大數據時代的特種兵——阿里數據產品團隊

　　阿里巴巴集團在 2012 年設立首席數據官崗位（CDO），併成立了數據平臺事業部，負責推動數據分享平臺戰略。在數據平臺事業部，有一支十幾人的小團隊，把本身定義爲特種部隊，以普及大數據爲本身的使命，數據魔方、淘寶指數、淘寶時光機，這些外界熟知的產品都出自於這個團隊之手——阿里數據平臺事業部數據產品團隊。

　　數據產品團隊的前世此生

　　早在「平臺、金融、數據」三步戰略提出以前，阿里就已經在探索數據的玩法。數據魔方的最先需求，來自於某個超大的品牌商但願能查看淘寶平臺上的行業綜合數據，開發團隊發現這樣的產品對淘寶上的全部賣家更有價值，因而數據魔方就誕生了。

　　數據魔方早在 2010 年就正式發佈，成爲阿里巴巴首次對外開放商業數據的產品。淘寶魔方爲淘寶平臺上的賣家提供類目行業數據，幫助賣家實現數據化經營，所以在發佈以後就快速積累了數十萬的賣家用戶，成爲了一個具有持續影響力的產品。數據產品團隊也瓜熟蒂落的正式組建，團隊定位於基於阿里巴巴海量的商業數據，對外部用戶提供數據產品與服務。

　　團隊接下來的產品是淘寶指數，淘寶指數是一款的免費數據分享平臺，是方便淘寶賣家瞭解淘寶搜索熱點、購物趨勢、定位消費人羣，研究細分市場的工具，同時也是第三方研究人員甚至買家研究淘寶數據的良好助手。

　　2012 年雙 12，數據產品團隊推出了淘寶時光機，經過對用戶行爲深度挖掘，結合情感化與可視化的產品手段，淘寶時光機產生了轟動性的社會反響。

　　大數據是當代最富科幻質感的領域

　　大數據是很是廣闊的領域，就在阿里巴巴內部，也有不一樣層面、不一樣團隊在作大數據相關的事情。如何在這樣的大環境下，找到數據產品團隊的核心競爭力？數據產品團隊負責人玄澄認爲，數據產品的價值，一是把目前已經發生的事情，經過數據展示出來，開拓人們的視野，加強人們對周圍世界的認知。

　　如今數據產品團隊既有數據魔方這樣商業性的產品，也有淘寶時光機這樣充滿趣味性，可是不盈利的產品。在淘寶時光機成功以後，團隊有大半年的時間在摸索新的方向，有幾個產品立項但最終被放棄，最終找到了一個重磅級的神祕武器，會面向品牌商進一步展示數據的商業價值。這個產品被玄澄評價爲是透過互聯網大數據加強人們商業認知的巔峯產品，好比能夠查詢淘寶平臺上購買某品牌化妝品的區域分佈，那麼在線下開一個化妝品店面的選址就會很是精準。

　　玄澄認爲，相對於其餘業務或者產品來講，數據產品是一個巨大的、不受限的新領域，數據產品能夠服務於賣家、也能夠服務於中小企業提供經營決策、也能夠服務於消費者提供消費指導，甚至政府機關。數據產品的形態也是不受限制的，將來的數據業務和產品形態逐漸的成熟和壯大後，必定會細分出不少不一樣的細分的數據產品類型。

　　玄澄同時堅信，數據產品還有着第二個更巨大的價值，那就是預測將來的發展趨勢，大數據是當代最富科幻質感的領域，用數據預知將來是本身的終極使命。對大數據的商業化應用，全部一線的互聯網企業都想作、在作，也有不少創業公司在作，但阿里巴巴手握這個星球上最大的消費者在線數據庫，擁有行業中最有價值的在線商業數據，這些數據須要以最領先的數據技術作引線，用豐富的想像力去點燃，將引爆這個時代最炙熱明亮的火焰。

　　玄澄認爲，目前第二個領域仍是比較空白的，這樣的領域須要創新和探索，須要自由和靈活的玩法，有更多的想象空間。團隊遇到的挑戰就是數據產品與技術的創新，怎樣挖掘數據中的價值，探索新的大數據商業模式，推進大數據突破臨界點，是數據產品團隊面對的最大挑戰。

　　能前能後，還能移動

　　爲了迎接大數據的技術挑戰，數據產品團隊把本身定義爲大數據時代的特種兵，而且創建了一支技術上從前到後的全功能團隊，技術特色就是「能前能後，還能移動」。

　　數據產品是國內最先將 Node.js 應用於商業產品的團隊，團隊中的蘇千、樸靈是國內 Node.js 界最有影響力的工程師，團隊多名成員活躍在 Node 社區，經過組織社區活動、撰寫 Node 技術書籍等方式，積極促進 Node.js 在國內的發展。團隊還用了兩年的時間，讓阿里的技術平臺上大部分基礎服務都能支持到 Node.js。

　　數據可視化是數據產品的比較重要的能力，團隊同時也是行業內最領先的數據可視化團隊之一，經過開源 datav.js 前端數據可視化組件庫，維護 datavlab.org 數據可視化專業站點等方式，推進數據可視化在產業界的認知與應用。

　　同時因爲要作「將來」的產品，因此須要更多創新思惟的人，用玄澄的話說，就是不走尋常路。數據產品團隊如今的成員，也是各具特色，不只有 Fawave 做者蘇千、《深刻淺出 Node.js》做者樸靈這樣的技術高手，也有文科、建築專業出身半路轉行的，還有兩個中學時代的黑客，一個曾經的國家二級運動員、上海市射擊冠軍。團隊成員既有慕名而來，也有經過各類渠道推薦、挖掘來的，但即便用了各類方法招人，仍然遠遠不夠用，web 開發、移動互聯網開發、算法工程師、數據開發工程師，個個都須要，固然，在技術自己以外，對數據的敏感與理解能力也是很是重要的。