“很多人還沒(méi)搞清楚什么是PC互聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)了，我們還沒(méi)搞清楚移動(dòng)互聯(lián)的時(shí)候，大數(shù)據(jù)時(shí)代又來(lái)了?！薄R云卸任演講

本文嘗試從三大產(chǎn)業(yè)的角度將大數(shù)據(jù)的核心商業(yè)價(jià)值分類討論。

首先例舉一些大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用，然后解釋大數(shù)據(jù)的定義，最后總結(jié)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

我們知道：

1. 第一次工業(yè)革命以煤炭為基礎(chǔ)，蒸汽機(jī)和印刷術(shù)為標(biāo)志，
   
2. 第二次工業(yè)革命以石油為基礎(chǔ)，內(nèi)燃機(jī)和電信技術(shù)為標(biāo)志，
   
3. 第三次工業(yè)革命以核能基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為標(biāo)志，
   
4. 第四次工業(yè)革命以可再生能源為基礎(chǔ)，_________為標(biāo)志。
   

空白處你會(huì)填上什么？歡迎大家討論。但是目前可以預(yù)測(cè)的是，數(shù)據(jù)和內(nèi)容作為互聯(lián)網(wǎng)的核心，不論是傳統(tǒng)行業(yè)還是新型行業(yè)，誰(shuí)率先與互聯(lián)網(wǎng)融合成功，能夠從大數(shù)據(jù)的金礦中發(fā)現(xiàn)暗藏的規(guī)律，就能夠搶占先機(jī)，成為技術(shù)改革的標(biāo)志。

一、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種：

1. 客戶群體細(xì)分，然后為每個(gè)群體量定制特別的服務(wù)。
   
2. 模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率。
   
3. 加強(qiáng)部門聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。
   
4. 降低服務(wù)成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

• Mckinsey列出了各個(gè)行業(yè)利用大數(shù)據(jù)價(jià)值的難易度以及發(fā)展?jié)摿Α！禕ig data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》
  

• 各種Data之間的關(guān)系圖，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府開(kāi)放數(shù)據(jù)）

• Mckinsey也列出了Open Data時(shí)代里七大行業(yè)潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，自上而下分別是教育，運(yùn)輸，消費(fèi)品、電力、石油與天然氣、醫(yī)療護(hù)理、消費(fèi)金融。（感謝知友安陽(yáng)提供的補(bǔ)充鏈接資料）
  

大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類：

1. 傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù)，庫(kù)存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。
2. 機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（Call Detail Records），智能儀表，工業(yè)設(shè)備傳感器，設(shè)備日志（通常是Digital exhaust），交易數(shù)據(jù)等。
3. 社交數(shù)據(jù)（Social data）：包括用戶行為記錄，反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter，F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺(tái)。

從理論上來(lái)看：所有產(chǎn)業(yè)都會(huì)從大數(shù)據(jù)的發(fā)展中受益。但由于數(shù)據(jù)缺乏以及從業(yè)人員本身的原因，第一、第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度相對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)會(huì)遲緩一些。

1985年，我國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局明確地把我國(guó)產(chǎn)業(yè)劃分為三大產(chǎn)業(yè)：

1. 農(nóng)業(yè)（包括林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)等）定為第一產(chǎn)業(yè)。
   
2. 工業(yè)（包括采掘業(yè)、制造業(yè)、自來(lái)水、電力、蒸汽、煤氣）和建筑業(yè)定為第二產(chǎn)業(yè)。
   
3. 把第一、二產(chǎn)業(yè)以外的各行業(yè)定為第三產(chǎn)業(yè)。
   

第三產(chǎn)業(yè)即除第一、第二產(chǎn)業(yè)以外的向全社會(huì)提供各種各樣勞務(wù)的服務(wù)性行業(yè)，主要是服務(wù)業(yè)。其中第三產(chǎn)業(yè)可具體分為兩大部門：一是流通部門；二是服務(wù)部門。再細(xì)分又可分為四個(gè)層次：

