是一个大问题。要解决这个问题，就要去衡量破局之后的每一个数据变化。
衡量每一个变化
在变化中，找到正确道路的方式是要能够去判断什么是对的，什么是错的。然后，把对的保持下去，把错的摒弃掉。如果无法有效地衡量这些变化，这样的变化就是无意义的。
我们可以再看一下之前提到的那个应该是突出“立即购买”，还是“加入购物车”的案例，如果数据出来了，最后测试的结论是突出“立即购买”的转化率要高于突出“加人购物车”的转化率，那这时，是不是就应该下结论说—一这个电商网站就应该进行网页改版，做成像淘宝那样突出“立即购买”，或者至少也应该在“立即购买”和“加入购物车”上设置同样的比重。问题如果如此简单的话，那我想，思考就太过容易了。
在讨论这个指标之前，我们还有一个更加重要的目标是，让这个电商网站能够有更高的销售额。在通常情况下，电商有一个非常简单的公式：销售额＝访问人数×转化率×客单价。所以，对于这次改动的衡量，除了看转化率有没有下降之外，还需要关注另外两个指标。在这个案例中，会不会因为直接购买更加方便，而导致购买的笔数有所减少，使得单价有所降低？这个降低减弱了转化率提高的效果，甚至对销售额的增长起到了反向的作用。从人的角度来看，到底是哪些人对这样的改变比较敏感，哪些人不敏感，对通过广告投放引进来的人有没有什么改观等。所以，衡量就是要在目标确定的基础上，能够对一些变化做出有效的判断。就如在格斗中一样，我需要判断的是，对方的变化会对我的获胜有什么影响，我的出招对获胜有什么影响。如果无法衡量一次变动带来的各个方面的影响，那这样的变动就只能算是一次没有积累的变动，就有点自娱自乐的嫌疑了。
对于电商企业，衡量变动时需要有两个大的前提，一个前提是要保证数据是能够被有效地记录下来的，另一个前提是数据是能够被有效地解读的。不少产品经理在设计自己的产品时，可能会花费很多精力在产品本身的设计上，却没有花费精力去思考如何来衡量产品的成功与否。对于成功与否这个话题，通常只会在他们的产品文档中写上一句类似于“客户体验有所提升”的空话，这样的产品自然不会设计数据收集的点，自然也就没有可以衡量的行为可言。还有一类产品经理设计了数据收集的方案，但是这些数据并没有被实际运用或者只是被有限地使用，那么，这样的衡量也是缺失的，不利于进一步的改进。当然，就如格斗一样，一招之内决定胜负是不可能的，通常一次战斗会持续很多回合，所以我们需要对每一次变动都进行衡量，同时也要对每一次变动有所反馈，用这一数据作为下一次变动的基础。
对于整个格斗过程而言，反馈起到了链条的作用，只有通过反馈把变动串联在一起，才能让整个变动过程向着胜利的方向发展。
持续的反馈
在思考过程中，反馈是一个非常重要的环节。如果说格斗中的稳定来自于动态，那么思考中的稳定就来自于变化环境下的不断反馈。每一次反馈都会是迂回中一个新的起点，也会是一个新的衡量的开始。在持续的反馈过程中，整个思考过程将会变成一个有效的环路，这个有效的环路就如同自行车上的链条一样，能够将动力传导到车轮，从而带动车子向前行驶。
大数据环境瞬息万变，基本每一秒都会产生不同的规则。10年前，谁也不会预测到网络零售能够超过万亿规模；同样，10年后，我们也无法预知社会到底会变成什么样子。在面对飞速变化的环境时，对环境变化的适应尤为重要。就像在格斗中，面对对手不断变化的招式时，自己也需要不断地去调整自己的招式来应对。否则就会像程咬金的“三板斧”一样，虽然看起来威力无穷，但是一旦三招用完，就再也没有什么新东西了，只有催着他的宝马大肚子蝈蝈红逃跑了。我曾经和一些电商交流，在谈到运营数据的问题时，我指出很多时候，我们往往只对数据进行简单的衡量，并没有对数据进行持续的反馈。
