德勤2016大數據趨勢中提到一個最新的說法：大數據在美國非常有影響的領域包括網絡安全、物聯網、傳統科學和分析的融合，以及洞察力的構成。
大數據對于傳統行業和電商，可能都會出現一個非常大的關連，但我想跟大家說一個重要的觀點，就是數據驅動和大數據是兩碼事。
大部分企業的開始是從經驗驅動，因為那對剛啟動的公司來講非常重要，而數據對于剛啟動的企業來講沒有這么重要。不管哪一種企業，必須要清楚什么叫數據驅動，當然經驗還是非常重要的。
用一個數據作為企業的開始，會發現數據可以幫我們去描述公司的運行、個人的工作行為。之后可以通過這些數據輔助下一步的行動。如果數據在描述整段預測的時候，瞄準的是可行動的東西，那這個東西肯定已經走進了數據驅動。但這樣還不夠。
搜集數據之后，要的是數據分析基本功。這個基本功扎實，才能證明一個公司有大數據驅動的潛力。分析是工具的一部分，在有分析能力的同時，要有搜集與整合數據的能力，那么這個數據的閉環就成立了。當數據閉環成立，再把經驗放進去，就會發現整個公司進入了學習的階段。一個公司沒有經過學習階段，還不能說是一個有數據驅動能力的公司。這時候還沒有跟大數據有關系，這不是大數據，這只是數據驅動而已。
PC、移動端能使過去沒有辦法解決的問題用數據來處理。例如，如果做跨境電商，沒有購買工具數據包的話，等于沒有做過跨境電商。因為它把亞馬遜和易貝購買的大數據都搜集在里面。如果沒有看趨勢，而是盲目地做某一個行業，其結果相信會是很慘的。我想說的是，現在有了碎片化的數據以后，可以更清楚地知道客戶是怎么來的。
做大數據的時候，在商業智能的體系里，要學會應用別人數據的冗余。今天，電商面對的全渠道有兩件事情需要注意：每天有多么頻繁地使用數據，以及花多少時間來應用。為什么要知道這個？因為當你想知道哪個應用所產生的數據特別有用的時候，就可以從這兩個地方來看，數據的產生來源于應用。另外一個，數據的應用必然跟終端有關系。所以，看一下未來的終端——PC到手機以后，大家很努力地要做智能電視，智能電視也有一些很努力地做物聯網……這說明不同的空間里可能出現不同的數據入口。從應用的卡位到終端的卡位，這是大數據里的數據來源。
最后，講到大數據，不是有沒有的問題，而是夠不夠準、夠不夠細、夠不夠全、穩定不穩定、夠不夠快的問題，這幾個方面都會影響到大數據的用途。其實，所有的大數據基本上都朝這個方向發展。當然，我們會發現所有的數據都有偏差，每一個在大數據里的工作都是減少偏差而已。
（來源 ：阿里巴巴集團副總裁 車品覺觀點）
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