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摸着石头过河行政立法案例“摸着石头过河”方法应用的典型案例在“摸着石头过河”方法论的指导下，中国共产党从我国实际出发，在探索中不断前进，给我国经济建设带来了生机和活力。
以下是“摸着石头过河”方法论应用的三个典型案例。
农村经济体制改革。
我国的经济体制改革首先从农村开始。
新中国成立后，我国采用了计划经济体制。
然而计划经济的弊端日益显露，“大锅饭”体制下的生产大队缺乏活力、社员缺乏生产积极性。
1978年，安徽省发生特大旱灾，许多农民背井离乡，吃“大锅饭”的弊端暴露无遗。
为改变现状，安徽省小岗村率先开始实行家庭联产承包责任制，这极大的激发了农民的劳动积极性。
1980年，邓小平对此表示认同和赞扬，中共中央也召开座谈会并发布《关于进一步加强和完善农业生产责任制的几个问题的通知》（75号文件）给予正式认可。
小岗村的做法随即在全国推行开来。
经过多轮改革，我国农村发生巨大变化，农民积极性不断提高，农业生产力得到释放，这为进一步推动我国企业改革和城市经济建设奠定了基础。
沿海开放城市。
1978年农村经济体制改革开启之后，为促进对外交流与合作，中共中央于1980年选定4个城市作为经济特区实施对外开放，1984年又增加14个沿海港口城市作为开放城市开展外贸业务和对外交流。
经过试点，这些城市在对外合作上发展良好，经济效益明显。
1985年起，中央逐步将长三角、珠三角、闽南金三角、辽东半岛、胶东半岛等地区确定为沿海经济开放区，出台多项政策促进他们与国外企业的合作与交流。
通过这些沿海开放城市和沿海开放区，我国不仅对外贸易发展势头迅猛，还吸引了众多外资进驻我国，这些开放措施的逐步实施显著提升了我国企业的技术和管理水平。
我国新兴产业发展。
发展新兴产业和高科技产业一直是我国各级政府的重要目标，但由于国情不同、经济基础薄弱，我国不能照搬西方国家的发展方式。
因此，我国新兴产业的发展需要依靠自己来摸索。
例如，我国物联网产业经历了技术研发、产业化基础建设和市场化推广等十多年的分阶段探索。
“阿里巴巴”管理成功案例1、在他的管理上，将自己的决策贯彻到企业经营管理的各个环节，而且要让员工自己的发展和切身利益与企业发展捆绑在一起，让每个员工知道经营管理者在想什么、最希望什么。
创业5年，“阿里巴巴”从来没有人提出来要走，别的公司出3倍的工资，员工也不动心。
在企业中，构建活性化的组织，让员工参与决策，员工在规定的限度内拥有作出决定和采取行动的权力。
因此，员工对自己行动的后果和对组织的成功有着高度的责任感。
而马云所扮演的角色就是营造员工成长的环境，而不是控制员工。
分析：这里企业运用了人本原理。
职工是企业的主体，职工能够为企业创造更大的价值，不仅要将自己的决策贯彻到企业经营管理的各个环节，而且要让员工自己的发展和切身利益与企业发展捆绑在一起，使职工会为了完成共同目标而去努力，从而实现高度的工作效率和职工对企业忠诚度的提高。
2、在阿里巴巴创业初期要解决的重要问题有：人力资源管理、财务管理与控制、销售管理等。
要有科学的管理自己的公司，才能确保新企业能进入正常的运行状态。
就如企业财务管理首先应该关注现金流量，其次，要加强企业财务风险控制。
对于处于成才期的公司来说，需要大量的运营资本来应付快速增长的应收账款和存货，举债经营成为企业发展的突起之一。
分析：这里企业运用责任原理。
在初期选择合适职员个人的岗位，让职员有力可发，而不是心有力而力不足，做到分工明确。
在接下来的工作中才能更高效的实现企业价值，并且职工自身也不会对所要完成的工作有抵触心里，对工作会越来越有成就感，自然工作上也会越做越好，自身所需也能够满足，最终可以达到职工和企业的“共赢”。