所谓持续的反馈，就是在衡量的基础上，评价某一个变动到底是不是起到了很大的作用，并确定数据的变化确实是因为这次改变而出现的。现在，很多电商吸引用户的方式都是采用线上广告，这就是一个需要不断反馈的过程。比如今天我投放的媒体到底怎么样，可能一天的数据没法给出解释，需要通过很多天的数据来做决定。需要观察这个媒体的投放效果好不好，对哪些商品来说是好的，对哪些商品是不好的；效果好的商品是不是可以加大投人，效果不好的商品是不是需要更换媒体；对哪些用户是好的，对哪些用户又是不好的，等等。这都是需要解决的问题。对于一些新成立不久，还没有建立良好口碑的企业而言，这种不断的反馈将会在很短的时间内就建立起属于自己的经验体系。
寻找爆发点
像李小龙一样去做商业博弈，其中涉及很多方法，而这些方法的最终目的当然是要获取战斗的胜利，所有的迂回、衡量和反馈最终的目的就是为了寻找战机的出现。
我在上海认识一位研究国学的高人，我曾经向他请教过如何读《孙子兵法》这本书，他当时对《孙子兵法》做了一个非常精要的概括——战机。如果要读懂孙子兵法，就必须从中读懂如何去寻找战机，而《孙子兵法》中有很多章节与我们写到的迂回、衡量和反馈的方式非常接近。在《孙子兵法》中，有一句话叫作“多算胜，少算不胜，而况于无算乎”。用我们现在的话来讲，就是选择迂回前进，在运营数据中衡量每一个变动，并通过变动的结论来调整自己的下一个迂回动作。 对于“战机”，我想用一个简单的例子来说明。比如，有两辆坦克，一个射程是3000米，一个射程是300米（我不是军事专家，可能射程的说法有些不妥），如果射程300米的坦克想要获胜，那它应该如何去寻找战机呢？首先，这个射程为300米的坦克要知道对方的射程和己方的射程，如果它处在对方的射程之内、自己的射程之外，那只有当靶子的份儿；其次，要找到一个合适的方案，是迂回前进，还是做好伪装等待对方靠近；最后，如果在射程内，用什么方法击中敌方。这就是寻找战机的过程。当然，如果对手没有按照自己的假设来，则可以通过对手的一些情况不断地完善方案，最终寻找出一个正确的方案。
类似的情况在企业中也是屡见不鲜，我认为。未来的数据角色对企业而言就像决斗一样。如果两个人的水平差不多，多“算”的人就胜利了，而数据就是“算”的核心。但是，在寻找战机和“算”的过程中，还有一个需要非常注意的点，即分析方法一定要客观和理性，在经验不是特别丰富的情况下，千万不能盲目地用数据去观察问题，要保持相当清醒的头脑，不能让潜意识迷惑自己。
总的来说，战机就是基于不断的迂回、衡量和反馈，通过合理有效的逻辑思考方法来找到问题的关键点——问题的主干，因为抓住主干才能获得成功。
前面提到了很多点，都是在动态中去寻找战机的方法，而在这些动态中寻找到的战机，如果能够抽象出来，就是一件事情的主干。我认为的主干，就是一件事物最原始、最核心的规律。举一个简单的例子，我们说“打蛇打七寸”，“七寸”就是打蛇的一个主干，当然这个主干肯定是基于无数打蛇经验得出的。如果碰到一条蛇，我们没有打到七寸，那可能会受到它的攻击，甚至可能丧命；如果我们打到七寸，则可以轻松获得成功。我把这种抓住主干，然后通过主干解决一系列问题的情况，叫作“爆发”。但是有一点一定要明确，除非我们可以肯定自己的环境与别人是完全一样的，否则别人的爆发不一定就是我们自己的爆发。换句话说，别人的主干问题不是你的主干问题．所以简单套用解决方案的做法可能会害死自己。以前，传统企业一窝蜂地登录ERP系统，这些年IT公司又一窝蜂地搞云计算，就是简单套用别人的解决方案解决问题的失败案例。