1. 第一層次，流通部門。包括交通運(yùn)輸行業(yè)、郵電通訊行業(yè)、物資供銷和倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)。
   
2. 第二層次，為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門。包括金融業(yè)、商業(yè)飲食業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、地質(zhì)普查業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、公用事業(yè)、技術(shù)服務(wù)業(yè)和生活服務(wù)修理業(yè)務(wù)；
   
3. 第三層次，為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門。包括教育文化、廣播電視事業(yè)、科學(xué)研究事業(yè)、衛(wèi)生、體育和社會(huì)福利事業(yè)；
   
4. 第四層次，為社會(huì)公共需要服務(wù)的部門。包括國(guó)家機(jī)關(guān)、黨政機(jī)關(guān)、社會(huì)團(tuán)體、以及軍隊(duì)和警察公安司法機(jī)關(guān)等。
   

我們可以看出，由于某些客觀原因，相對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，第三產(chǎn)業(yè)憑借自身的優(yōu)勢(shì)，大多匯聚了當(dāng)前最海量的數(shù)據(jù)以及大批的科研中堅(jiān)力量。接下來(lái)讓我們看一些典型例子，當(dāng)前新形勢(shì)下與三大產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

(1).第一產(chǎn)業(yè)

• 孟山都（Monsanto | A Sustainable Agriculture Company），農(nóng)業(yè)
  

孟山都是一家美國(guó)的跨國(guó)農(nóng)業(yè)生物技術(shù)公司，其生產(chǎn)的旗艦產(chǎn)品抗農(nóng)達(dá)，即年年春（Roundup）是全球知名的嘉磷塞除草劑，長(zhǎng)期占據(jù)市場(chǎng)第一個(gè)位置。該公司目前也是基因改造（GE）種子的領(lǐng)先生產(chǎn)商，占據(jù)了多種農(nóng)作物種子70%–100%的市場(chǎng)份額，而在美國(guó)本土，更占有整個(gè)市場(chǎng)的90%。已經(jīng)統(tǒng)治了生物工程種子業(yè)務(wù)超過(guò)十年。

孟山都首先發(fā)起“Green Data Revolution”運(yùn)動(dòng)，建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟(Open Ag Data Alliance)來(lái)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，讓農(nóng)民不用懂“高科技”也能享受大數(shù)據(jù)的成果。典型的應(yīng)用如農(nóng)場(chǎng)設(shè)備制造商John Deere與DuPont Pioneer當(dāng)前聯(lián)合提供“決策服務(wù)(Decision Services)”，農(nóng)民只需在駕駛室里拿出平板電腦，收集種子監(jiān)視器傳來(lái)的數(shù)據(jù)，然后將其上傳給服務(wù)器，最終服務(wù)器返回化肥的配方到農(nóng)場(chǎng)拖拉機(jī)上。

• 天氣意外保險(xiǎn)公司（The Climate Corporation），農(nóng)業(yè)

The Climate Corporation為農(nóng)民提供Total Weather Insurance (TWI)——涵蓋全年各季節(jié)的天氣保險(xiǎn)項(xiàng)目。利用公司特有的數(shù)據(jù)采集與分析平臺(tái)，每天從250萬(wàn)個(gè)采集點(diǎn)獲取天氣數(shù)據(jù)，并結(jié)合大量的天氣模擬、海量的植物根部構(gòu)造和土質(zhì)分析等信息對(duì)意外天氣風(fēng)險(xiǎn)做出綜合判斷，然后向農(nóng)民提供農(nóng)作物保險(xiǎn)。前不久從Google Ventures、Founders Fund等多家公司獲得超過(guò)5000萬(wàn)美元的風(fēng)險(xiǎn)投資。 2013年被孟山都收購(gòu)。

• 土壤抽樣分析服務(wù)商（Solum, Inc），農(nóng)業(yè)
  

