闭环带来数据工业化

　　IT时代，数据是属于科学界的事情，人们谈论最多的是数据分析，封闭的数据库是那个年代的基础设施；DT时代，数据是属于工业界的事情，人们谈论更多的是数据处理，开放的数据仓库才是这个时代的基础。

　　电商闭环带来了海量的数据，各种类型各种维度，这给现实的数据应用带来了巨大的改变。

　　首 先，IT时代，数据分析只需要查找数据库中的1-2条数据记录，但是DT时代，数据分析面对的需求，是在海量的数据记录中分析处理趋势；其次，IT时代， 数据在个体层次上经常修改，数据分析人员需要经常修改数据，但是DT时代，数据分析人员很少或基本不对数据进行修改，而是通过访问数据仓库中的大量数据记 录进行分析处理；再次，IT时代，数据分析的响应时间长的可以需要一年，短的也需要半个月以上，但是DT时代，数据分析的响应时间可以是30分钟到24小 时的任意时间。

　　比较之后，你会发现，DT时代的活，似乎都不是人能干成的，不管是海量的数据记录，还是极快的响应时间。

　　DT时代，电商化最重要的特征是在数据分析之前，基于云计算基础设施的数据工业化处理，大部分企业都把这个工业化处理部门命名为CDO。这个CDO不是高盛欺诈所用的债务担保凭证，而是Chief Data Officer，数据分享平台。

　　举 个相似的例子来说，DT时代的数据更像是工业时代的煤和石油，但是煤和石油要被现代化工业所使用，需要现代化工厂（CDO）进行原始处理，把煤和石油处理 成可供下一步加工和使用的化学原料，然后其他的工厂（BI、ISV）才能用这些原料根据需求制作出相应的产品（DaaS，Data as a Service）来。

　　简单来说，数据的工业化时代，只讲数据分析不讲数据处理都是耍流氓。

　　阿里巴巴CEO陆兆禧曾经在阿里和优酷的发布会上，把这个数据工业化的过程简单总结为“存、通、用”三点。

　　如果拿汽车电商和在线零售打个比方，汽车电商连“存”都还没开始，电商平台已经进入了“通”的阶段了，并且，已经有现实在“用”了。

　　今天在线零售所面临的现实，就是汽车电商的未来。

　　车云小结：

　　随着技术的进步，汽车作为一个复杂的交通工具，所能收集和处理的使用者数据绝对是海量的。如果，汽车电商化仍然只是停留在品牌和消费者建立连接，而不是通过打通电商闭环带来海量数据，并且在这个过程中建立数据的工业化处理能力，那么，未来的前景可不容乐观。

　　数据工业化时代的新兴汽车公司要打翻石油工业时代的老牌汽车公司，和两百年前被现代工业武装到牙齿的英法舰队打败封建小农时代的清朝部队，没有什么两样。

　　因为，这是两个时代。