什么樣的企業(yè)可以稱得上是大數(shù)據(jù)企業(yè)呢?恐怕沒(méi)有人能夠給出一個(gè)完美的答案。但是，直觀地，我們可能覺(jué)得Google 更像是一個(gè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)，阿里巴巴也像是一個(gè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)，而中國(guó)銀行似乎不太像一個(gè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)，盡管它每天也一樣浸泡在海量的數(shù)據(jù)中。除了具有處理大量數(shù)據(jù)的能力外，之所以Google 和阿里巴巴更像大數(shù)據(jù)的企業(yè)，是因?yàn)樗麄冇猩钊氲臄?shù)據(jù)分析工具，利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果直接指導(dǎo)決策，而且經(jīng)常推出基于數(shù)據(jù)分析的創(chuàng)新型應(yīng)用，這還不包括類似于AlphaGo 這樣的奇葩。

這是我第三次以文字的形式談?wù)撊绾纬蔀橐粋€(gè)大數(shù)據(jù)企業(yè)。一是很早以前在“科學(xué)網(wǎng)”上寫的一篇博客，二是為一本名為Code Halos 的書寫的序言。這個(gè)版本可以看作是上兩個(gè)版本的補(bǔ)充和擴(kuò)充，同時(shí)也是本書一些重點(diǎn)內(nèi)容的重述(為了保證本文的獨(dú)立性，可以不依賴本書直接閱讀，少量書中給出過(guò)的文獻(xiàn)和注釋在本文中重復(fù)出現(xiàn)了)。然而遺憾的是，并沒(méi)有一條放之四海皆準(zhǔn)的通往大數(shù)據(jù)企業(yè)的康莊大道，更沒(méi)有點(diǎn)石成金之術(shù)可以讓一個(gè)企業(yè)快速Google化。這篇結(jié)束語(yǔ)只是提出一些看得見摸得著的建議，藏在這些建議背后的大數(shù)據(jù)理念，或許更加重要。

盡管我是用Step1、Step2 這樣的說(shuō)法來(lái)列舉成為大數(shù)據(jù)企業(yè)的措施，但是這些步驟之間并沒(méi)有嚴(yán)格的邏輯上誰(shuí)決定誰(shuí)或者時(shí)間上誰(shuí)先誰(shuí)后的關(guān)系。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，最好的辦法當(dāng)然是先有了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)再整理采集數(shù)據(jù)，這樣可以不走任何彎路，但實(shí)際上完全沒(méi)有數(shù)據(jù)，企業(yè)不會(huì)有動(dòng)力做標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，做出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)也可能是紙上談兵，完全不實(shí)用。又比如，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的建設(shè)能夠幫助更好地進(jìn)行全面數(shù)據(jù)化，但實(shí)際上它多半是全面數(shù)據(jù)化戰(zhàn)略進(jìn)行了一定程度之后才開始啟動(dòng)建設(shè)的。總體來(lái)說(shuō)，寫在更前面位置的，是更基礎(chǔ)的，但是沒(méi)有絕對(duì)的依賴關(guān)系。

Step 1. 全面數(shù)據(jù)化

“數(shù)據(jù)化”浪潮是整個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的起點(diǎn)，它強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)就是資產(chǎn)，記錄一切可以記錄的數(shù)據(jù)，并相信這些數(shù)據(jù)一定會(huì)在某一天產(chǎn)生巨大的價(jià)值。顯然，數(shù)據(jù)化是一個(gè)企業(yè)能夠通過(guò)深入數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)自身優(yōu)化的基礎(chǔ)。

我去長(zhǎng)虹集團(tuán)調(diào)研的時(shí)候，他們告訴我，長(zhǎng)虹電器在自己的生產(chǎn)線上，通過(guò)大量傳感器，記錄生產(chǎn)環(huán)境的溫度、濕度、粉塵度、振動(dòng)強(qiáng)度和噪音強(qiáng)度，等等，通過(guò)這些量化指標(biāo)與產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)分析，得到影響產(chǎn)品優(yōu)品率和良品率的關(guān)鍵因素，再進(jìn)一步通過(guò)控制環(huán)境因素，明顯提高了產(chǎn)品的優(yōu)品率。企業(yè)在日常的經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中，通過(guò)辦公自動(dòng)化系統(tǒng)(OA系統(tǒng))，很多內(nèi)部即時(shí)通訊、郵件往來(lái)、工作分配和業(yè)務(wù)文件上傳下載等日志數(shù)據(jù)都被記錄下來(lái)了。這些數(shù)據(jù)就是寶貴的財(cái)富!我們通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，能夠更精確地預(yù)測(cè)員工的離職率和升職率，更精確地預(yù)測(cè)員工和部門的績(jī)效水平，幫助企業(yè)員工通過(guò)基于關(guān)聯(lián)用戶和文本智能匹配快速找到對(duì)自己現(xiàn)有業(yè)務(wù)和客戶有參考價(jià)值的案例和文件，等等。但是這些提升，都是建立在企業(yè)擁有相應(yīng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。