Solum目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的土壤抽樣分析，以幫助種植者在正確的時(shí)間、正確的地點(diǎn)進(jìn)行精確施肥。農(nóng)戶既可以通過(guò)公司開(kāi)發(fā)的No Wait Nitrate系統(tǒng)在田間進(jìn)行分析即時(shí)獲取數(shù)據(jù)；也可以把土壤樣本寄給該公司的實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析。2012年獲得Andreessen Horowitz 領(lǐng)投的1700萬(wàn)美元投資后，已累計(jì)融資近2000萬(wàn)美元。

了解更多：
大數(shù)據(jù)對(duì)于農(nóng)業(yè)的發(fā)展會(huì)帶來(lái)什么影響？或具體到對(duì)農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)會(huì)有什么啟示或者帶來(lái)什么樣的變化?

(2).第二產(chǎn)業(yè)
2013年9月，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《關(guān)于印發(fā)信息化和工業(yè)化深度融合專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃（2013-2018年）》的通知。明確提出推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的集成創(chuàng)新和應(yīng)用：

實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展專項(xiàng)，在重點(diǎn)行業(yè)組織開(kāi)展試點(diǎn)示范，以傳感器和傳感器網(wǎng)絡(luò)、RFID、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為切入點(diǎn)，重點(diǎn)支持生產(chǎn)過(guò)程控制、生產(chǎn)環(huán)境檢測(cè)、制造供應(yīng)鏈跟蹤、遠(yuǎn)程診斷管理等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益提升、安全生產(chǎn)和節(jié)能減排。

大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)多是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型，具有數(shù)據(jù)量大、種類多、實(shí)時(shí)性高的特點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的記錄以往看來(lái)主要分為兩種方法：傳統(tǒng)的紙筆和Excel電子表格記錄。這些操作起來(lái)看似簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)管理方式為企業(yè)生產(chǎn)及質(zhì)量監(jiān)控埋下了巨大的隱患，也讓數(shù)據(jù)挖掘無(wú)從談起。

隨著信息化與工業(yè)化的融合發(fā)展，信息技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)。例如Sensor、RFID、Barcode、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)中得到初步應(yīng)用，工業(yè)大數(shù)據(jù)也開(kāi)始逐漸得到積累。企業(yè)中生產(chǎn)線高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)機(jī)器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不亞于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)類型多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求也更高。因此工業(yè)大數(shù)據(jù)所面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)很多，所以通用電氣公司（General Electric）的副總裁兼全球技術(shù)總監(jiān)William Ruh認(rèn)為相對(duì)于工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet）才是當(dāng)前急需的，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)本身并沒(méi)有讓信息的提取更加智能，業(yè)務(wù)比數(shù)據(jù)本身更加重要。他舉了一個(gè)核磁共振成像掃描的例子：

Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data produced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.

At a very simplistic level, there are many individuals working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.

又如在工業(yè)中，壓力、溫度等數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是需要語(yǔ)境才能理解的。燃?xì)廨啓C(jī)排氣裝置上的溫度讀數(shù)與一臺(tái)機(jī)車的內(nèi)部溫度是完全不同的。燃?xì)廨啓C(jī)改善熱敷需要使用非常復(fù)雜的算法運(yùn)行模型。在筆記本電腦上，一個(gè)典型的查詢要獲得答案一般需要三個(gè)星期。在基于大數(shù)據(jù)的分布式系統(tǒng)上發(fā)布同樣的查詢執(zhí)行一種計(jì)算只需要不到一秒鐘。

• 第三方認(rèn)證機(jī)構(gòu)（TüV NORD GROUP），工業(yè)
  

