《智慧之巅：DT 时代的商业革命》由阿里研究院编著，围绕大数据、县域经济、营销、互联网金融、“互联网 +”、诚信六大核心板块，探讨了 DT 时代商业变革的趋势与实践。
序言：平台经济与全球互联网治理
核心观点：全球正从工业时代向 DT（数据技术）时代转型，互联网推动平台经济崛起，重塑商业逻辑与治理模式。
新人口红利：中国网民规模达 6.68 亿（2015 年数据），29 岁以下网民占比 60%，成为推动数字经济的主力。
原子 / 比特世界过渡：原子世界（物理实体）与比特世界（数据信息）融合，管理模式从线性层级转向网状协同。
平台经济崛起：全球最大 100 家企业中 60% 依赖平台商业模式，淘宝、天猫等平台通过生态化运营突破传统商业边界。
治理创新需求：传统垂直监管难以适应平台经济，需构建政府、企业、用户多元协同的治理体系，如 ICANN 的三层架构与全球互联网治理联盟。
第一篇 大数据
- 大数据如何才能落地
核心挑战：大数据落地难在基础设施缺失、认知偏差（迷信 “大” 而忽视价值）。
关键策略：从 “问题导向” 收集数据，而非盲目存储；聚焦敏感数据指标（如活跃用户行为数据）而非全量数据。
平衡大数据与小数据：大数据定方向，小数据（如初创企业的客户数据）驱动精准操作。
案例：阿里金融通过动态数据监控数据源稳定性，避免 “啤酒与尿布” 式的经验主义陷阱。 2. 电子商务示范城市发挥重要支柱作用
城市示范效应：53 个国家电子商务示范城市贡献全国 70% 的 B2B 网商、65% 的零售网商。
典型案例：深圳电商交易额年增 51%（2013 年数据），义乌、白沟等县域通过电商转型，形成产业集群。
外贸网商集中于长三角、珠三角，内贸网商则推动中西部消费升级（如西藏尼玛县网购逆差达 2070 倍）。 3. 数据工作者的数据之路：从洞察到行动
分析层次：数据分析需穿透 “表象层（what）→本质层（why）→抽象层（how）→现实层（行动）”。
表象层：搭建指标体系（如平衡计分卡）；本质层：挖掘用户动机（如淘宝的复杂系统模型）。
抽象层：构建特征模型（如深度学习提取业务特征）；现实层：制定规则（如风险控制策略）。
实践要点：数据需 “可用不可见”，通过同态加密、数据咖啡馆等技术实现安全共享。 4. 大数据的垂直领域兴趣应用
新浪微博案例：通过关系网络与知识图谱构建兴趣图谱，实现 “边看边买”（如《女神的新衣》同步购物）。
技术逻辑：连接（账号体系打通多源数据）、流动（实时数据传播）、开放（第三方接入）。
应用场景：音乐推荐（汪峰新歌聚合点赞与乐评）、图书排行（《致青春》电影带动原著热销）。 5. 大数据时代的若干新思考
企业数据策略：
小数据优先：初创企业聚焦核心用户数据，而非盲目追求海量数据。
BI 部门转型：从 “报表工具” 变为 “数据中间人”，如阿里将 BI 部门升级为数据技术与产品部。
伦理与安全：数据交叉应用需保护隐私（如差分隐私技术），避免 “专利风波” 类知识产权纠纷。
第二篇 县域经济
- 电子商务与县域经济发展
电商对县域的改造：
生产集中化：福建安溪铁观音通过电商整合茶农，形成 “合作社 + 电商” 模式。
服务业爆发：围绕电商催生网供、代运营、摄影等新职业，如沙集镇的家具电商带动物流、培训产业。
政府角色：与平台合作构建质量认证体系（如淘宝 “特色中国” 地方馆），而非自建平台。 2. 地方馆现象与县域电子商务
地方馆模式：依托大平台（如淘宝 “特色中国”）整合本地特产，实现 “流量导引 + 品牌背书”。
典型案例：遂昌馆筛选本地合作社产品，通过 “赶街” 服务站解决农村物流最后一公里。
挑战：开馆初期流量高但后续乏力，需持续运营（如产业链培育与用户体验优化）。 3. 县域电子商务发展微报告
发展阶段：从 2003 年起步期（万级网商）到 2013 年规模化扩散期（百万级网商）。
区域差异：华东仍是核心，但华北（河北白沟箱包）、华南（广东服装）、华中（河南）增速加快。
