数据加工流水线
数据是怎么从每一次交易行为，最终变成一个个数据模型和最终产品的？
冯春培向作者简单描述了一个示意图：
用户通过 PC 或移动设备发生的交易行为会产生相当数量的原始数据
原始数据通过设备采集后进入分发中心
按照一定分发规则，数据被分发至各个集群服务器。零散的、无序的、没有关联的原始数据在集群服务器被加工成人或者机器可以理解的形式
数据进一步被挖掘 形成业务模型
据介绍，这一流程几乎适用于任何来源和性质的数据。此外，为了便于在内部解决数据的交换、安全和匹配等问题，阿里集团还搭建了一个数据交换平台。冯春培表示，在这个平台上，各个事业群可以实现数据的内部流转，实现价值最大化。
数据——信用——财富 阿里的新“闭环”
海量的碎片数据该怎么用？阿里小贷给出了一个很好的示范。在过去，因为无法采集足够的数据，在企业贷款时银行要求提供房产、购车证明，用资产做抵押。但现在，基于采集到的海量企业数据，阿里小贷可以借助技术手段，把碎片化的信息还原成对企业的信用认识。
“比如某个小企业有一个小工厂，用电量一直在持续的攀升，我可以认为他业务很好，信誉就可以调高”冯春培举了个最显而易见的例子：“这个维度银行是不可能采纳的，因为他们依然用的是上门调研的方式，人力、时间成本太高，并且也不可能长期跟踪。有时候碎片数据可以反映全局，这种数据在模型中的权重就会比较高。”
事实上，阿里内部对数据的运用不仅仅体现在商业产品上，数据也在大大缩短、简化内部的业务流程。冯春培强调，不要将数据的价值局限于“变现”，“数据最终的指向是积累的信用，包括个人信用也包括企业信用。我们所做的一切都是在为这个目标服务，首先将数据变成信用，良好的信用又可以取得贷款、获得更好的服务，增加你的财富，这是一个良性循环，也就是数据价值的‘闭环’。”