總的來(lái)說(shuō)，全面數(shù)據(jù)化要求企業(yè)采集并存儲(chǔ)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的一切數(shù)據(jù)，形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念。

Step 2. 整理數(shù)據(jù)資源，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，形成管理規(guī)范

很多企業(yè)已經(jīng)有了一些數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，或者通過(guò)第一步，開始快速積累了一些數(shù)據(jù)。但是企業(yè)管理層，尤其是跨業(yè)態(tài)擁有多家子公司的集團(tuán)運(yùn)營(yíng)的企業(yè)，一般而言，對(duì)于自己到底有哪些數(shù)據(jù)資源是沒(méi)有清晰認(rèn)識(shí)的，更拿不出一張較完備的數(shù)據(jù)目錄。

企業(yè)要做的第一步，就是通過(guò)自頂向下的方式，成立數(shù)據(jù)委員會(huì)，在有必要的時(shí)候借助外部合作方的幫助，進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)調(diào)研，了解數(shù)據(jù)資源的整體情況并建立數(shù)據(jù)資源情況更新的流程和規(guī)范。

數(shù)據(jù)資源最基本的呈現(xiàn)方式是一個(gè)數(shù)據(jù)目錄，我認(rèn)為，企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)至少要掌握整個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)的3級(jí)目錄，而企業(yè)的主要技術(shù)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該掌握到4級(jí)目錄。但數(shù)據(jù)資源又不僅僅是數(shù)據(jù)目錄，因?yàn)檫€涉及到每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的完備性、更新程度、有效性和噪音源等描述。掌握了數(shù)據(jù)資源后，企業(yè)要根據(jù)自己業(yè)務(wù)發(fā)展的需求，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，使現(xiàn)有數(shù)據(jù)和未來(lái)所有的新增數(shù)據(jù)都能夠在同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)下統(tǒng)一管理，避免“信息系統(tǒng)建設(shè)越多，未來(lái)數(shù)據(jù)整合越難”的困境。業(yè)務(wù)中涉及大量數(shù)據(jù)的企業(yè)，尤其是涉及到用戶隱私數(shù)據(jù)、國(guó)家安全數(shù)據(jù)和具有重要商業(yè)價(jià)值數(shù)據(jù)的企業(yè)，要形成數(shù)據(jù)全流程管理的規(guī)范，因?yàn)榻^大部分?jǐn)?shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全的事件，都不是從外部由黑客或者敵方特定人員通過(guò)技術(shù)手段獲得的，而是本單位人員蓄意或無(wú)意泄露的。數(shù)據(jù)全流程管理的規(guī)范就是要做到企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)分權(quán)限的管理，隨時(shí)了解敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪些服務(wù)器和終端設(shè)備上，對(duì)于敏感數(shù)據(jù)的任何處理，都能夠留下數(shù)據(jù)日志并打上唯一的數(shù)據(jù)水印，使任何可能的數(shù)據(jù)泄露之后，都能夠追根溯源知道是哪一位員工在什么時(shí)間點(diǎn)在哪一臺(tái)設(shè)備上運(yùn)用何種權(quán)限下載的。對(duì)于一些操作過(guò)程中出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，良好的管理規(guī)范也能夠?qū)崟r(shí)發(fā)現(xiàn)，防患于未然。

Step 3. 建設(shè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

有的讀者一聽到數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，就認(rèn)為是要花一大筆錢建設(shè)數(shù)據(jù)中心，把數(shù)據(jù)存起來(lái)。數(shù)據(jù)管理平臺(tái)肯定要有數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)災(zāi)備功能，但是它的作用遠(yuǎn)不止此。