新消费趋势：县域接收包裹 18 亿件（2013 年），中西部通过网购弥补线下零售不足，新增消费占比达 57%。 4. “沙集模式 2.0”：农村电子商务模式跟踪
1.0 到 2.0 的升级：
1.0 阶段（2006-2010）：农户自发开网店卖家具，形成 “家庭作坊 + 淘宝” 模式。
2.0 阶段（2010 年后）：面临 “多小散弱” 困境，需向公司化、品牌化转型（如注册专利、引入供应链管理）。
挑战与对策：同质化竞争下，需通过差异化（如定制化家具）、组织化（电商协会协同）突破。
第三篇 营销的未来
- 互联网：美丽新世界
消费行为变革：用户从 “被动接受” 变为 “主动创造”，如华为 Mate 手机通过 C2B 调研定价。
企业转型路径：
从 “媒体营销” 到 “传播管理平台”：招行设立创意传播管理岗位，海尔重组为 “企业文化中心”。
从 “渠道为王” 到 “用户运营”：通过大数据洞察用户轨迹（如淘宝分析搜索 - 购买全链路）。 2. 营销的未来是对人性的体察
反消费主义趋势：BoBo 族（布尔乔亚 - 波西米亚）追求返璞归真，日本 “下流社会” 厌倦消费主义。
技术与人性结合：RTB 实时竞价需兼顾效率与伦理，避免过度依赖数据而忽视用户体验。
案例：ZestFinance 用 1000 个变量生成 7 万个特征，提升风控精准度但保持可解释性。 3. 品牌与效果，如何做到两者兼得
品效合一实践：
优酷土豆与阿里合作，通过 “合一 ID” 追踪跨屏行为，实现《女神的新衣》“边看边买”。
技术支撑：同态加密数据库、倚天广告系统群，打通品牌曝光与销售转化数据。
数据驱动策略：通过地理分析（如门店选址）、竞争网络（品牌关联度）优化投放。 4. 大数据，大营销 —— 全息大数据营销探索
G-Aliba 模型：还原消费者 “看 - 挑 - 查 - 买 - 享” 全链路，如婴儿奶粉用户孕期三阶段需求差异。
行业案例：化妆品：雅诗兰黛通过价格带与竞争格局分析，定位高端唇膏用户。
汽车：别克英朗通过车主数据匹配，锁定 25-29 岁单身用户，CTR 提升 136%。 5. 今日头条：移动推荐引擎对广告主的意义
原生广告优势：广告以信息流形式融入内容，如 “天天果园” 定向投放樱桃活动，转化率达预期 3 倍。
技术逻辑：基于用户兴趣标签（而非关键词搜索），如根据地理位置、时段推送个性化广告（机场候机与通勤场景差异）。
今日头条之所以能够快速崛起，最关键的原因是今日头条为用户创造了一种全新的信息获取方式——按兴趣推荐。
其他资讯客户端大多还是依靠传统的人工编辑方式，靠编辑的手工甄选排列各类信息，用户使用这样的客户端实际上十分被动，编辑的喜好与判断决定着读者的趣味；而使用今日头条，没有编辑，是靠机器和算法判断用户的兴趣，智能推荐内容，用户获取的是个性化、真正感兴趣的内容，这些内容呈现出“流”的形式，随刷随有，新的内容像流水一样源源不断地送到用户的眼前，用户才是信息的主人。“你关心的，才是头条！”对于“头条”，我们有着自己的理解。
创新的信息服务背后实际上有着强大的技术支撑。这种按兴趣推荐的技术我们称为推荐引擎：根据用户的行为数据计算出用户的喜好与兴趣，并通过智能化的搜索引擎为用户匹配感兴趣的内容。
传统的搜索引擎需要依靠用户主动在搜索框中输入关键词进行兴趣表达，然后搜索引擎给出信息结果列表，供用户自行查找。而在移动互联网时代，由于显示屏幕以及操作界面的限制，主动输入并不能为用户创造更好的体验，于是推荐引擎便开始展现自己独特的价值。
很多人会把推荐和定制混为一谈，实际上两者有着巨大的区别，背后的技术理念也完全不同。推荐带来的是移动互联网时代人与信息的一种新关系，而定制还是旧时代的产物。定制还需要劳烦用户做很多操作，而个性化推荐，本质上不需要用户做出任何选择，因为用户每做一次选择都要思考一下，这个过程还是比较痛苦的。只有让用户更方便，才能体现出真正的个性化。