德國(guó)漢德技術(shù)監(jiān)督服務(wù)有限公司的前身是德國(guó)鍋爐檢驗(yàn)協(xié)會(huì)（簡(jiǎn)稱TüV）早在1869年，德國(guó)鍋爐檢驗(yàn)協(xié)會(huì)就承擔(dān)了德國(guó)國(guó)內(nèi)所有鍋爐運(yùn)行安全的檢驗(yàn)工作，保證了鍋爐生產(chǎn)的安全。漸漸的，德國(guó)鍋爐檢驗(yàn)協(xié)會(huì)取得了德國(guó)政府的授權(quán)，開(kāi)展對(duì)其他產(chǎn)品的檢驗(yàn)工作，從采礦，電力系統(tǒng)開(kāi)始，到壓力容器，機(jī)動(dòng)車輛，醫(yī)療設(shè)備，環(huán)境保護(hù)，宇航工業(yè)，醫(yī)療產(chǎn)品等等，現(xiàn)在的德國(guó)漢德技術(shù)監(jiān)督服務(wù)有限公司已經(jīng)成為了許許多多產(chǎn)品的安全代號(hào)。主要體系認(rèn)證包括企業(yè)質(zhì)量管理體系，生產(chǎn)環(huán)境體系，生產(chǎn)碳排放方案等。TüV當(dāng)前從建筑綠色標(biāo)準(zhǔn)體系方面提出了對(duì)于大數(shù)據(jù)能源管理的探索，以微軟新總部，蒂森克虜伯電梯總部為例，在整個(gè)項(xiàng)目實(shí)施中引入大數(shù)據(jù)能源管理，在建筑的設(shè)計(jì)規(guī)劃階段、施工階段、運(yùn)營(yíng)階段等多個(gè)階段通過(guò)數(shù)據(jù)化的能源管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)建筑的低碳、綠色、智能。

• 工業(yè)自動(dòng)化軟件商（Wonderware ），工業(yè)
  

Wonderware作為系統(tǒng)軟件涉及的專業(yè)企業(yè)，對(duì)于大數(shù)據(jù)的計(jì)算和運(yùn)用是從比較“IT”的角度出發(fā)的。Wonderware 的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理軟件能夠提供一個(gè)工廠所需要的從建立到報(bào)廢的所有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。目前已經(jīng)退出移動(dòng)版本，工程總監(jiān)在手機(jī)上就能夠隨時(shí)隨地監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀況。目前全球超過(guò)三分之一的工廠應(yīng)用Wonderware公司的軟件解決方案。

了解更多：
大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)的應(yīng)用前景有哪些？

(3).第三產(chǎn)業(yè)

這一個(gè)部分的內(nèi)容比較多。這里只提出一些典型的應(yīng)用例子，歡迎補(bǔ)充。

• 健康與醫(yī)療：Fitbit? Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕帶可以收集有關(guān)我們走路或者慢跑的數(shù)據(jù)，例如行走步數(shù)、卡路里消耗、睡眠時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)與健康記錄來(lái)改善我們的健康狀況；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在開(kāi)發(fā)床墊監(jiān)測(cè)傳感器，自動(dòng)監(jiān)測(cè)和記錄心臟速率、呼吸速率、運(yùn)動(dòng)和睡眠活動(dòng)。該傳感器收集的數(shù)據(jù)以無(wú)線方式被發(fā)送到智能手機(jī)和平板電腦進(jìn)行進(jìn)一步分析；美國(guó)公共衛(wèi)生協(xié)會(huì)（APHA: American Public Health Association）開(kāi)發(fā)Flu Near You用來(lái)的癥狀，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析生成報(bào)告顯示用戶所在地區(qū)的流感活動(dòng)。

