2016年1月20日，2016全球大數據峰會GBDC2016在京舉行。期間，阿里巴巴集團阿裏數據經濟研究中心秘書長&阿裏研究院高級專家潘永花，做了主題為《雙十一背後的DT力量》的演講。她認為，DT是資訊時代的第二次工業革命，代表著未來。以下為演講全文：

　　潘永花：大家上午好。今天非常榮幸受到邀請來和大家分享一下阿裏對於DT，對於大數據的觀點。今天非常高興，是因為咱們的大會，剛才包括宋總也一直在講DT的概念。DT這個概念實際上是阿里巴巴提出來的，是馬總一直倡導的，我們認為DT是未來。所以我今天也是借著雙十一的案例來跟大家講一下我們是怎麼來理解DT。

　　從2015年的雙十一，大家也都知道，其實像整個的阿里巴巴在我們的零售平臺上實現了912億的銷售額，在一天的時間內。而912億，我們曾經做過一個比較，這個數字實際上比美國感恩節連續五天的銷售額還要高。這也就是讓我們看到了中國消費的力量，也是我們新經濟，尤其在網路零售領域的一個驅動力了。但是在這個數字後面其實是不可忽視的，最關鍵的其實是，也顯示了我們中國網際網路公司在技術層面能夠支撐這麼大的一個場景，這個場景是什麼樣的呢?就是從全天的交易額來説，其實我們有68%是來自於無線端的。全天的包裹數達到了4.67億。還有一個數字，實際上這個是非常考驗你的計算能力和你的後臺數據庫的能力的，每秒創建訂單的峰值數今年達到了14萬筆，去年是8萬筆，成交額達到10億的時間點從去年的3分鐘縮短到了今年的1分多鐘。

　　從這個角度來説，我們背後到底是什麼樣的DT力量來支撐了雙十一的大場景呢?從這兒大概總結了五個方面：第一，全球最大規模的混合雲的彈性架構。實際上對於我們對於DT理解，我們認為雲計算和大數據是硬幣的兩面是不可分的。像我們平時淘寶平臺主要還是在專有雲這樣一個平臺上。雙十一極致場景之下，我們其實會把它部分的流量轉到了我們公有雲的平臺之上，也是第一次這麼大規模的在實踐中用到了混合雲的架構。還有就是我們數據中心的異地多活的能力。

　　還有特別值得強調的，在2015年雙十一的環境中我們阿里巴巴研發的關係數據庫承載了支付寶8.59萬筆的每秒的峰值的交易的能力。而這個其實是在去年的時候我們只用這個承載了我們10%的交易量，而今年是完全用到了這個，也就意味著這個在某種程度能夠支撐，也就是金融級別的關係數據庫了。我們也支撐單個商家日處理我們4萬筆訂單。還有像ODPS，這個自主的大數據的引擎，其實在2014年的時候已經顯示了它的實力，六個小時能處理到100PB的。

　　我們回到從IT到DT，我們認為正是IT的出現才成就了雙十一的大場景。大家認為這兩者差別沒那麼大，但是認為差異還是非常大的。我們認為DT是資訊時代的第二次工業革命，而IT是資訊時代的第一次工業革命。第一次工業革命在IT時代最主要解決的還是企業業務的本身的問題，我用來提升我的企業業務的效率，我用來改變企業業務的流程，這其實是數據和IT所起到的一個關鍵的作用。

　　到了DT時代，我們認為其實雲計算就成為了像工業時代的電這樣一個共用的計算設施，也就是在這樣的情況下使用計算的能力不再是大企業的專利，越來越多的小企業，越來越多的創業者，可以利用雲計算這樣的平臺，進行數據的創新，也就使得數據能夠在這個平臺上共用、開放、流動，然後激發新的生産力。這也是DT的一個核心。分享是核心，客戶體驗至上上核心，小企業是核心，開放透明是核心，然後思想的提升遠遠高勝於技術的提升，這就是DT的核心理念。

　　從數據的變化，我們認為在IT的時代更多數據用於查詢，用於報表，IT更多的是意味著業務的數據化，但是這些數據到底能不能再産生新的業務呢?實際上在IT時代我們認為這個還是非常不明顯的。到了DT時代，其實更多的意味著數據的業務化。數據的業務化也就是説數據其實會成為你創新的業務的一個核心的動力和源泉，成為你的商業價值的核心驅動力。我後面會跟大家分享阿里巴巴的DT化的過程。我們自己也在實踐著從業務的數據化到數據的業務化的過程。因為像最初的時候，阿里巴巴本身它的不同業務也是在不同的時間階段所成立的，也就不同的業務部門也會有不同的數據平臺。最初的數據也是分佈在不同的業務部門之中，也有數據庫孤島。