总之，基于移动互联网推荐引擎的出现，用户减少了寻找的成本，能快速得到自己想要的内容。由此，推荐引擎也为营销带来了广阔空间。广告同样可以采用按兴趣推荐，换句话说，广告在兴趣推荐引擎的作用下愈加精准，成为有价值的商业信息。 6. 互联网品牌时代到来
三只松鼠案例：
品牌人格化：通过 “萌” 文化（动漫形象、客服卖萌）拉近用户距离。
供应链改造：通过 “淘工厂” 实现柔性生产，首单 50 件测款，爆款快速翻单。
核心逻辑：用户参与共创（如 “全民拍档” 投票选设计师），数据驱动供应链（如订单反向驱动生产）。
第四篇 互联网金融
- 从电子商务到互联网金融
余额宝样本：
创新点：T+0 赎回、支付理财打通，61% 资金用于消费，31% 还信用卡。
技术支撑：阿里云处理日均 358 万笔交易，资金流出预测命中率 86%。
历史逻辑：工业时代金融服务大企业，信息时代通过大数据服务长尾用户（如阿里小贷服务 80 万小微企业）。 2. 从余额宝的前世今生看互联网金融发展
诞生背景：支付宝备付金沉淀，与天弘基金合作推出货币基金，解决用户余额增值需求。
挑战与突破：
技术瓶颈：初期清算需 7-8 小时，迁移至阿里云后 30 分钟完成。
舆论压力：“叫停门” 事件中，通过《新闻联播》正面报道扭转口碑。 3. 支付宝互联网账户安全实践
安全体系：
多层防护：端（设备指纹）、管（加密传输）、云（大数据风控）、生态（拖库监测）。
实时风控：第四代架构实现百万分之五损失率，移动支付损失率更低。
社会挑战：网络犯罪分工细化（如 “恶意差评师”“网络诈骗剧本”），需政企协同取证。 4. 大数据在金融领域的创新和挑战
数据获取方式：
自采数据（如 Progressive Insurance 车载设备采集驾驶行为）。
跨业共享（Kabbage 整合 Google Analytics、UPS 物流数据评估企业信用）。
隐私保护：差分隐私技术平衡数据可用性与安全性，如运营商数据开放中的噪声添加。 5. 金融创新中的云计算和大数据角色
技术驱动案例：
阿里金融云：处理每秒 3 万笔交易，30PB 数据量支撑小贷模型。
去 IOE 转型：淘宝 “双 11” 通过分布式架构，支撑单日 1679 万笔赎回。
未来方向：云计算成为金融基础设施，如蚂蚁金服开放技术平台，助力中小银行数字化。 6. 蚂蚁金服的平台战略
生态定位：不做金融机构，而是搭建 “渠道 + 数据 + 技术” 平台。
渠道平台：帮金融机构卖产品（如招财宝接入数十家机构）。
数据平台：与保险公司共创运费险模型，通过数据共享扭亏为盈。
全球视野：推动 Glocal（全球本地化），如速卖通覆盖 220 国，一达通整合跨境物流与通关。
第五篇 互联网 +
- 新商业逻辑：从 “双 11” 到生态化未来
电商发展阶段：
2008 年拐点：淘宝交易额破千亿，超越国美。
2013 年破万亿：生态协同成熟，如 “双 11” 38 分钟破百亿，物流、客服自动响应。
未来趋势：C2B 主导，供应链从 “B2C 推动式” 转向 “C2B 拉动式”，如红领西服 7 天定制。 2. 高红冰谈 “互联网 +”
本质定义：传统产业在线化、数据化，如快的打车实现交易在线，数据反哺调度。
政府角色：
开放公共数据：打破 “信息孤岛”，如交通数据接入电商物流。
培育生态：支持小微企业，如阿里云降低创业 IT 成本（脸萌团队月费 73 元）。 3. 从 B2C 到 C2B—— 互联网驱动的商业范式转换
范式差异：
B2C：标准化大生产，如沃尔玛集中采购。
C2B：柔性化定制，如东莞共创供应链支持 50 件起订，人均效率达行业 3 倍。
产业链重构：消费数据倒逼生产，如韩都衣舍通过点击数据预测爆款，快速翻单。 4. 云端制：信息时代的组织模式
组织变革：
从 “金字塔” 到 “大平台 + 小前端”：海尔重组为 2000 + 自主经营体，节点闭环协作。
自组织兴起：如 Linux 社区、维基百科，无中心管理却高效协同。
个体价值：知识工作者成为 “专家 + CEO”，如自由设计师通过平台接包，打破企业边界。
组织变革的主流思想与核心隐喻：我们该持有怎样的基本隐喻去看待和思考未来组织的变革？