• 視頻：互聯(lián)網(wǎng)電視能夠追蹤你正在看的內(nèi)容，看了多長(zhǎng)時(shí)間，甚至能夠識(shí)別多少人坐在電視機(jī)前，來(lái)確定這個(gè)頻道的流行度。Netflix 美國(guó)國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的商業(yè)視頻流供應(yīng)商，收集的數(shù)據(jù)包括用戶在看什么、喜歡在什么時(shí)段觀看、在哪里觀看以及使用哪些設(shè)備觀看等。甚至記錄用戶在哪視頻的哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)后退、快進(jìn)或者暫停，乃至看到哪里直接將視頻關(guān)掉等信息。典型的應(yīng)用是Netflix公司利用數(shù)據(jù)說(shuō)服BBC重新翻拍了電視連結(jié)劇《紙牌屋》，而且成功的挖掘出演員Kevin Spacey和導(dǎo)演David Fincher的支持者與原劇集粉絲的關(guān)聯(lián)性，確定新劇拍攝的最佳人選。

When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.

• 交通：《車來(lái)了》通過(guò)分析公交車上GPS定位系統(tǒng)每天的位置和時(shí)間數(shù)據(jù)，結(jié)合時(shí)刻表預(yù)測(cè)出每一輛公交車的到站時(shí)間；WNYC開(kāi)發(fā)的Transit Time NYC通過(guò)開(kāi)源行程平臺(tái)（Github：OpenTripPlanner和MTA ）獲取的數(shù)據(jù)將紐約市劃分成2930個(gè)六邊形，模擬出從每一個(gè)六邊形中點(diǎn)到邊緣的時(shí)間（地鐵和步行，時(shí)間是上午九點(diǎn)），最終建模出4290985條虛擬線路。用戶只需點(diǎn)擊地圖或者輸入地址就能知道地鐵到達(dá)每個(gè)位置的時(shí)間；實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)采集商INRIX-Traffic的口號(hào)是（永不遲到！^^），通過(guò)記錄每位用戶在行駛過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)例如行駛車速，所在位置等信息并進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總分析，而后計(jì)算出最佳線路，讓用戶能夠避開(kāi)擁堵。

• 電子商務(wù)：Decide 是一家預(yù)測(cè)商品價(jià)格并為消費(fèi)者提出購(gòu)買時(shí)間建議的創(chuàng)業(yè)公司，通過(guò)抓取亞馬遜、百思買、新蛋及全球各大網(wǎng)站上數(shù)以十億計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終整合在一個(gè)頁(yè)面中方便消費(fèi)者對(duì)比查看，并且能夠預(yù)測(cè)產(chǎn)品的價(jià)格趨勢(shì)，幫助用戶確定商品的最好購(gòu)買時(shí)機(jī)。已經(jīng)于2013年被 eBay收購(gòu)。

• 政治：奧巴馬在總統(tǒng)競(jìng)選中使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)收集選民的數(shù)據(jù)，讓他可以專注于對(duì)他最感興趣的選民，谷歌執(zhí)行董事長(zhǎng)Eric Schmidt當(dāng)時(shí)向奧巴馬的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)投資數(shù)百萬(wàn)美元并聚攏核心成員成立了Civis Analytics咨詢公司，該公司將會(huì)將在奧巴馬連任競(jìng)選中所獲得的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到商業(yè)和非營(yíng)利行業(yè)中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）

• 金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill創(chuàng)立金融數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)為放款者提供承保模式，旨在為那些個(gè)人信用不良或者不滿足傳統(tǒng)銀行貸款資格的個(gè)人提供服務(wù)。公司使用分析模型對(duì)每位信貸申請(qǐng)人的上萬(wàn)條原始信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只需幾秒時(shí)間便可以得出超過(guò)十萬(wàn)個(gè)行為指標(biāo)。目前違約率比行業(yè)平均水平低 60%左右。另外一個(gè)不得不提到的是風(fēng)險(xiǎn)管理先驅(qū)者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析為銀行和信用卡發(fā)卡機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)、醫(yī)療保健、政府和零售行業(yè)提供服務(wù)。FICO 信用分計(jì)算的基本思想是：把借款人過(guò)去的信用歷史資料與數(shù)據(jù)庫(kù)中的全體借款人的信用習(xí)慣相比較，檢查借款人的發(fā)展趨勢(shì)跟經(jīng)常違約、隨意透支、甚至申請(qǐng)破產(chǎn)等各種陷入財(cái)務(wù)困境的借款人的發(fā)展趨勢(shì)是否相似。FICO 已經(jīng)為三分之二的世界 100 強(qiáng)銀行提供服務(wù)，提高了客戶忠誠(chéng)度和盈利率、減少欺詐損失、管理信貸風(fēng)險(xiǎn)、滿足監(jiān)管與競(jìng)爭(zhēng)要求并快速獲取市場(chǎng)份額。想了解更多的企業(yè)可以看看附錄中《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。