3、阿里巴巴的B2B电子商务的发展，给中国部分中小企业带来新的发展空间。
会员企业通过公司网站了解到国内及国外市场变化，及时调整生产和生产物资采购，有助于降低企业生产成本，增强企业的竞争力。
中国企业借助阿里巴巴信息服务平台展示，推广产品，打破了交易会受时间、空间和流通渠道的限制；其国际买家也呈全球分布状况。
摸着石头过河1. 任务背景“摸着石头过河”是一句广为流传的中国谚语，形象地描述了在未知、不确定的情况下，通过实践和摸索来解决问题的方式。
这句谚语常用来形容在面对新的挑战或问题时，需要通过试错和经验积累来逐步解决。
2. 工作方法介绍2.1. 摸着石头“摸着石头”意味着在未知的领域或情境中，我们需要积极主动地去探索，寻找并了解相关信息和资源。
通过摸索，我们可以逐渐获取对问题的理解和认识，从而为后续的决策和行动提供基础。
在实际工作中，摸着石头的方法可以通过以下步骤来实施：•收集信息：通过阅读、咨询专家、参观现场等方式，获取相关领域的知识和信息。
这些信息可以包括行业趋势、市场需求、竞争对手情况等，帮助我们建立起对问题的整体认识。
•分析问题：在收集到足够的信息后，我们需要对问题进行分析和梳理。
通过将问题拆解成更小的子问题，并进行归类和排序，可以帮助我们更好地理解问题的本质和关键因素。
•制定计划：基于对问题的分析，我们可以制定相应的解决方案和行动计划。
这些计划应该是可行的、具体的，并且需要根据实际情况进行调整和优化。
2.2. 过河“过河”则是指在摸索的基础上，采取行动并不断调整和改进。
过河时需要注意以下几个方面：•小步快跑：在未知领域中，我们不能一开始就做出完美的决策和方案。
因此，我们应该采取小步快跑的策略，通过尝试和实践来获取反馈和经验，并根据反馈及时调整。
•风险控制：在过河过程中，我们需要识别和评估可能的风险，并采取相应的措施进行控制和降低风险。
这可以包括制定应急预案、寻求合作伙伴的支持等。
•不断学习：摸着石头过河的过程中，我们需要不断学习和积累经验。
通过总结反思和与他人交流，我们可以从失败和成功中汲取教训，提高自己的能力和智慧。
3. 摸着石头过河的价值和应用3.1. 价值摸着石头过河的工作方法具有以下几个价值：•克服不确定性：在面对未知和不确定的情况下，我们通常无法准确预测结果。
通过摸索和实践，我们可以逐步降低不确定性，提高问题解决的成功率。
目标管理的成功案例借鉴他人的经验与教训目标管理是一种重要的管理方法，它能够帮助组织或个人实现预定的目标并提高工作质量和效率。
在实践中，有许多成功的目标管理案例可供借鉴，同时也存在一些教训需要我们吸取。
本文将通过分析几个成功案例，总结成功的目标管理经验和教训。
案例一：谷歌的“OKR”管理模式谷歌是一个以目标为导向的企业，它注重员工的自我管理和团队的合作。
谷歌采用了一种名为“OKR”（Objectives and Key Results）的目标管理模式，该模式强调设定明确的目标并量化关键结果。
通过这种方式，谷歌能够确保目标的明确性和可衡量性，使员工能够有针对性地工作，并实现卓越的业绩。
成功经验：1. 设定明确的目标：目标应该具体、可衡量和可达成，并且要与组织的整体战略一致。
2. 量化关键结果：关键结果应该是具体的、可量化的，并且能够评估是否实现了目标。
3. 持续反馈和调整：通过定期的反馈和评估，能够发现偏差并及时进行调整。
教训：1. 避免目标过多：过多的目标会分散员工的注意力，并可能导致资源的浪费。
2. 领导者的重要作用：在目标管理中，领导者起到了重要的引导作用，他们需要指导员工设定适当的目标，并提供支持和反馈。
