为什么要读“科技史”？约400年前，英国哲学家弗兰西斯·培根，这位科学时代的预言家给出
7年前，《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》一书横空出世，当时正值大数据概念及其所代表的技术力量蓬勃发展的时期，各行各业开始感受到数据规模不断增长所带来的压力，以及面临的挑战和机遇。

这本书凝聚了阿里巴巴在大数据实践过程中积累的经验、教训和方法，在业界掀起了一股大数据热潮，并有幸得到了广大读者的认可。

回顾阿里巴巴十多年来数据体系的演变过程，可以看出它紧密跟随业务发展的步伐。在这个过程中，数据体系随着市场环境的变化和业务策略的调整而不断迭代和适应。同时，数据与业务的融合也在不断深化和扩展。阿里巴巴的数据体系发展大致可以分为四个阶段。

下面我们回顾下每个阶段的特点和演进历程。
1．第一阶段：2007 年—2014 年，解决流量分发瓶颈
从市场和消费者的角度来看，这一阶段面临的核心挑战是流量分发效率低下，以及扩展品类难以有效促进业务增长。问题在于，尽管流量庞大，但满足用户个性化需求的效率不高。关键在于如何更精准地理解和满足用户的需求。因此，基于数据决策的搜索取代了传统的人工搜索。通过算法，根据用户的搜索关键词、特征和效果营销因素，实时反馈商品列表，从而显著提高了流量分发的效率。同时，在商家端，以生意参谋为代表的数据服务提供了统一的经营分析工具。通过OneData 方法论，建立了统一的数据标准，涵盖了流量和交易的各个方面，为商家提供了数据化运营的能力，帮助他们更快地做出基于数据的决策，从而在流量分发中获得竞争优势。
2．第二阶段：2012 年—2016 年，应对移动互联网挑战
随着移动互联网的兴起，尤其是在手机小屏环境下，搜索交互和结果显示的体验面临新的挑战。如何在比 PC 端更为有限的屏幕空间中优化用户体验，成为这一阶段的重要课题。通过引入智能推荐技术，手机淘宝应用实现了“千人千面”的个性化展示，不再仅依赖于传统的搜索功能。该技术根据用户的特性、点击率评估、排序策略调控等多种因素，动态生成界面，向用户推荐更符合他们心意的商品。在商家端，以品牌消费引擎为代表的服务提升了商家对消费者的精细化运营能力。借助 OneID 构建的消费者数据生态系统，商家能够支持从认知（Awareness）、兴趣（Interest）、购买（Purchase）到忠诚（Loyalty）的 AIPL 消费者分层和运营体系。在这种以消费者为中心的个性化推荐机制引导下，市场流量的分配更加精准，商家能够更有效地触及并深化与目标顾客的互动。
3．第三阶段：2017 年—2021 年，面对流量天花板的挑战
随着移动互联网的渗透率达到高峰，在消费者总数相对稳定的情况下，如何吸引更多消费者的注意力成为突破流量瓶颈的关键。通过提供优质的新品和精选商品，结合直播和短视频等高质量内容的推送，智能内容推荐系统基于消费者行为实现即时反馈和持续优化，以此推动流量的进一步增长。与此同时，商家的运营模式从原有的单纯消费者运营升级为消费者与货品及内容的双轮驱动模式。这意味着在扩展货品和内容的数据体系基础上，商家能够更好地进行新品测试与优化，从而提高新品上市的成功率。同时，对内容进行测试与优化也能增强内容获取流量和转化的能力。
4．第四阶段：2020 年至今，AI 技术的演进
随着 AI 技术的进步，特别是以 ChatGPT 为代表的大规模模型的成熟，商家的智能化运营迎来了前所未有的机遇。随着图文、视频、直播等多元化内容生产体系的不断完善，消费者端的流量入口进入了智能化分发的新阶段。一方面，AI通过深度分析历史行为数据，能够实时评估流量的商业价值潜力，优化流量资源的配置策略，实现流量的动态定价；另一方面，商家可以借助 AI 驱动的全渠道营销和创意解决方案，利用大语言模型（LLM）将营销智慧普及化，为中小商家提供从策略到执行的全面经营支持，显著提升商家的经营效率。各行各业都面临着市场、客户和环境的持续变化，这些变化带来了诸多不确定性。应对这些挑战的核心在于通过端到端的感知、更实时的数据监控和科学的决策，在不确定性中寻找确定性的机会和路径。这需要建立一个涵盖数据采集、实时数据监控和科学决策的数据支撑体系。