首先，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)要為企業(yè)量身定做一套數(shù)據(jù)組織和管理的解決方案，特別是企業(yè)各部門之間數(shù)據(jù)的共融共通，以及企業(yè)數(shù)據(jù)怎么樣進(jìn)行索引和關(guān)聯(lián)。很多大企業(yè)，各部門之間數(shù)據(jù)的格式、形態(tài)和ID系統(tǒng)都不一致，部門之間無(wú)法交換數(shù)據(jù)，甚至大部分的數(shù)據(jù)表連主鍵和外鍵都沒(méi)有，數(shù)據(jù)之間不可能形成有效的組織。這些都是數(shù)據(jù)管理平臺(tái)要做的事情。

其次，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是由業(yè)務(wù)所引導(dǎo)的，先進(jìn)的流數(shù)據(jù)智能處理系統(tǒng)，要為業(yè)務(wù)提供直接的支撐。很多時(shí)候，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)怎么搭建，需要深度了解企業(yè)最重要的核心業(yè)務(wù)，通過(guò)有重大價(jià)值的示范性應(yīng)用來(lái)牽引數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的建設(shè)。例如針對(duì)零售類的企業(yè)，就應(yīng)該形成以消費(fèi)者為中心的索引和畫像系統(tǒng)，主要支持精準(zhǔn)廣告、智能客服等核心業(yè)務(wù)，其次才是以商品為中心的索引系統(tǒng)，主要支持物流和倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化等業(yè)務(wù)。

最后，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的建設(shè)要量體裁衣，強(qiáng)調(diào)魯棒性和可擴(kuò)展性，沒(méi)有必要一開始就投入大量經(jīng)費(fèi)。因?yàn)橛布杀镜南陆狄埠芸?，不用想太多半年甚至一年以后的事情，只要架?gòu)設(shè)計(jì)合理，到需要的時(shí)候擴(kuò)充硬件是容易的。

Step 4. 建立海量數(shù)據(jù)的深入分析能力

要想建立針對(duì)多元異構(gòu)、跨域關(guān)聯(lián)的海量數(shù)據(jù)，通過(guò)深度分析挖掘獲取價(jià)值的能力，主要要培養(yǎng)兩個(gè)方面的能力。

第一，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理能力。包括文本、音頻、圖像、視頻、網(wǎng)絡(luò)和軌跡等數(shù)據(jù)。受過(guò)傳統(tǒng)商務(wù)智能和統(tǒng)計(jì)學(xué)訓(xùn)練的人，對(duì)于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非常在行，但是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)往往比較頭痛——比如分布好做抽樣，網(wǎng)絡(luò)怎么進(jìn)行抽樣?所以，對(duì)于常見的，特別是和企業(yè)自身業(yè)務(wù)有密切關(guān)系的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，一定要有一支隊(duì)伍能夠挖掘其間價(jià)值，甚至將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

第二，大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。絕大部分我們可以想象到的應(yīng)用問(wèn)題，其本質(zhì)都是分類或者預(yù)測(cè)問(wèn)題，包括個(gè)性化推薦、精分營(yíng)銷、員工績(jī)效管理、銀行信用卡征信、小微企業(yè)貸款、生產(chǎn)線控制、精準(zhǔn)廣告和網(wǎng)點(diǎn)選擇，等等。解決這些問(wèn)題最有力的武器就是機(jī)器學(xué)習(xí)!特別是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，很多高階的核函數(shù)慢得不行，大量的學(xué)習(xí)都必須采用線性學(xué)習(xí)器;而且數(shù)據(jù)非常多，很多時(shí)候都是在強(qiáng)噪音環(huán)境下尋找弱信號(hào)，單一分類器往往效果一般，必須要做集成學(xué)習(xí)。舉個(gè)例子，在Netflix舉辦的百萬(wàn)美元電影個(gè)性化推薦大賽中，我們做過(guò)一些很優(yōu)美的單模型，但是比起在比賽中最后獲勝的集成學(xué)習(xí)模型，至少?gòu)木壬蟻?lái)說(shuō)是弱爆了!有的讀者要問(wèn)了，高性能存儲(chǔ)計(jì)算難道不重要嗎?不得有一些懂Hadoop，懂Spark的技術(shù)高手嗎?要不要在CPU陣列里面加幾塊GPU甚至可編程邏輯陣列呢?這個(gè)也重要，但是企業(yè)如果實(shí)力足夠，可以采用成熟的解決方案，國(guó)際上頂尖的大數(shù)據(jù)服務(wù)商，例如IBM、HP和Intel都有不錯(cuò)的方案。但是我說(shuō)的上述兩點(diǎn)，是給企業(yè)培養(yǎng)人才和能力，而且至今也沒(méi)有特別好的成熟的解決方案，所以更重要。

