他拥有十几年丰富数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到见解。

无论何时何地，他都在强调，数据的价值是什么？我们应该如何使用数据？

在他看来，数据是可以预测未来趋势的。

采访过程中，无论是聊到他做产品经理的那一段经历，还是在阿里巴巴任职的收获时，他始终聚焦的只有两个词“数据”和“预测未来”。

他似乎对预测未来有着特殊的执念，数据是他手中的指南针，所指的就是未来的方向。

距离疯狂买买买的双11，还有不到一个月的时间，各个品牌、商家、购物平台都严阵以待，很多电商从业的朋友已经开始了加班加点的备战状态。那么，你的购物车和钱包准备好了吗？影响你购物的，除了“魔鬼”李佳琦还有谁？到底是谁动了你的钱包？

你是否发现这样的情况——

刚刚搜索一款电子产品，购物APP就会在首页给你推送同款；

下单一件工装裤，一双百搭的马丁靴就出现在屏幕上；

点赞了一条蛋糕烘焙的视频，马上又有一条美食视频推送。

你也知道，这是推荐算法在起作用，企业收集了你的数据，你享受了更精准的服务，用户体验完美。

越来越多的企业掌握了我们的喜好

但是，真的没有任何问题吗？如果，线上的推荐算法，应用到线下——现实世界中，我们是否可以安心的享受这些服务呢？未来是否有可能是一出“楚门的世界”？

通过本次采访视频，你可以了解：

1.数据是如何改变人的思维的？

2.推荐算法能否在线下实现？

3.人的行为可以被控制吗？

4.人的能力取决于他收集信息的速度吗？

5.数据承载的信息需要永久保存、延续吗？

6.早期阿里如何运用数据？

造就：数据如何改变人的思维？

太阳系只不过是银河里面众多恒星其中之一，从前那个年代，我们的宇宙观，跟今天我们的宇宙观是不一样的。以前和一个做零售的人说你要关注每个顾客进店之后，停留了多久，看了什么。他会说，顾客是一个熟客或生客，可能都不是很清楚，你居然让我记录进来的人看过什么东西，这不可能。

早期的时候，有些店铺会先在线上开店，然后发展线下店。当年有很多线下店认为，有一天我们全部都变成线上店，不需要线下店。直到后来当我们有wifi、传感器出现的时候，我们有能力记录下来——

到底谁在线下店看完之后，有百分之多少的几率会在线上购买？

有百分之多少的人在线上看完之后，还要来到线下买的？

后来他们才懂了，原来我们需要的是，multi-channel，多渠道零售，而不是单纯的online。

造就：线上的推荐算法是否能应用于现实世界？

绝对有可能，我们一般来说这种是叫高频打低频，就是你有一个的高频应用，让你知道这个小区里面的人有什么习惯，然后你就可以去做某种商业的一个环节，这就是新零售其中一个非常重要的环节，利用高频的线上数据去帮助线下提供一个更好的服务。

车品觉在造就未来大会演讲

造就：“线下推荐”是否意味着人的行为可以被控制？

一般人说这叫神的角度，是吧？你认为我的数据比你多，所以我每分每秒钟都好像可以监控你，好像每天还支配了我要买什么东西。

但我觉得，人其实还是蛮厉害的。譬如说前几天，我就把facebook的好多我认为不合理的安全部分都删掉了。到底一个应用，给予我的价值是什么，这个价值与我的安全之间的平衡是什么？每个人其实会慢慢适应和修正。

我常常与很多朋友说，将来用户选择一个店去买东西，不只是因为这个店卖东西很便宜，性价比很高。而是让我买到很多好东西之外，还要问这个公司，你到底如何利用我的数据？有没有保护好我的数据？

当一个企业，或者某种算法让我感觉到不舒服的时候，就是用户体验不好的时候。这时，企业要考虑的是，你应不应该要退后两步？不知道你有没有这样的经验，有时候你到线下的零售店，店里面的服务员一直在你旁边守着，那我很快就走了是吧。

他不明白，其实应该给我空间慢慢去看。其实，线下与线上没两样，当你进了一个网站，觉得自己好像变透明了，可能你会开始觉得不喜欢这个网站，如果有选择的话，你可能会去别的网站。

造就：未来人才的培养方式是否需要转变？

有一句话比较奇怪——

We prefer wrong information to no information.

什么意思？今天这个年代，我们有时候希望自己宁可拿到错误的信息，都比没信息好。

移动互联网时代，筛选信息已经成为必备能力

但实际上不是这样的。

当下，数据的质量决定了我们的决策，未来，信息的质量也决定了我们的财富，或者决定了我们的工作能力。在那个时候，对于信息的收集、信息好坏的判断，与过去是不一样的。无论是在教育还是工作中，如何快速获得获取准确的信息渠道，并且在拿到信息之后，尽快将信息转化为价值，会让你与别人变得不一样。

信息的渠道越来越多，信息的数量越来越多，如何使用数据来产生价值，如何判断数据之间的质量，已经成为我们每一个人必须要有的一种能力了，而这种能力应该从中学就开始培养了。

采访 | 汤维维、王锐；校对 | Lily

视频 | Don；版面 | 颖仔

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