3. 关注目标的可行性：目标管理应该注重目标的可行性，有时候过高的目标会给员工带来过大的压力。
案例二：乔布斯的苹果目标管理史蒂夫·乔布斯是苹果公司的创始人和前首席执行官，他以其独特的领导风格和目标管理方法而闻名。
乔布斯注重产品的创新和用户体验，并且要求团队在实现目标时追求卓越。
成功经验：1. 关注用户需求：乔布斯非常注重用户体验，他要求团队始终将用户需求放在首位，并致力于提供优质的产品和服务。
2. 高度注重细节：乔布斯非常注重产品的细节，他追求完美，并相信细节决定成败。
3. 激励团队：乔布斯鼓励团队成员追求卓越，并用激励措施激发团队的激情和创造力。
教训：1. 不宜太过追求完美：虽然追求完美可以提高产品的质量，但过度追求完美可能导致产品发布的延迟和成本的增加。
企业智能化管理案例分享近年来，随着技术的不断发展和应用的深入，越来越多的企业开始探索智能化管理的道路。
无论是在生产、物流、质量控制还是市场营销等方面，企业都可以通过引入AI、大数据等技术来提升效率和竞争力，实现智能化管理。
下面，我们来分享几个企业智能化管理的案例。
1. 盒马鲜生：数字化建模来优化供应链盒马鲜生是一家以“新零售”为特色的生鲜超市，它可以让用户在线上选购商品，并通过智能仓储和物流来实现“闪电送达”。
盒马的数字化建模技术，让其可以更准确地了解用户需求，而通过机器学习，盒马可以实时根据需求预测库存，从而优化供应链。
此外，盒马的“盒子智能仓储”系统可以根据商品属性和顾客需求调整储存方式，以便更快地收集和分配物流需求。
2. 京东物流：智能化分拣加快业务处理近年来，随着物流行业的发展和人工成本的上涨，机器人成为了物流分拣业务的主要驱动力之一。
京东物流就是一个很好的案例，京东物流在分拣过程中使用的是激光测距技术，可以自动调整智能化机器人的行进路线和速度，以便在最短时间内完成分拣任务。
除此之外，京东物流还利用了机器学习技术，以便更快地处理大量的订单和运输需求，从而实现智能化的物流服务。
3. 联想：基于AI的智能化工厂联想是一家大型科技企业，其在数码、电脑等领域上扮演着重要的角色，而在智能化管理方面，聯想同样有着劣势。
联想在智能化管理方面的杰出之处，是在工厂智能化管理方面的实践。
相比于传统工厂，联想的智能化工厂设置了更多的传感器和互联设备，从而可以更好地监测生产流程，自动调整生产流程，优化制造过程。
此外，联想还采用了基于AI的智能化生产线，通过人工智能来监测生产线上的任何变化，以便即时调整生产任务。
4. 马蜂窝：个性化推荐提高用户留存率马蜂窝是一家在线旅游平台，其一大优势是可以根据用户的个人喜好和口味提供推荐服务，从而提高用户留存率。
这种推荐技术的基础是机器学习，每当用户进行一次预订或查询，就会生成新的个性化数据，这些数据会被马蜂窝线下的计算机进行分析和收集，进而为每个用户生成更准确的推荐。
大数据在物流管理中的应用案例物流管理是一项非常复杂的工作，由于涉及到大量的数据和信息，当今有很多企业正在尝试利用数据分析的方法来管理他们的物流。
这项工作需要收集、处理、存储和分析大量的数据，以便对其进行预测和决策。
大数据技术的出现为物流管理带来了巨大的帮助，它能够从物流系统中提取更多的信息，提供更多的数据支持，加速决策速度并提高准确性。
以下是在物流管理中使用大数据技术的几个实际案例：1. 地球青年公司地球青年公司是一家国际物流公司，其物流业务遍布全球。
公司建立了一个集成系统，可以通过实时跟踪货物的位置、及时调整路线、优化运输方案，这有助于减少时间和成本。
此外，地球青年公司还用大数据来分析货运量、挖掘客户需求、挖掘市场潜力，为公司的战略规划提供支持。
