說到大資料，首當其衝的應該是已經圍繞資料海洋中耕耘已久並衍生出金融借貸業務的阿里系。馬雲將集團下的阿里金融與支付寶兩項核心業務合併成立阿里小微金融，並將之前呼聲最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，馬雲對未來資料戰場的重視可見一斑。作為籌備中的阿里小微金融服務集團資料平臺負責人，馮春培也對資料有著獨到的見解，他向作者表示目前國內對於大資料的討論更偏重技術方向，即“如何沉澱資料”，對於資料的應用則思考較少。資料如何產生價值？這需要要從大資料的本質說起。

線上資料才是大資料
要搞清楚什麼是大資料，首先你要知道什麼樣的資料才是有用的。按照馮春培的理解，任何行為本身都會產生資料，但只有線上資料有可能被沉澱和利用。“比如不通過淘寶，原本人們的交易行為線上下也是產生資料的，只不過這種交易行為是私密的，除了買賣雙方，其他人是不知道我的交易行為的，同時交易雙方也是匿名的，從資料的性質上來說無法沉澱，從來源上來說也沒有一個方法能有效地收集。”

大資料是什麼？馮春培的理解似乎更貼近本質：“擁有資料的本質，是你對這個世界，你對這些人，你對這些企業，你對這個時代，有了一個更全面而清楚的認知，你能理解這些人的需求，你能理解這個世界的任何的變化。”

你可以這麼理解，如果你是阿里系的深度使用者（比如淘寶賣家），他們掌握了你足夠多的資料，對你的信用評估也會更加全面，這個資料不僅可以在金融領域中起作用，比如幫助你在阿里小貸更方便的貸款，在生活中也可以反映你的信用狀況，“比如相親 ，你怎麼證明你的收入？你拿出支付寶的賬單，女孩子一看一年花了 100 萬，你說你的信用良好，每個月信用卡還的都很及時，比你說破嘴皮有用多了吧？”

資料就是生產資料
如果資料僅僅是作為輔助參考資訊，也沒必要投入如此多的精力。從生產要素來說，資料到底是什麼角色？馮春培的定義是“生產資料”。“我們部門的名字是‘商業智慧部’，資料更多的像是一種業務的輔助決策，作為一個“參謀”的角色，現在我們要逐步的讓這個資料融入到我們的業務和產品這個流程裡面去，資料和業務就像兩個齒輪，能扣在一起轉。當我們對資料的挖掘和理解越來越強，最終資料不僅可以產生價值，還可以直接催生產品，比如阿里金融的一些資料，我們把它定義為生產資料。”

這就是阿里系未來要做的事情，把資料變成生產資料。與傳統的生產資料不同的是，資料是可以無限次使用的，並且是越使用越豐富的。

近期阿里巴巴在移動網際網路市場頻頻出手，未來也許有可能將資料進行融合，使用者的各種資訊得以呈現在一個全景圖裡面，即使在完全陌生的城市，藉助這種服務，你也能知道附近哪家店支援支付寶付款，微博上哪個網友剛剛在附近的咖啡店歇腳。

資料分析是“大海撈針”
與大多數網際網路產品存在的問題相同，網際網路產生的資料是有可能被偽造的，同時也是無序的、碎片化的。

對於這一點，馮春培也毫不諱言，“短期的偽造資料當然是有可能的，用特定的維度去偽造資料也是完全可能的，但是因為我們的業務是基於長期資料進行跟蹤分析的，採納的維度也更廣，偽造資料的成本和難度會越來越大。按照我們現在的信用模型，偽造資料的收益是不太可能覆蓋成本的，那麼我們可以基本判斷，資料的真實性是有保障的。”

是否存在冗餘資料？馮春培的答案是“NO”，“即使現在的場景需求，或者我現在的眼光來看這個資料我覺得沒有用，但不意味著將來這個資料也是沒用的。”這同時也造成了一個問題——儲存的資料量會越來越大，但是在特定的應用場景中只需要用到一小部分資料，“確實，我們現在每一次的資料分析都是在‘大海撈針’”。

資料加工流水線
資料是怎麼從每一次交易行為，最終變成一個個資料模型和最終產品的？

馮春培向作者簡單描述了一個示意圖：

使用者通過 PC 或移動裝置發生的交易行為會產生相當數量的原始資料
原始資料通過裝置採集後進入分發中心
按照一定分發規則，資料被分發至各個叢集伺服器。零散的、無序的、沒有關聯的原始資料在叢集伺服器被加工成人或者機器可以理解的形式
資料進一步被挖掘 形成業務模型

據介紹，這一流程幾乎適用於任何來源和性質的資料。此外，為了便於在內部解決資料的交換、安全和匹配等問題，阿里集團還搭建了一個資料交換平臺。馮春培表示，在這個平臺上，各個事業群可以實現資料的內部流轉，實現價值最大化。
資料——信用——財富 阿里的新“閉環”
海量的碎片資料該怎麼用？阿里小貸給出了一個很好的示範。在過去，因為無法採集足夠的資料，在企業貸款時銀行要求提供房產、購車證明，用資產做抵押。但現在，基於採集到的海量企業資料，阿里小貸可以藉助技術手段，把碎片化的資訊還原成對企業的信用認識。

“比如某個小企業有一個小工廠，用電量一直在持續的攀升，我可以認為他業務很好，信譽就可以調高”馮春培舉了個最顯而易見的例子：“這個維度銀行是不可能採納的，因為他們依然用的是上門調研的方式，人力、時間成本太高，並且也不可能長期跟蹤。有時候碎片資料可以反映全域性，這種資料在模型中的權重就會比較高。”

事實上，阿里內部對資料的運用不僅僅體現在商業產品上，資料也在大大縮短、簡化內部的業務流程。馮春培強調，不要將資料的價值侷限於“變現”，“資料最終的指向是積累的信用，包括個人信用也包括企業信用。我們所做的一切都是在為這個目標服務，首先將資料變成信用，良好的信用又可以取得貸款、獲得更好的服務，增加你的財富，這是一個良性迴圈，也就是資料價值的‘閉環’。”