大数据的能力可以分为四层：第一层是骨骼，第二层是血液，第三层是思想，第四层是大脑。
来源|数据分析
大数据能力和顶层思考
大数据的能力可以分为四层：
第一层是骨骼，硬件和存储的计算能力，相当于我们如何把数据的计算、存储、服务等处理好;
第二层是血液，数据建模和管理能力，包括数据如何进行采集、如何进行建模，以及如何最快的计算和最高效的存储等等;
第三层是思想，业务理解和算法能力，很多算法工程师、科学家用大数据的时候可以作出很多关于用户的标签画像，其实这一部分正是他们对于业务的理解和算法能力的体现，但是仅仅这样还不够，大数据应用过 程中需要一个系统、体系完整的解决方案。
第四层是大脑，告诉你今天的数据表现是什么样，问题是什么，未来你可以做一些什么，做完之后的效果会是怎么样，因为这个效果可以 做什么样的改善，这本身就是一个非常复杂完整的体系，产品设计和服务能力，大脑进行产品的设计以及很好的服务能力。
这四者结合起来，分别表示着大数据的基础建设能力和数据产品能力。
大数据能力背后意味着非常巨大的挑战，大数据挑战本身也是一个非常完整的闭环。
会在基础建设方面，包括如何进行很好的数据采 集，如果你的数据只有几百个T或1PB左右，采集起来不那么难，如果面临几百个PB的数据如何采集，在无线时代已经到来的时候，无线的采集应该如何做?采 集之后非常重要的是计算，如果把数据采集、计算都做得很好，可是上面的应用根本没有很好的方法，快速和有效拿到这些数据来使用，其实前面所有的工作都是白 费的。
关于采集、计算、服务是大数据基础建设方面的挑战，所有这些工作最终都要在上面浮现出来，就是我们所理解的数据产品，我们希望数据产品给到大家真的不只是一个报表，而是希望我们真的用数据产品去理解 商业，理解它的目标，并且把数据不是枯燥的以一个表格的方式呈现给用户，而是告诉你这个数据的含义是什么，如何解读它，在这个过程中去追求数据价值的最大化。关于基础建设和数据产品价值两大块挑战的关键词就是质量、效率和价值。
关于大数据的能力看起来非常具有想象空间，挑战也是巨大的，这是非常复杂的事情，复杂的事情一定要用复杂的方法去解决，所以我们需要有简单、清晰、明确的顶层设计。过去两年，阿里巴巴大数据实战过程 中的一个顶层设计，下面我们做好数据的基础建设，包括数据采集计算以及服务，上面我们面临的客户数据方面首先是阿里自己的小二，要有能力用好数据做数据化营运，第二块是我们非常紧密的伙伴，即商家。我们在做这件事情顶层设计时，同步考虑阿里的小二和商家如何同时用好数据。数据基础建设方面做好one data和one service，数据上面一块做好对内和对外能够共享的one Platform。解决的是关于大数据本身背后的挑战，基础建设和价值两块的挑战。
大数据产品的内外兼修
大数据产品解决的不仅仅是产品自身的问题，一定要同步去解决内在的数据基础建设的问题，所以大数据产品务必做到内外兼修。
总结下来，大数据的产品之道就是要有内在的魅力：基础建设;要有外在的魅力：数据产品。
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