阿里集团董事局主席马云提出的“平台、金融、数据”三步走战略正逐渐清晰起来。继阿里集团架构调整、组建小微金融服务集团之后，阿里大数据的神秘面纱也在一步步揭开。
4月11日，阿里举办媒体开放日，淘宝网商业智能部首席商业智能官车品觉首次向外披露阿里大数据进展。
车品觉认为，未来，数据将成为公司的核心竞争力。阿里集团数据的优势在于，用户从搜索到浏览、支付，形成深度的交易链条，其中每一个节点都将产生大量数据。他透露，阿里集团拥有的数据达到30P（1P=100万GB）。
然而，当前数据人面临一个矛盾：搜集多少数据才够？到底什么样的数据才有用？“大部分数据还没有释放出价值。拼命搜集数据是没用的，一定要找到价值在哪里。”
目前，淘宝正在建立“数据的数据”，即数据地图。每一个数据都由很多个数据产生，建立数据地图，以追溯到数据的源头，提高数据的质量和价值。
阿里对于数据已经进行了初步运用，如推出数据魔方、聚石塔等产品，成立小微金融服务集团。另据知情人士透露，淘宝内部正在建立DMP（数据管理平台），目前仅阿里集团内部使用。“今天，阿里集团数据产品的标杆是阿里金融。我们希望更多的标杆能出现。”车品觉说。
阿里的数据野心并不仅限于淘内。2010年，阿里推出一淘网，目标是做一家全网购物搜索引擎；2011年，淘宝收购CNZZ，去年底CNZZ推出 “云推荐”内容推荐引擎；淘宝联盟在2013年重启“阿里妈妈”品牌名，从以服务淘宝系商家为主转向面向全网所有广告主开放的广告交易平台；阿里与新浪微博仍在进一步谈判，天猫、聚划算、淘宝旅行子业务都在与新浪微博对接；此外，消息人士指出，阿里近期已完成对移动开发者服务平台友盟的收购。
“未来阿里集团的野心非常非常大，希望建立囊括所有与消费相关的数据平台，包括实体类商品消费数据、服务类商品消费数据、金融相关数据等，再以自己的数据平台为中心建立Data Exchange Center。也就是说，谁想获得数据，上我的平台来，要么用货币来换，要么用数据来换。”分析人士指出。
阿里为何做数据？
在大数据领域，阿里具备独特的优势。车品觉认为，百度的数据量主要以搜索为主，比较前端，但是深度不够。阿里集团数据的优势在于，用户从搜索到浏览、支付，形成深度的交易链条。
“百度是基于信息检索而存在的工具，它在技术上和分类信息的采集上有一些优势。对于阿里来说，它在大数据方面的优势是掌握的信息最全面，而且最有商业价值，包括你的购买信息、信用信息、金融信息。”DCM执行董事曾振宇认为。
一位接近阿里的人士认为，从商业模式来看，阿里现在面临的问题是，变现基本靠两种方式，一是广告，二是交易提成。
“交易提成的幅度是有限的，如收3%、5%，不可能无限制往下收，只能寄希望于市场规模不断扩大。虽然规模在扩大，但增速在倒退。广告也是如此，能收的广告费是有限的。广告再往前走，会碰到百度这个强有力的竞争对手。”上述人士说。
但阿里能够在商业数据、商务数据的计算方面寻找到很好的路径。“百度最多能够告诉广告主，这个产品今天被多少个点击；阿里则可以告诉我多少人购买，哪个款型*，什么样的点击率这是别的公司是做不到的。”
如果说电商*阶段是拼信用、拼价格、拼服务，第二阶段将拼的是数据化运营，从生产到销售的各个环节都需要数据指导。
“电商初级阶段是卖商品，未来将是卖数据，卖增值服务。”某电子商务行业第三方服务商认为。对于阿里集团来说，未来大数据带来的价值将远超当前的广告和交易提成模式的价值。华平投资合伙人黄若这样比喻：“如果将淘宝比作一块肥沃土地，只要拿一根竹竿往地上一杵，油就会冒出来。油是什么？就是大量买卖双方产生的所有交易数据背后的商业价值。”
大数据前的三座大山
大数据才刚刚开始。车品觉认为，当前数据面前有三座大山，一是数据质量作为底线。如果原材料不可靠，将无法加以利用。第二，平衡数据安全与开放，开放是硬道理，但开放*的难题是数据安全。第三，落实数据化运营，只有当大量的员工懂数据，用数据来决策业务，才能说明这家公司开始启动数据化运营。
车品觉认为，数据的开放是硬道理，孤立的部分不能构成整体。但处理开放*的难题是数据安全，如果没有处理好安全问题，开放需要谨慎。“把门关起来来肯定安全，但是数据无法应用。需要平衡好安全与应用的中间点。”
“过去是三个和尚没水喝，今天大数据时代是三个和尚在一起才有水喝，因为大数据行业非常考验技术和商业的结合。”
他认为，未来将是利用数据拿到更多数据，形成一个正向的循环，互惠互利。
但对于目前阿里数据开放的进展，车觉品持谨慎态度。
他举例，如果淘宝卖家希望知道其客户的信息，可以部分开放，但你无法知道用户在其他店铺的行为；店铺交易信息属于店铺隐私，不会将某一个店铺的信息开放给竞争对手，但可以开放行业平均信息。而如果这个行业只有四家店铺，你很容易猜到其他三家店的情况。安全的度，是一个博弈。
“数据开放，今天还是太早了，度很难把握。” 车品觉说，在某种程度上，数据开放考验的是数据人的良心和经验。
