这篇文章给你说说大数据的下半场该怎么做。
最近，在国内领先的咨询公司——艾瑞咨询集团举办的高端年度会议艾瑞上海峰会上，红杉中国专家合伙人、原阿里巴巴副总裁车品觉发表了主题演讲，说了说他对大数据下半场的观点，给你说说。
首先，车品觉认为，如果说上半场是要主动收集数据，那么下半场就是要怎么进行准确判断，把数据变成行动，现在已经积累了很多的数据，如果再不行动就吃不消了，这就是数据的上半场和下半场的区别。在处理数据的时候，有这么几点要注意。
一个是科技放大了我们的能力，但同样也增加了烦恼，当我们需要更精准的东西的时候就会发现，数据质量非常重要。举个例子，阿里金融和其他数据部门打架打得很厉害，就是因为阿里金融需要的数据质量是非常高的，但其他部门给出的数据经常没有考虑这些，因为他们并不知道阿里金融需要用这些数据，这都是数据治理的问题。
还有，数据量增加的时候，精准度也要提升。因为90%的准确度和95%的准确度就是非常大的分水岭。而且，如果你掌握核心数据的话，其实是不需要那么大的数据量的，因为关键信息已经能体现出来了。
再有，光是数据多还不行，还要看能不能匹配，匹配的上才能称为大数据。比如一家公司有海量数据，但这些海量数据有多少是和你匹配的？如果你有100万的用户数据，有百分之多少的数据能覆盖？所以在面对数据的时候你要问两个问题：一是如果给你100万的用户数据，你知道他是男的还是女的吗？二是准确度能达到90%以上吗？如果不能回答这两个问题，那就不是大数据了。
最后，车品觉还提出了未来治理大数据的三个机会：
第一个机会：用大数据解决问题的现状是，问题很清晰，但是数据很离散，这里面有很多创新机会。比如某个公司有数据，那就可以有另一家公司说，你的数据使用权给我5年，这就是数据地产。车品觉说，将来会有很多创新来自数据地产，比如数字创新、算法创新、服务创新；第二个机会就是整理目前这些过于离散的数据。现在看来，这个问题需要一个第三方出现来整合；第三个机会是，把数据进一步标准化。比如说政府数据，它不是没有，而是质量相对比较差。再比如阿里巴巴，他们的数据也有大量是重复的，不做标准化也会越来越乱。怎样把这些数据的产能释放出来，这也是一个挑战和机会。
以上就是红杉中国专家合伙人、原阿里巴巴副总裁车品觉对大数据提出的观点，供你参考。
本文源自：艾瑞网，艾瑞上海峰会车品觉主题演讲