2. 阿里巴巴集团阿里巴巴集团成立了“阿里巴巴物流”公司，并将大数据技术应用于该公司的全球物流管理中。
平台不断收集和处理各种大数据，并利用算法进行分析、预测和优化。
同时，该系统还可以为其他的电商平台、在线零售商、第三方物流公司等提供支持，帮助他们提高运输效率、降低成本和提高客户满意度。
3. 国家邮政局国家邮政局建立了一个名为“智慧邮政”的平台，运用大数据技术分析各种邮件、包裹的数据，包括寄件、收件地址、物流信息等。
该平台还提供前沿的人脸识别技术、RFID技术和无人机投递等高科技服务，这些服务可以极大地提高线上线下的邮件、包裹物流处理效率。
以上仅是几个大数据在物流管理中的应用案例，当然还有许多其他的例子。
随着科技的进步和数据技术的不断发展，大数据在未来物流管理中的应用可能会更加普及化和广泛化。
总之，物流管理领域的大数据技术正在发挥着越来越重要的作用，它已经成为帮助企业提高效率和竞争力的重要工具。
同时，随着更多的用户和企业对物流数据的关注，大数据技术也将会变得更加精细，更加细致，并不断扩大他们在物流领域的应用范围，以满足市场需求。
中国企业管理经典案例解析一、引言在中国企业管理领域，存在着许多经典的案例，这些案例展示了企业如何在复杂的环境中取得成功，如何应对挑战和改进管理方式。
本文将从几个重要的角度，对中国企业管理经典案例进行深入解析。
二、创新与突破2.1 小米的创新之路小米是中国科技公司中的佼佼者，其以创新著称。
小米的成功背后有着许多经典的管理案例。
例如，小米通过独特的商业模式，实现了高效的供应链管理，通过与供应商的紧密合作，实现了成本的控制和产品的质量控制。
小米的供应链管理案例的关键要点：•建立紧密的供应商关系，共同推动产品创新和质量改进。
•通过供应链合作，实现成本的控制和效率的提升。
•注重品牌建设和市场推广，提高产品竞争力。
2.2 阿里巴巴的跨境电商阿里巴巴是中国最大的跨境电商平台，其成功的案例可以为其他企业提供有价值的管理经验。
阿里巴巴通过创新的商业模式和运营策略，实现了在全球范围内的快速发展。
阿里巴巴的跨境电商案例的关键要点：•创新的商业模式，打通全球市场。
•依托互联网技术，实现高效的供应链管理和物流配送。
•注重品牌建设和用户体验，提高客户忠诚度。
三、人才管理与组织文化3.1 腾讯的人才管理策略腾讯是中国最大的互联网公司之一，其成功的案例可以为其他企业提供有益的管理启示。
腾讯注重人才的引进和培养，通过建立良好的人才管理机制，培养了一支高素质的团队。
腾讯的人才管理案例的关键要点：•注重人才培养，建立完善的人才发展路径。
•打造积极向上的组织文化，凝聚员工的凝聚力和士气。
•提供良好的福利和发展机会，吸引和留住优秀人才。
3.2 华为的组织文化建设华为是中国最大的电信设备制造商，其成功的案例可以为其他企业提供有益的管理经验。
华为注重组织文化的建设，通过营造积极向上的工作氛围，激发员工的创新潜力和工作动力。
华为的组织文化案例的关键要点：•建立积极向上的企业文化，强调创新和团队合作。
•提供良好的晋升机会和激励机制，激发员工的工作动力。
企业运用大数据成功的案例随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始运用大数据来提高业务效率和实现商业价值。
本文将介绍几个企业运用大数据成功的案例，以供参考。
下面是本店铺为大家精心编写的4篇《企业运用大数据成功的案例》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《企业运用大数据成功的案例》篇1一、亚马逊亚马逊是一家全球知名的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高用户体验和销售额。