在使用数据的过程中，其实也存在爆发。我之前写过一篇文章，提到了“数据扮演的三种角色”，分别是：第一个阶段为有多少数据就收集多少数据，数据只从点上指导运营，并不指导战略和方向；第二个阶段为数据要精准化，数据之间开始有了关系，担当的角色从点到线或者面，就可以为战略作参考了；第三个阶段为做数据模型，分析外围数据开始变得异常重要，它可以为公司的下一步战略找到出路。在这三个阶段中，数据真正能够充当爆发角色的，一定是第三阶段。但是，如果没有前两个阶段收集和积累问题作为铺垫，那么，第三阶段的爆发点就不一定会出现，即便是真的出现了，也需要对其真实性进行考量。
爆发，是做每一件事情和解决每一个企业问题的人都需要考虑的，尤其是做数据的人，一定要时时刻刻想到数据能够为企业产生什么价值，能够用数据解决什么问题，是不是能够用数据来发现企业中的爆发点。如果做数据的人时刻都有这样的意识，那企业将会因为数据获得非常大的收益。
所以，我始终有一个看法，寻找爆发点的过程，其实就是自己和自己战斗的过程。在这之中需要不断忍受痛苦和折磨，不断尝试和精进，直到找到了自我突破点。
请记住，在很多时候，决斗对象不一定是他人，而是自己。
忘掉大数据
我们正处在历史的转折点上，数据技术在快速变革。大数据成了人们竞相争议的热词,但鲜有人提及这巨大变革中需要具备的能力。无数的企业及个人望“数”兴叹：“大数据与我何干？”未来是大数据的时代，未来的竞争就是数据的竞争。也许，我们早该忘掉那些华而不实的喧嚣，让大数据真正从“看”到“用”，真正“活”起来。
大数据的力量来自触类旁通的关联,我们以前总是用数据来证明或企图说服工作上的盲点。而如今的数据不再成为一加一的依据，而是具备了预测和开创新机的能力。
用数据找机会
我第一次见证大数据的魅力是在15年前，只是当时的我并不知道那就是“大数据”。90年代初，我认识了一些专业以博彩为生的朋友，这些人组成了一个团队，每年通过赛马，就能盈利数亿港元。我非常惊讶，要知道很多人在赌马场上可是血本无归的，而他们却能把这种概率游戏变成稳定的盈利工具。原来，他们的秘密就是使用了一套“养数据”策略——将每一场赛马比赛的过程都录了下来。当时我觉得这个做法很奇怪：“电视上已经在播放录像了啊，还另外录比赛干什么？”后来我得知，他们居然在每场比赛中都会录取赛马不同角度的录像。通过这些录像，他们分析出骑师、马匹有哪些失误动作，这些动作会带来怎样的后果，然后再把这些数据“清洗”出一个更准确的数据（Smart Data）。赛马过程中有许多意外，他们利用数据来还原——如果在没有意外发生的情况下，马匹在不同场地与不同骑师配合中的应有速度。就这样，他们可以更准确地判断出每匹马的实力和获胜的机会；就这样，通过默默无闻的数据收集，入账数亿元。
令我最为震惊的是，他们竟然不看表面数据，而是从无限数据的机会中寻找核心数据。
这正体现了大数据最大的不同。以前，我们都是有问题找数据，而大数据时代则不同，其最核心的特质是“用数据找机会”。我们做大数据，必须要有一个预判，就是哪些数据是你必须要提炼出来解决盲点的。赛马的结果其实充满了“意外”，新的数据角度帮助我们一窥真实的结果，这就是“用数据来还原真实”。
只有实效的数据才是正道
现在，大数据的概念正处于纷杂的时代，媒体上充斥了各种关于大数据的报道，但其中不乏牵强附会、滥竽充数的言论，某些媒体甚至把简单的统计也冠上了“大数据”的头衔。