数据浪潮引领着互联网时代来到了AI时代，各种变化也纷至沓来。数据体量的变化、竞争格局的变化、经济形势的变化和世界环境的变化，都给企业和企业里的数据人带来了巨大的挑战，也带来了巨大的机遇。在这个AI时代，当大家都在讨论大模型和AI Agent时，能够静下心来探讨数据的重要性显得尤为必要。
数据，作为第五生产要素，正在发挥着前所未有的重要价值。
在这样的背景下，《大数据之路2：数据更普惠，商业更智能》应运而生，如果说上一本书从阿里巴巴的经验出发，在“术”的层面讲讲数据，那么在《大数据之路2：数据更普惠，商业更智能》一书中不再局限于阿里巴巴，而是延伸到对千行百业的实践和探索，看看千百家企业是如何基于数据形成一套组织生长、企业管理、业务洞察的“方法论”，聊聊“道”的层面。

《大数据之路2：数据更普惠，商业更智能》之所以可以从阿里巴巴的方法论延伸到千行百业的实践与探索，是因为团队本身的变化和发展。过去的阿里巴巴内部数据技术团队如今成为阿里巴巴全资子公司——瓴羊。瓴羊已服务了上百家知名企业和众多中小企业的数字化建设，如一汽红旗、星巴克、自然堂、极氪、乔丹、中国移动和中海油等，覆盖零售、汽车与制造、互联网、金融等多个行业。本书不再局限于阿里巴巴内部的问题，而是为24个行业、近5万家企业在数据加工、数据消费和数据流通3个环节提供产品和服务。大数据之路2是瓴羊对过去几年的经验和方法的总结，也是对这部分内容的首次公开。
我们希望本书能为企业经营者、数据管理者、技术实践者厘清数据发展的脉络，分享实践经验，并提供有价值的参考。

本书内容

本书共11章，遵循以下脉络展开。
第1章：回溯数据中台如何从一个初步构想逐渐成长为推动企业数字化转型的核心动力。
第2章：从CXO、数据管理者和数据消费者多元视角全面剖析数据中台在实际应用中的重要性与价值，生动展现其如何助力企业在激烈的市场竞争中占领先机。
第3～5章：依次介绍数据中台的构建框架、数据架构与建设、数据治理与管理等主题，详细阐述如何设计一个既能满足当前业务需求，又能支持未来发展的数据中台框架，并提供一系列实用的指导与建议。
第6、7章：全方位探讨数据的交易与流通、数据与智能算法的应用。通过生动的实用案例，展示如何构建企业内外部的数据消费生态体系，并揭示智能算法如何在推荐、广告与搜索等领域点燃业务创新的火花。
第8章：介绍“1NN”决策分析框架，阐释其如何助力企业构建数智管理内核，推动决策分析的设计与实施，从而在瞬息万变的市场环境中运筹帷幄。
第9～11章：汇集了大量真实的案例，展示了阿里巴巴及其他行业领军者在数据中台领域的宝贵实践经验。从金融服务的风险控制，到制造业的供应链优化，再到零售业的个性化营销，这些鲜活的实例不仅为读者提供了极具价值的参考与启示，还能激发读者的创新思维，鼓励大家在各自的专业领域探索无限的可能性。

本书的写作耗时近1年，横跨内部多个团队，30多人参与编写，旨在将最有价值的探索和经验分享给广大读者，不负大家一直以来对“大数据之路”的期待与厚爱。诚如本书的书名，希望与企业经营者、数据管理者、技术实践者共同实现“数据更普惠，商业更智能”。