亚马逊通过收集用户的历史购买记录、搜索记录和点击行为等数据，运用机器学习算法进行分析和预测，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
此外，亚马逊还通过分析用户的评论和反馈来优化产品和服务，提高用户满意度。
二、谷歌谷歌是一家全球领先的互联网公司，它通过运用大数据技术来提高搜索质量和广告效果。
谷歌通过收集用户的搜索记录和行为数据，分析用户的需求和兴趣，向用户提供更精准的搜索结果和广告推荐。
此外，谷歌还通过分析用户的浏览行为和点击行为，来优化网站的布局和内容，提高用户体验。
三、沃尔玛沃尔玛是一家全球最大的零售商之一，它通过运用大数据技术来提高供应链效率和销售量。
沃尔玛通过收集销售数据、库存数据和消费者需求数据等，运用数据分析和预测算法，精准预测市场需求和销售趋势，优化供应链管理和库存管理。
此外，沃尔玛还通过分析消费者的购买行为和偏好，提供个性化的促销和优惠活动，提高销售量和客户忠诚度。
四、阿里巴巴阿里巴巴是一家全球领先的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高业务效率和商业价值。
阿里巴巴通过收集用户的购买记录、支付记录和物流记录等数据，运用数据分析和机器学习算法，提供个性化的推荐和服务，提高用户满意度和购买转化率。
此外，阿里巴巴还通过分析用户的行为和需求，优化网站和移动应用的功能和布局，提高用户体验和销售量。
以上是几个企业运用大数据成功的案例，它们通过运用大数据技术来提高业务效率和实现商业价值，取得了良好的经济效益和社会效益。
《企业运用大数据成功的案例》篇2亚马逊是一家成功的企业，它运用大数据取得了巨大的成功。
管理学经典案例分析目录1. 案例分析导论 (3)1.1 管理学的基本框架和理论基础 (3)1.2 案例研究的价值 (5)1.3 结构化案例分析和非结构化案例分析的差异 (6)2. 组织行为与管理学派 (7)2.1 古典理论—亨利.法约尔、马克斯.韦伯等 (8)2.1.1 古典管理理论的概述 (9)2.1.2 案例分析 (10)2.2 现代管理理论与案例研究 (11)2.2.1 行为科学理论 (13)2.2.2 案例分析 (14)2.3 新兴组织理论 (16)2.3.1 复杂性与动态环境下的新理论 (17)2.3.2 案例研究 (19)3. 运营管理与供应链 (21)3.1 流程改进方法与质量管理框架 (22)3.1.1 会胜转败 (23)3.1.2 案例讨论 (24)3.2 供应链与物流管理 (25)3.2.1 大数据驱动的供应链优化 (26)3.2.2 案例研究 (27)4. 人力资源与管理心理学 (28)4.1 人力资源选择与开发 (30)4.1.1 人力资源管理的战略性构建 (31)4.1.2 案例分析 (33)4.2 员工激励与组织行为 (35)4.2.1 激励理论 (36)4.2.2 企业文化的构建与案例分析 (38)5. 财务与会计管理 (39)5.1 财务管理基础 (41)5.1.1 成本会计、盈亏分析和预算编制 (42)5.1.2 案例研究 (44)5.2 风险管理与信息安全 (45)5.2.1 风险评估与审计 (47)5.2.2 案例展开 (48)6. 领导力与变革管理 (49)6.1 领导风格与理论 (51)6.1.1 特质理论、行为理论和情境理论 (53)6.1.2 领导力应用案例分析 (54)6.2 组织变革管理 (56)6.2.1 转变与变革阶段的理论阐述 (58)6.2.2 变革管理的策略与实施案例 (59)1. 案例分析导论案例分析是一种学习管理原则和理论应用的重要方法，通过深入研究真实的管理情境，我们能更好地理解管理学中的复杂性，识别关键问题和决策点，并探索不同解决方案的优缺点。