作为一个跟数据打了十几年交道的人，我深深地知道从“看”到“用”,再从“用”到“养”的运营数据,本身就是一个复杂的过程，而也许目前我们最应该做的，就是暂且忘记大数据的概念。行胜于言，只有实效的数据才是正道。我希望从一个实用的角度来拨开大数据的“迷雾”，告诉每个人大数据的具体运作应该是什么样的；而且数据量绝对不是一个最重要的问题，我们要的不是数据的量，而是有“质”的量，这正是我写作本书的重要目的。
数据，决胜未来的商业利器
在这个风云变幻的数据时代,只有让数据成为商业的利器才能决胜千里。
首先，我们需要拥有一套具有商业敏感的数据决策框架，可以使企业“看”得更准，并能够对近期做了什么是对的、什么是错的进行判断。这样一来，快速的数据反馈可以让每个决策的误差得到适时修正。其次，让数据真正从“看”到“用”,让用数据成为构建企业生产力的重要部分。再次，让Data Technology（DT战略）深入到企业的每个角落，使数据从生产、收集、使用、分享、反馈变得简单易用。最后，让DT战略落地还要特别注意数据的稳定、准确、时效和有效实施。 在阿里巴巴，我学习到一个很重要的经验——人和事是分不开的。企业要想成为一家数据化的公司,文化的培养必不可少。“混、通、晒”及“存、管、用”两套内功是让企业的血液（数据）流动起来的关键。数据流动得宜，则神清气爽；相反，数据如果出现停滞或质量问题，企业则性命不保。
锻造数据力和思考力的合力
大数据时代的到来,让我们几千年来第一次碰上了数据化带来的机遇和滚滚红利,也让每个人的思维方式出现了重大改变。很多时候，我们欠缺的不是解决问题的方式，而是定位问题的能力；有没有数据可以改善我们的盲点；我们该如何学会用“假定数据是可获取的”来重新思考周围的一切。当这种数据化思考成为你的“直觉”时，就能够把数据的力量和思考的力量融合在一起，从而产生出新的无与伦比的合力。到那时你会发现，周围的一切都将因此而焕发出新的生机。
最后，衷心感谢一年来帮助我让这个看似不可能完成的任务、这本不可能完成的书，最终付诸实践的老师及朋友们：
感恩给予我写这本书勇气的雪谦寺拥珠扎西仁波切；
感谢一直帮助我推动这本书前期编辑工作的林君君；
感谢用业余时间协助我完成写作及案例工作的赵军、李江、吴慧敏、欧吉良；
感谢湛庐文化专业的策划和编辑团队；
更感激家人一直容忍着我的忽略……
正如数据是一种信仰,万法唯心，每一刻的进步都来自真诚的对待！
品觉
于西子湖畔 2014年4月
车品觉著的《决战大数据》将视角投入到了“大数据实践”的领域，对数据收集、数据化运营、运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值等大数据应用的热点问题做出了详细的解答，提出了“用大数据创建商业未来”的前瞻性建议，创建了一整套系统的数据应用法则。同时，《决战大数据》首次揭开阿里巴巴数据应用的神秘面纱，解密了其数据运营中的“三板斧”、“三利剑”和“化骨绵掌”等终极法宝，对于当今绝大多数的企业来说十分有借鉴意义。
你也许对“大数据”已经有所耳闻，但是你是否真的了解“大数据”的奥秘？你是否了解无线数据对当今商业的影响？你是否洞察到了大数据背后企业经营实质的变革？你是否能真正识别数据的盲点和噪音、抓住了海量信息中的核心信息……当这些问题摆在你眼前时，你还认为自己了解“大数据”吗？
由阿里集团商业智能部副总裁，数据委员会会长车品觉著的《决战大数据》，讲述的是大数据的商业实践。车品觉是中国大数据实践的真正践行者，他在自己的工作实践中积累了对大数据独特的认知，比如大数据是还原客户的真正需求，移动数据对于当下大数据收集的挑战等。
《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅新作。