组织的原则：工业时代集中化、极大化、“被组织”的组织原则是否将迈向“柔性化、弱连接、小微化、自组织”的未来？
组织的结构与结构化：工业时代的金字塔体制广受指责，但远未全面崩塌，在未来它似乎仍将在很多领域发挥重要作用，那么未来的组织结构是什么？这一新结构将怎样持续地“生成–断裂–再生成”？
组织的边界与规模：企业与市场两分法将在多大程度上失效？小微之美又将如何成为可
能？
个体的工作与生活：不再跟从大机器节奏的个体将迎来怎样的工作方式与生活方式？
……
以上问题可归纳为：在狭义上，与C2B商业模式相匹配的组织管理模式是什么？在广义上，信息时代的组织模式是什么？ 5. 实体零售的转型与升级
转型路径：
前台经营顾客：门店增加体验元素（如相机专柜摄影培训），线上线下同价。
后台优化供应链：大润发直供厂商品牌，价格优势商品占比 55%。
案例对比：家乐福改革物流配送中心，区域采购与门店运营分离，提升效率。 6. 梅开二度：传统产业集群线上转型
产业带模式：
织里童装：入驻 1688 产业带后，交易额超广东全省，日均 470 万元。
义乌小商品：线上产业带单日成交额 6.92 亿元，为线下 3 倍。
政府协作：联合阿里搭建本地电商平台，如湖州 “中国童装产业示范基地”。 7. 电子商务催生中国版工业 4.0
柔性生产实践：
淘工厂：开放生产线档期，30 件起订，7 天交货，如西格玛服饰为淘宝商家开辟专线。
数据驱动：通过销售数据反推生产，如东莞共创供应链零库存，净利润率 15%。
与德国工业 4.0 差异：中国依托电商大数据与产业集群，更侧重消费端拉动。 8. 信息经济时代的物流发展趋势
现状问题：社会物流费用占 GDP 18%，高于发达国家一倍，海铁联运比例仅 2%。
未来方向：
智能化：物联网、大数据优化路径，如菜鸟网络预测包裹量，提前调度运力。
全球化：保税仓前置，如杭州保税区实现 “全球购” 本地配送，时效提升 50%。 9. 互联网时尚消费趋势报告
消费新形态：
“边看边买”：天猫时装秀同步推送商品，茵曼等品牌成交额翻 5-11 倍。
全球购本地化：Costco 等海外商家入驻保税仓，物流时效从 1.5 个月缩短至 1 周。
数据应用：通过主题导购（如 “60 年代连衣裙”）匹配潮流元素与消费数据，吸引 200 万人在线逛店。
第六篇 诚信
- 网络信用服务时代已经到来
征信升级：
传统征信：央行系统覆盖 8.5 亿人，聚焦金融数据。
网络征信：蚂蚁金服整合支付、社交等数据，30PB 数据量刻画信用轨迹。
中国机会：网民 6.49 亿（2014 年），网络征信可通过 “开放 + 市场机制” 超越美国，如 ZestFinance 挑战 FICO 评分。 2. 以美国征信市场为例看海外征信业发展
美国历程：
1920s 快速发展：信用卡催生个人征信需求。
1960-80s 法律完善：17 部法律奠定基础，三大征信局（亿百利、爱克非、全联）成型。
趋势借鉴：数据源多元化（电商、电信数据接入）、标准输出（ACR 数据格式国际化）。 3. 诚信体系建设实践的体会
阿里实践：
信用与利益挂钩：淘宝商家信用影响流量分配，不诚信者淘汰。
开放生态：蚂蚁金服开放云计算、大数据平台，与金融机构共建风控。
技术支撑：区块链存证、差分隐私，确保数据共享不泄露隐私。 4. 从构建诚信体系的初心出发
核心目标：降低社会交易成本，如淘宝信用评价体系让陌生人交易成本趋近于零。
政企分工：
政府：开放公共信息（如公安、工商数据），立法保护隐私。
企业：利用数据优化市场效率，如支付宝通过芝麻信用实现 “先试后买”。
全书核心脉络总结
主线：DT 时代以数据为核心，推动商业从 “产品中心” 转向 “用户中心”，重构生产、营销、金融、组织等全链条。
方法论：数据驱动（从洞察到行动）、生态协同（平台 + 小前端）、技术赋能（云计算、区块链）。
终极愿景：通过 “互联网 +” 与诚信体系，实现资源按需配置，构建透明、高效的新商业文明。