摸着石头过河阿里探宝大数据500多年前哥伦布做环球航行时，最想得到的就是航海地图，要不然他不会把美洲大陆当成印度。
当大数据开启一个时代时，阿里巴巴集团（下称阿里）从海量交易数据中挖掘有价值的数据，犹如在大海中航行，马云的鸿鹄之志也是那张航海地图。
只是哥伦布的目的地是印度，马云的目标是大数据。
马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。
其实，“阿里未来本质上是一个数据公司”，电商越来越离不开数据，金融的核心也是数据。
阿里设立首席数据官，并把首席数据官陆兆禧升任CEO，传闻将收购移动APP数据公司友盟等，这些都显示马云的大数据战略萌动生芽。
在几乎全球所有公司都还徘徊在大数据门前时，马云纵然有大数据的宏韬伟略，在具体操作层面也只能摸着石头过河。
完成25个事业部战略调整后，阿里巴巴成立了数据委员会，由淘宝网商业智能部负责人车品觉出任首任会长。
这位曾经在微软、ebay出任产品经理，在支付宝、淘宝主管数据业务的香港人，大半生都痴迷于数据迷宫。
“我之所以来淘宝就是喜欢它的数据，就希望好好梳理下数据。
”车品觉谈到数据时异常兴奋，在接受《中国经济和信息化》记者3个小时采访后，他还要给同事做有关大数据的培训。
此时，已经是晚上10点多。
车品觉是马云大数据战略棋局中已经过了河的卒子，他肩负着为阿里寻找开启大数据之门钥匙的重任。
马云给了他异常宽松的工作环境，甚至没有具体的KPI考核。
在接受《中国经济和信息化》记者采访时，他对所谓大数据赢利模式之类的问题并不看重：“阿里跟别人不一样的地方就是愿意尝试不同的产品，连领导都不能控制手下人到底玩什么。
一帮很爱数据的人玩一堆产品出来，偶尔能出现如阿里金融这样的产品就很好，允许他们玩就是允许差异化，做数据如果急于现在赚钱就会失去机会。
”“玩数据”其实并没有这么简单，特别是车品觉出任阿里数据委员会的安全责任人之后，他每时每刻都处在忐忑不安中。
他认为，今后一段时间，数据质量、数据安全以及数据化运营将是阿里必须翻越的三座“大山”。
从“淘数据”起步2003年的淘宝还是个“小朋友”，一个不起眼的购物平台，远不如当时的易趣（eBay）名气大，甚至还有人预言淘宝会在18个月内夭折。
18个月后，淘宝让预言夭折了，淘宝交易量几乎呈指数增长，在2006年上半年注册用户数超过了易趣。
从某种程度上看，易趣的存在是淘宝数据业务起步的外部动力。
为了与易趣的销售额对比，淘宝开始搜集每天的成交额、用户访问数等数据，从起步就增强了对数据的粘性。
淘宝严格意义上的第一个数据产品是“淘数据”，说白了这就是一个经营数据报表。
“每个公司都需要了解经营业务状况，淘宝业务大了也需要看经营状况做未来决策，‘淘数据’就是为内部报表服务的一个工具，大约是淘宝成立两年后的2005年开发的。
”淘宝商业智能部一名元老级数据分析师告诉《中国经济和信息化》记者。
这一年，淘宝迎来第一个数据分析师。
半年后，淘宝建立第一批数据分析师队伍，并成立第一个数据部门——商业智能部（BI）。
他们每天的工作就是把日成交额、访问用户数等数据统计之后放入报表，让淘宝决策层能够清楚了解业务状况。
此时的淘宝不再是一个卖家挂货、买家购物的购物平台，开始关注数据产生出来的意想不到的价值。
当然，马云当时还不至于把数据提升到公司战略高度，但他敏锐地发现，“数据非常重要，未来的世界是数据的世界”。