最后，企業(yè)怎么建立這樣的能力呢?首要辦法是能夠招聘到一流的大數(shù)據(jù)人才——多花點(diǎn)錢和股票。第二選擇是以顯示度項(xiàng)目為牽引，通過(guò)外部合作，培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，既解決問(wèn)題，又學(xué)習(xí)能力。企業(yè)做這類的合作，不要老想著一次性把所有東西都外包出去，要探索新方式，看看能不能成立聯(lián)合小組共同進(jìn)行研發(fā)，多投入一些人去學(xué)習(xí)。有一些供應(yīng)商，特別是在某些方面有專長(zhǎng)，但是還不屬于國(guó)際一流的供應(yīng)商，在發(fā)展過(guò)程中是能夠接受企業(yè)這種要求的。

Step 5. 建設(shè)外部數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略儲(chǔ)備

企業(yè)走到這一步，就有點(diǎn)現(xiàn)代大數(shù)據(jù)企業(yè)的理念了，因?yàn)樗辉賰H僅局限于自己業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)了，開始看外面的世界了——很多大數(shù)據(jù)的重大創(chuàng)新，都是來(lái)源于把數(shù)據(jù)放在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)體系之外去應(yīng)用。舉個(gè)例子，一個(gè)服裝企業(yè)要解決設(shè)計(jì)生產(chǎn)的規(guī)劃問(wèn)題，僅僅看自己的銷售記錄還不夠，要不要看看淘包、天貓和京東上服裝的整體銷售，了解什么款式、什么顏色、什么價(jià)位的服裝在哪個(gè)地區(qū)最受歡迎呢?這就需要外部數(shù)據(jù)了!

事實(shí)上，外部數(shù)據(jù)對(duì)于市場(chǎng)拓展、趨勢(shì)分析、競(jìng)品分析、人才招聘、用戶畫像和產(chǎn)品推薦等意義重大，而網(wǎng)站、論壇、社交媒體和電商平臺(tái)上聚集了很多有重要價(jià)值的公開數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中的大部分可以通過(guò)分布式深網(wǎng)爬蟲技術(shù)直接高效采集。所以，企業(yè)要有意識(shí)地開始建立自己的外部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略儲(chǔ)備，不要“數(shù)”到用時(shí)方恨少。一方面，企業(yè)可以自建具備采集、清洗、存儲(chǔ)和索引等功能的自動(dòng)化系統(tǒng)，自動(dòng)積累外部數(shù)據(jù);另一方面，企業(yè)可以通過(guò)和數(shù)據(jù)供應(yīng)商合作，得到一些亟需的數(shù)據(jù)。

Step 6. 建立數(shù)據(jù)的外部創(chuàng)新能力

企業(yè)很容易局限在自己的業(yè)務(wù)中不能自拔。所以，讓企業(yè)理解外面的數(shù)據(jù)能夠幫助解決自己業(yè)務(wù)遇到的問(wèn)題比較容易，因?yàn)槠髽I(yè)主和員工們每天都在想怎么解決這些問(wèn)題，反過(guò)來(lái)，讓他們?nèi)ニ伎甲约簶I(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)能不能在其他地方產(chǎn)生重大價(jià)值，幫到其他企業(yè)，他們就沒(méi)有那么敏感了。其實(shí)，這些創(chuàng)新性的想法往往能夠帶來(lái)新的巨大價(jià)值。比如，Google利用自身搜索業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)行電價(jià)和傳染病流行情況的預(yù)測(cè)，取得了巨大成功。

事實(shí)上，企業(yè)通過(guò)智能終端、傳感網(wǎng)絡(luò)、物流記錄、網(wǎng)點(diǎn)記錄和電子商務(wù)平臺(tái)，等等，獲得的第一手?jǐn)?shù)據(jù)，很多都可以用于支持在跨領(lǐng)域交叉銷售、環(huán)境保護(hù)、健康管理、智慧城市、精準(zhǔn)廣告和房地價(jià)預(yù)測(cè)等方面的創(chuàng)新型應(yīng)用。把握住這些機(jī)會(huì)，就能夠放大企業(yè)當(dāng)前業(yè)務(wù)的價(jià)值，帶來(lái)持久可觀的收益。