　　但是我們在制定了我們政策之後，在公司層面建立了相對比較統一的數據中間層，把大家共性的數據放在這樣一個數據中間層之上，基於這個數據中間層我們就可以延伸出來越來越多的業務。在業務拓展過程之中我們也越來越發現了我們的雲計算能力，也可以對外輸出。所以也就成就了阿裏雲平臺。在開這個會的時候，我們在上海雲棲大會也在如期召開，而且在雲棲大會上面我們也發佈了我們大數據平臺，數+平臺，也是為了更多的基於數據的創業，創新的人員、企業，能夠更快速的來實現自己的夢想。

　　我們的大數據體系，也正像我們理解的一樣，我們認為核心就是三個方面：存、通、用。就是利用這個平臺進行數據的存在。還有像剛才提到的數據中間層平臺。用的話是我們可以延伸出來越來越多的新的業務。而在存通用的過程中我們不斷完善自己的數據生態，包括數據的安全，包括整個數據的標準，包括整個數據的流程的管理，包括演算法的共用，知識的共用等等。這也就是我們的一個生態。這是一個比較簡單，比較容易理解的，就是我們的大數據的體系。

　　正是基於這樣的我們的大數據戰略，也使得我們基於大數據開始進行很多數據業務化的嘗試，這樣指的是大數據+金融的典型代表。這個叫螞蟻小貸，我們也都知道，其實很多傳統大的銀行由於小微企業，它們的風險會比較大，所以大的銀行，第一，它們不太會願意貸款給這些小微企業。第二，小微企業申請貸款的時間很長的。對於阿裏來説，我們有一個優勢，就是我們通過我們的電商平臺，我們積累了大量的商家的信用體系，基於這樣信用的數據，我們構建了自己的信用評估模型。基於這個評估模型我們可以非常快速的對商家提供貸款。像我們平臺上的商家，它們所獲得貸款的額度都是不高的，基本上都是十萬元以下的為主。但是能夠非常快速的解決他們的至今流轉的問題。也使得這種小微企業能夠快速的把自己業務運營起來。在快速審批的同時，由於我們風險管控的模型基於我們的大數據做出來了，所以使得我們壞賬率非常低，實際上是低於1%的。而這個壞賬率和傳統的銀行比起來差異還是非常大的。

　　第二個案例，我們大數據+信用。我不知道在座的各位有沒有用芝麻信用。芝麻信用其實是在我們2015年推出的新的業務這個是基於為個人提供的服務，比如像你的芝麻信用分達到一定程度後，可以用這個分去租車，去租房，訂酒店，可以免信用卡押金等等，我們其實在拓展越來越多基於大數據出來的個人信用體系，來提供線下越來越多的服務。非常有意思的我在這兒舉的，就從2015年8月份和高法的合作，因為高法公佈的老賴的資訊，實際上是我們通過把老賴的這些資訊好發進行合作之後，他們輸入到了芝麻信用體系裏面，這些老賴的芝麻信用分就受到了很大的影響。

　　而芝麻信用分就影響了他在阿裏平臺上購物，影響了他在阿裏平臺訂機票，酒店等等的服務。這就使得這些人主動的去還清了債務，也就幫著高法解決了一些問題。這個實際上是我們菜鳥的一個應用，但是知道其實菜鳥自己本身是沒有物流配送人員的，它其實是類似于為商家和物流企業之間提供大數據平臺，利用這個大數據平臺我們可以幫助，比如在雙十一之前，可以使物流企業為很多商家備貨的倉庫，包括它的運力，都可以提前做一些儲備。因為我們大數據平臺還有一個方面，比如這兒提到的，在我們雙十一的時候，已經體現出來的，就是菜鳥鷹眼。它可以識別出來長時間沒有送達的異常件，提醒快遞配送，這樣就能夠降低異常件的比例，這個也是非常有意思的一個應用。還有像電子面單，這個實現其實可以節省大量的，大家做快遞單子的成本，同時也能夠實現快速的分揀，這其實也是典型的大數據應用。

　　最後再和大家分享一下，我們的DT是怎麼來賦能到阿裏係以外的企業。這個舉了一個12306和12308的例子。12306大家買火車票普遍也有一些感受，在以前存在一些無法訪問的情況，在去年的時候，我們和12306溝通過程中發現，它其實一個最大的問題，在於説查詢這個環節，就是查詢余票的環節其實是它的一個最大的瓶頸。於是我們把75%的查詢余票的流量轉到了阿裏公有雲的平臺之上，尤其在過節的時候，所以就幫著12306解決了當時的這樣的一個問題。而像12308它實際上是一家創業型的公司，它利用阿裏雲的平臺實現了非常低的創業成本，實現了非常快進行網際網路創新的效率，根據之前的統計，利用公有雲這個平臺可以降低創新創業成本70%，提升創新效率能高達300%。這不僅僅説大數據，也是雲計算+大數據這樣的DT力量，可以讓回家的路不再遙遠。

　　最後我們用馬總的一句話結束今天的分享，就是人類正在從IT走向DT，只有讓別人成功，你才會成功!謝謝各位。