1星|《数据的本质:无人不是分析师》:内容太虚,推测作者在阿里远离一线,没做成过拿得出手的产品与业绩

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

内容太虚太水,跟阿里的一些实战派写的书一比就知道了,比如跟今年上半年出的《尽在双11》。全书基本看不到阿里的数据与业务的实际经验。基本是作者把已知的信息转述出来,或者是说作者跟哪位大咖比较熟,还聊过天。

书中作者三次提到他阿里领导的“聚划算无人车”项目,还提到过一个“黄金策”项目,搜了一下都是知名度比较小的项目,可能都已经停用了。这两个项目作者也完全没提任何的技术上的细节,推测作者可能是个挂名的领导。

总体评价1星,不值得看。

以下是书中一些内容的摘抄,【】中是我的点评,摘抄不等于认同作者观点:

1:我在阿里就经历了4个不同阶段:数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。在此过程中,你会发现,数据驱动的目标越模糊、数据越零散、人的互动环节越多,智能项目开展起来就越吃力。#215

2:与大数据的4V(量大、多样、速度、价值)相比,移动大数据的核心重在实时(realtime)、适时或最佳时机(righttime)以及全时(allthetime)。任何一个完整的高效服务都离不开这3T。#300

3:什么是系统?系统是一组相互关联的主题,一定时间内,以特定的行为模式相互影响,而且具有自适应、自我组织及自我演进的能力。#405【语文和逻辑都有问题】

4:从2014年开始,阿里管理层数次要求各业务部门(包括支付宝)无条件地将数据互通,然而换来的终究也只是表面的打通而已。#483

5:所有的数据流通必须建立在一个永恒不变的道理上:互惠互利,否则你无法做到对数据进行适时的修正。#490

6:经过一年多的努力,有一天CEO走到我办公室对我说:“你知道吗?你们做的产品让我觉得很爽,我很喜欢这个产品。”#554【哪位CEO,为什么不提名字呢?这不是阿里人的风格】

7:6年中让我记忆最深刻的事情,是聚划算一个部门的自动化项目。马云要求我们用人工智能和大数据去取代一个近百人的部门,而且业务增长率不能下降,难度可想而知。#783

8:一位大学校长曾经问我:“你认为大数据到现在为止,对人类最大的贡献是什么?”我毫不犹豫地回答:“在医学领域。”毫无疑问,大数据对医学的贡献是最伟大、最无私的。因为通过大数据在医学上的应用,可以减轻无数人的病痛,挽救很多人的生命。大数据对人类的价值无限。#1101【逻辑不通,没回答为什么在医学领域贡献最大】

9:记得在一次饭局上,马云说觉得自己能进退有度,实在有赖于两盏明灯。众所周知,阿里有两名大将,一位是“总参谋长”曾鸣,他的责任是为阿里制订未来方向及战略;另一位是为阿里稳守生命之门(资本)的蔡崇信。为什么说两人是“明灯”呢?马云的解释是,如果有一个项目曾鸣说可以做而蔡崇信说不成,这代表时机未必成熟,但可以一试;#1540【怀疑这是数百人参加的饭局】













本文转自左其盛博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zuoqs/p/7795426.html    ,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
算法金 | 不愧是腾讯,问基础巨细节 。。。
**摘要:** 本文介绍了Adaboost算法的基本概念、工作原理和数学基础,它是由 Freund 和 Schapire 在 1996 年提出的迭代机器学习算法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。Adaboost 通过调整样本权重,重点关注被错误分类的样本,以提高分类性能。文章还提供了代码示例,展示了如何使用决策树作为弱分类器,并在鸢尾花数据集上应用 Adaboost 分类器。此外,还讨论了Adaboost的优缺点及适用场景,强调其在分类问题上的高效性和广泛应用。
23 1
算法金 | 不愧是腾讯,问基础巨细节 。。。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
阳过→阳康,数据里的时代侧影;谷歌慌了!看各公司如何应对ChatGPT;两份优质AI年报;本周技术高光时刻 | ShowMeAI每周通讯 #003-12.24
这是ShowMeAI每周通讯的第3期。本期内容关键词:新冠、ChatGPT、2022 AI 报告、腾讯·绝悟、阿里·AliceMind、小红书·全站智投、OpenAI·Point-E、Google·CALM、Wayve·MILE、AI2·MemPrompt、Stanford x MosaicML·PubMed GPT、腾讯全员大会、特斯拉裁员、图森未来裁员、AI 应用与工具大全。
500 0
阳过→阳康,数据里的时代侧影;谷歌慌了!看各公司如何应对ChatGPT;两份优质AI年报;本周技术高光时刻 | ShowMeAI每周通讯 #003-12.24
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
IDC最新报告复盘疫情大考 百度AI交高分答卷
IDC最新报告复盘疫情大考 百度AI交高分答卷
206 0
IDC最新报告复盘疫情大考 百度AI交高分答卷
|
自动驾驶 搜索推荐 物联网
内附报告 | 在互联网新周期下乘风破浪,一定要抓住这七个“燃点”
近日,阿里云研究中心与英特尔中国,共同发布了《中国企业2020》系列报告第三季——《云上加速,迎接中国互联网新周期》。
内附报告 | 在互联网新周期下乘风破浪,一定要抓住这七个“燃点”
|
算法 安全
提前官宣!李想亲自晒出理想智造ONE实拍图
今日上午,李想在微博中晒出两张理想智造ONE的实拍照片。
681 0
|
大数据
零售数据观(一):如何花30分钟成为一个标签设计“达人”
作者简介:铁叫兽,10年+数据相关经验,曾在电信、阿里从事过DBA,数仓,解决方案,目前从事零售行业的解决方案。 序言:是否碰到大量的人力投入基于流程管理的信息化系统建设,也运行了好几年了,同时大数据也热了好几年了,但企业IT部门还是无从下手,既不确信大数据是否可以真的带来业务价值也不清楚从哪着手更容易推动大数据项目落地,本文就是通过“标签”,一种基于具体业务场景但同时又是业务人员看的懂的数据的方式,帮助企业从点做起,循序渐进,让大数据真正落地。
周末荐书 | 连续54年盈利!这家企业的持续发展是怎样实现的(赠书)
宫内义彦同欧力士集团风雨同舟50载,带领并见证了企业的每一步发展,在长达50多年的管理实践中积累了宝贵的企业管理经验,《我的经营论》正是作者毕生经验的结晶,企业持续发展的秘密就蕴藏其中。
906 0