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大数据时代的特种兵——阿里数据产品团队

来源:  2013-12-24 18:27:52    评论:0点击:

阿里巴巴集团在 2012 年设立首席数据官岗位(CDO),并成立了数据平台事业部,负责推进数据分享平台战略。在数据平台事业部,有一支十几人的小团队,把自己定义为特种部队, 以普及大数据为自己的使命,数据魔方、淘宝指数、淘宝时光机,这些外界熟知的产品都出自于这个团队之手——阿里数据平台事业部数据产品团队。

数据产品团队的前世今生

早在“平台、金融、数据”三步战略提出之前,阿里就已经在探索数据的玩法。数据魔方的最早需求,来自于某个超大的品牌商希望能查看淘宝平台上的行业综合数据,开发团队发现这样的产品对淘宝上的所有卖家更有价值,于是数据魔方就诞生了。

数据魔方早在 2010 年就正式发布,成为阿里巴巴首次对外开放商业数据的产品。淘宝魔方为淘宝平台上的卖家提供类目行业数据,帮助卖家实现数据化经营,因此在发布之后就快速积 累了数十万的卖家用户,成为了一个具备持续影响力的产品。数据产品团队也顺理成章的正式组建,团队定位于基于阿里巴巴海量的商业数据,对外部用户提供数据 产品与服务。

团队接下来的产品是淘宝指数,淘宝指数是一款的免费数据分享平台,是方便淘宝卖家了解淘宝搜索热点、购物趋势、定位消费人群,研究细分市场的工具,同时也是第三方研究人员甚至买家研究淘宝数据的良好助手。

2012 年双 12,数据产品团队推出了淘宝时光机,通过对用户行为深度挖掘,结合情感化与可视化的产品手段,淘宝时光机产生了轰动性的社会反响。

大数据是当代最富科幻质感的领域

大数据是非常广阔的领域,就在阿里巴巴内部,也有不同层面、不同团队在做大数据相关的事情。如何在这样的大环境下,找到数据产品团队的核心竞争 力?数据产品团队负责人玄澄认为,数据产品的价值,一是把目前已经发生的事情,通过数据展现出来,开拓人们的视野,增强人们对周围世界的认知。

现在数据产品团队既有数据魔方这样商业性的产品,也有淘宝时光机这样充满趣味性,但是不盈利的产品。在淘宝时光机成功之后,团队有大半年的时间 在摸索新的方向,有几个产品立项但最终被放弃,最终找到了一个重磅级的神秘武器,会面向品牌商进一步展现数据的商业价值。这个产品被玄澄评价为是透过互联 网大数据增强人们商业认知的巅峰产品,比如可以查询淘宝平台上购买某品牌化妆品的区域分布,那么在线下开一个化妆品店面的选址就会非常精准。

玄澄认为,相对于其他业务或者产品来说,数据产品是一个巨大的、不受限的新领域,数据产品可以服务于卖家、也可以服务于中小企业提供经营决策、 也可以服务于消费者提供消费指导,甚至政府机关。数据产品的形态也是不受限制的,未来的数据业务和产品形态逐渐的成熟和壮大后,一定会细分出很多不同的细 分的数据产品类型。

玄澄同时坚信,数据产品还有着第二个更巨大的价值,那就是预测未来的发展趋势,大数据是当代最富科幻质感的领域,用数据预知未来是自己的终极使 命。对大数据的商业化应用,所有一线的互联网企业都想做、在做,也有很多创业公司在做,但阿里巴巴手握这个星球上最大的消费者在线数据库,拥有行业中最有 价值的在线商业数据,这些数据需要以最领先的数据技术做引线,用丰富的想像力去点燃,将引爆这个时代最炙热明亮的火焰。

玄澄认为,目前第二个领域还是比较空白的,这样的领域需要创新和探索,需要自由和灵活的玩法,有更多的想象空间。团队遇到的挑战就是数据产品与技术的创新,怎样挖掘数据中的价值,探索新的大数据商业模式,推动大数据突破临界点,是数据产品团队面对的最大挑战。

能前能后,还能移动

为了迎接大数据的技术挑战,数据产品团队把自己定义为大数据时代的特种兵,并且建立了一支技术上从前到后的全功能团队,技术特点就是“能前能后,还能移动”。

数据产品是国内最早将 Node.js 应用于商业产品的团队,团队中的苏千、朴灵是国内 Node.js 界最有影响力的工程师,团队多名成员活跃在 Node 社区,通过组织社区活动、撰写 Node 技术书籍等方式,积极促进 Node.js 在国内的发展。团队还用了两年的时间,让阿里的技术平台上大部分基础服务都能支持到 Node.js。

数据可视化是数据产品的比较重要的能力,团队同时也是行业内最领先的数据可视化团队之一,通过开源 datav.js 前端数据可视化组件库,维护 datavlab.org 数据可视化专业站点等方式,推动数据可视化在产业界的认知与应用。

同时由于要做“未来”的产品,所以需要更多创新思维的人,用玄澄的话说,就是不走寻常路。数据产品团队现在的成员,也是各具特点,不仅有 Fawave 作者苏千、《深入浅出 Node.js》作者朴灵这样的技术高手,也有文科、建筑专业出身半路转行的,还有两个中学时代的黑客,一个曾经的国家二级运动员、上海市射击冠军。团队 成员既有慕名而来,也有通过各种渠道推荐、挖掘来的,但即使用了各种方法招人,仍然远远不够用,web 开发、移动互联网开发、算法工程师、数据开发工程师,个个都需要,当然,在技术本身之外,对数据的敏感与理解能力也是非常重要的。

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