外界广为流传这样一个故事：2008年，中国众多企业受国际金融危机重创，而阿里根据买家询盘数急剧下滑，及时向中小制造商提供预警信息，为应对国际金融危机做好准备。
虽然车品觉把这次经济预警归结为偶然事件，但阿里确实在数据分析中尝到了甜头。
随着数据越来越多，原来的处理方式已不能进一步扩展，淘宝在用传统数据库方法处理数据问题时遇到了麻烦。
“我们早上9点上班要看数据，但传统数据处理技术很难在9点之前让所有人看到结果，数据处理的时间成本非常高。
再这样发展下去，就扛不住了。
”前述分析师告诉《中国经济和信息化》记者。
这一问题触发了淘宝第一次技术层面的架构变迁，把以Oracle为主的传统数据库迁到了大数据技术Hadoop数据库上，正式开启阿里的大数据实践应用。
两条腿走路淘宝的数据视野并没有停留在公司内部决策上，2009年数据应用与开发开始走向外部，让淘宝商户分享数据。
在这一背景下，淘宝商业智能部的一部分人“被赶了出来”，开发淘宝商户能分享的数据产品。
这是淘宝的一次大胆尝试，进行技术架构调整后，为挖掘更多有价值的数据腾挪出了空间，让数据变成产品为公司挣钱。
当然，此时淘宝并不是从挣钱的角度开发数据产品，而是想整合数据为商户提供优质服务。
2010年3月，淘宝“数据魔方”产品正式对外发布。
麦包包箱包在线商城是首先接触并尝到“数据魔方”甜头的商家。
麦包包运营总监毕志鹏称：“在‘数据魔方’提供的数据支撑下，麦包包能及时准确把握市场动态，销售业绩迅速提升。
”随着淘宝数据正式对外开放，越来越多商家、企业能分享淘宝的海量数据，并获得有价值的数据支撑。
几乎同时，淘宝内部对数据的渴求也日益强烈。
商业智能部留下的团队继续为公司内部提供数据支撑。
此时“淘数据”开始从单纯的报表系统扩展为内部数据产品的统称。
2009年4月和12月，商业智能部团队又开发出可以预警的“KPI系统”和提供给业务部门使用的“数据门户”。
一年后，为了配合淘宝的大促销活动，便于及时查看实时数据，这个团队又开发了“活动直播间”。
为了让卖家更好地运营，2011年2月，“卖家云图”出世。
2个月后，“页面点击”诞生，它可以监控每个页面的每个位置，用不同的数字和颜色标注出页面点击情况。
此时的车品觉在阿里已经拥有良好口碑，“要数据找品觉”成为惯例，很多管理层都习惯了车品觉提供的数据。
时任阿里首席人力资源官的彭蕾找到车品觉说：“马云觉得该考虑一下如何从数据运营转到运营数据了，你回去好好想想这个事情。
”“黄金策”是车品觉较为得意的一个能称得上运营的数据产品。
车品觉带领团队处理了1亿多活跃的消费者数据后，拿出500个变量，只要2秒钟就能计算出结果。
“黄金策”最早在支付宝成型，现在在与淘宝数据对接。
“支付宝发展大数据的目的，跟淘宝系有点偏差。
支付宝更多是为内部服务，淘宝和天猫更多强调商业化。
”车品觉如是说。
2012年年中，车品觉来到了淘宝。
时任淘宝网CEO的姜鹏邀请车品觉同时兼任淘宝商业智能部负责人，之后车品觉又成了阿里巴巴集团层面数据委员会的首任会长。
车品觉很看重淘宝的数据，因为淘宝数据更丰富，不仅有业务数据（交易行为数据），还有过程数据（如一个买家在某个页面上停留了多久等）。
在他看来，淘宝的这些数据就是SNS 关系数据，这种数据脉络看起来很像社会关系，并非一般B2C模式可以比较，这对他特别有吸引力，套用马云的话这叫做生态链。
来到淘宝后，车品觉相继开发了两款产品——“无量神针”和“类目360”。
通过“无量神针”，淘宝的管理者可以辨别萌芽状态的可疑行为，迅速做出决策。
而“类目360”则把淘宝的类目做得非常细，如果销售增长了10%，可以知道是哪一个类目，哪一部分用户对营收增长贡献大，能评估集团内部哪些人工作有效率，哪些部门不给力，让管理层2秒钟就知道如何决策。