Step 7. 推動(dòng)自身數(shù)據(jù)的開放與共享

偉大的企業(yè)懂得如何把最聰明的人集合起來(lái)，為自己服務(wù)。

企業(yè)有了大量數(shù)據(jù)和一定的分析能力后，不能故步自封，而要充分借助社會(huì)的力量，盡最大可能發(fā)揮數(shù)據(jù)潛藏的價(jià)值。Netflix曾經(jīng)公開了包含50多萬(wàn)用戶和17 770部電影的在線評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，并懸賞100萬(wàn)美元獎(jiǎng)勵(lì)能夠?qū)etflix現(xiàn)有評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提高10%的團(tuán)隊(duì)?，F(xiàn)在的Netflix已經(jīng)不再是一家電影在線租賃公司，而是國(guó)際一流的大數(shù)據(jù)企業(yè)了。除了法律上因?yàn)榘踩碗[私不能開放共享的數(shù)據(jù)，相當(dāng)一部分都能夠以各種方式開放出來(lái)——這種開放會(huì)帶來(lái)更大價(jià)值!國(guó)際化的如 Kaggle(英文平臺(tái)，www.kaggle.com)，國(guó)內(nèi)如 DataCastle(中文平臺(tái)，ww.pkbigdata.com)，都是很有影響力的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽平臺(tái)。

舉個(gè)例子，電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心曾經(jīng)在DataCastle上舉辦過(guò)學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)的比賽，總獎(jiǎng)金才50 000元，卻吸引了915支隊(duì)伍2 000余名參賽者參加比賽，其中200多只隊(duì)伍來(lái)自于“985”和“211”知名高校。這里面最佳解決方案的思路和方法已經(jīng)被應(yīng)用于教育大數(shù)據(jù)定量化管理的產(chǎn)品模塊中了。最近現(xiàn)金巴士推出的“微額借貸用戶人品預(yù)測(cè)大賽”更是吸引了1531支參賽隊(duì)伍。還有一種最近新出的比賽方式，就是企業(yè)給出數(shù)據(jù)集的描述和樣本數(shù)據(jù)，參賽選手設(shè)計(jì)創(chuàng)新型商業(yè)應(yīng)用，提交產(chǎn)品說(shuō)明或者商業(yè)計(jì)劃書。

企業(yè)通過(guò)這些數(shù)據(jù)開放計(jì)劃，可以學(xué)習(xí)最先進(jìn)的算法和最具創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)應(yīng)用思路，實(shí)現(xiàn)自身數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化。

Step 8. 數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略投資布局

企業(yè)有了一定的規(guī)模，光靠自己的能力還不夠或者還太慢，就可以考慮通過(guò)投資的方式迅速形成自己的大數(shù)據(jù)能力甚至大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局。這類戰(zhàn)略型的投資，有三個(gè)可能的出發(fā)點(diǎn)：

(1) 產(chǎn)業(yè)集成。從投資方原有優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)或大數(shù)據(jù)前景廣闊的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)入手，進(jìn)行全產(chǎn)業(yè)鏈布局，集中力量。

(2) 技術(shù)集成。以數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和可視化的創(chuàng)新型工具為主要投資對(duì)象，提供具有普適性的解決方案。

(3) 數(shù)據(jù)集成。以數(shù)據(jù)流動(dòng)共享，發(fā)揮外部?jī)r(jià)值為理念，投資一批能夠緊密合作、數(shù)據(jù)互補(bǔ)和可控性強(qiáng)的企業(yè)。

對(duì)于原來(lái)沒(méi)有從事過(guò)數(shù)據(jù)密集型和信息技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，第二類投資方向的風(fēng)險(xiǎn)特別大，建議主要從(1)(3)兩類考慮。這種投資有別于財(cái)物投資，主要是考量被投資企業(yè)與投資方的整合能力，以及所能提供俄數(shù)據(jù)的稀缺性、獨(dú)立性、多源性、流動(dòng)性和互補(bǔ)性。

最后，補(bǔ)上這樣一個(gè)結(jié)束語(yǔ)的目的，是希望讀者能夠從中領(lǐng)悟到企業(yè)的大數(shù)據(jù)之道!如果說(shuō)有那么幾家企業(yè)，受到這本書的啟發(fā)，在商業(yè)模式、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)方面產(chǎn)生了可觀的價(jià)值，這就是作者最大的成功了。

本文選自《為數(shù)據(jù)而生：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐》

來(lái)源：今日頭條