之后，淘宝有了自己的“黄金策”，锁定用户群后，可以立即对这些用户进行针对性营销，营销后的效果又会回到“黄金策”上，形成一个闭环。
比车品觉团队开发“黄金策”稍晚，淘宝对外团队研发了“淘宝指数”，这是一款中国消费者行为数据的研究平台。
无论是淘宝卖家还是媒体从业者、市场研究人员，都可以利用“淘宝指数”了解淘宝搜索热点、查询成交走势、定位消费人群、研究细分市场。
在这段时期，阿里一直在用两条腿走路，对外团队为外部服务，商业智能部服务于内部。
2012年阿里又推出了“聚石塔”产品，这是阿里首次联合全集团大数据力量打造的一款大数据商用产品，可提供数据存储、数据计算两类服务。
“聚石塔”平台没有辜负马云的期望。
据天猫CEO张勇透露，“双11”狂欢节大促销当天，“聚石塔”处理的订单超过天猫总量的20%，比平时增长20倍。
“聚石塔”上的客户不仅包括淘宝上的商家，也包括淘宝外的电子商务企业。
在淘宝和天猫平台上，有ERP系统（企业资源计划系统）的商家可以直接找天猫对接“聚石塔”，没有ERP 系统的商家，可以找提供第三方软件服务的电子商务服务企业，通过他们的ERP服务接入“聚石塔”服务。
数据平台战略大数据部门该放在运营团队还是技术团队？这是车品觉经常被其他公司询问的一句话。
听到这个问题时，车品觉就觉得“这些人没戏了”，因为其实他们并不重视大数据战略。
在车品觉看来，一个企业如果真想做好大数据，大数据必须成为CEO直接领导的一级战略部门。
如果数据部门想要在结构庞杂的企业内部提高地位，数据产品一定要刺激决策部门和业务部门，直至促使他们对前端的业务环节做出调整。
2013年1月，阿里调整为25个事业部，CEO陆兆禧分管的数据平台事业部团队正是“数据魔方”衍生出来的团队。
而在数据平台事业部很得力的员工空无（淘宝员工的化名）就是当年做“数据魔方”走出来的人。
在数据战略架构上，阿里早在3年前就开始布局。
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网络技术服务公司，第二年CNZZ推出“云推荐”内容推荐引擎。
淘宝联盟在今年重启“阿里妈妈”品牌名，从以服务淘宝系商家为主转为面向全网所有广告主。
阿里与新浪微博仍在进一步谈判，近期传闻阿里将收购移动开发者服务平台友盟等。
早在阿里酝酿设立首席数据官岗位（CDO）前，马云就意识到数据产品要建在一个平台上才有更大的价值。
2012年7月，阿里委任陆兆禧为首席数据官职务，负责全面推进阿里“数据分享平台”战略。
事实上，马云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数据交易中心。
也就是说，谁想获得数据，上这个平台来，要么用货币来换，要么用数据来换。
阿里金融是大数据衍生产品开发的一个范例，通过分析淘宝、天猫、支付宝、B2B上商家的各种数据，阿里打造了一个信贷工厂，为平台上的卖家提供小额信贷服务。
马云这步棋下得很准，小微企业的资金困境影响着企业的发展。
目前，中国有近4200万家小微企业，在影响企业发展壮大的因素中，资金占96%，银行考虑到风险太大，很少向小微企业贷款。
那么，阿里金融如何通过大数据规避风险呢？除了容易标准化的交易数据外，非结构性数据也一并被录入到数据库中，类似卖家和买家的聊天记录、评价、店铺信用等。
然后，阿里金融通过数学模型，对上述数据分析处理，就能自动确定贷款申请人的贷款限额。
发放贷款以后，阿里通过实时监测贷款商家的交易、退货、评分等经营情况，能方便了解客户还款能力，一旦客户交易情况下滑，系统会自动发出预警。