• 電信： 美國(guó)T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平臺(tái)開(kāi)展大數(shù)據(jù)工作，通過(guò)集成數(shù)據(jù)綜合分析客戶流失的原因，根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)布局為客戶提供了更好的體驗(yàn)，在一個(gè)季度內(nèi)將流失率減半；韓國(guó) SK telecom新成立一家公司SK Planet，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析用戶的使用行為，在用戶做出決定之前推出符合用戶興趣的業(yè)務(wù)防止用戶流失。美國(guó)AT&T 公司將記錄用戶在Wifi網(wǎng)絡(luò)中的地理位置、網(wǎng)絡(luò)瀏覽歷史記錄以及使用的應(yīng)用等數(shù)據(jù)銷售給廣告客戶。比如當(dāng)用戶距離商家很近時(shí)，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優(yōu)惠券。英國(guó)BT - Broadband公司發(fā)布了新的安全數(shù)據(jù)分析服務(wù)Assure Analytics—BT news releases，幫助企業(yè)收集、管理和評(píng)估大數(shù)據(jù)集，將這些數(shù)據(jù)通過(guò)可視化的方式呈現(xiàn)給企業(yè)，幫助企業(yè)改進(jìn)決策。

一般來(lái)說(shuō)盈利性質(zhì)的商業(yè)公司和企業(yè)都不會(huì)輕易泄露自己的數(shù)據(jù)、建模方法和分析過(guò)程，所以還有很多大家不知道的神秘應(yīng)用潛伏在黑暗里，如同《三體》中的”黑暗森林法則“。

宇宙就是一座黑暗森林，每個(gè)文明都是帶槍的獵人，像幽靈般潛行于林間，輕輕撥開(kāi)擋路的樹(shù)枝，竭力不讓腳步發(fā)出一點(diǎn)兒聲音，連呼吸都必須小心翼翼：他必須小心，因?yàn)榱种械教幎加信c他一樣潛行的獵人，如果他發(fā)現(xiàn)了別的生命，能做的只有一件事：開(kāi)槍消滅之。在這片森林中，他人就是地獄，就是永恒的威脅，任何暴露自己存在的生命都將很快被消滅，這就是宇宙文明的圖景，這就是對(duì)費(fèi)米悖論的解釋。

二、大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)(Big Data)是指“無(wú)法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合?！睒I(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征。

1. 數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，而歷史上全人類說(shuō)過(guò)的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB(1EB=210PB)。
   
2. 數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)。相對(duì)于以往便于存儲(chǔ)的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。
   
3. 價(jià)值密度低(Value)。價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。
   
4. 處理速度快(Velocity)。大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報(bào)告，預(yù)計(jì)到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB。
   大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)公司 大數(shù)據(jù)智能 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)
作者：王喆
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具體來(lái)說(shuō)，要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值，還需要前兩個(gè)重要的步驟，第一步是通過(guò)“眾包”的形式收集海量數(shù)據(jù)，第二步是通過(guò)大數(shù)據(jù)的技術(shù)途徑進(jìn)行“全量數(shù)據(jù)挖掘”，最后利用分析結(jié)果進(jìn)行“資源優(yōu)化配置”。



只說(shuō)概念大家肯定沒(méi)法直觀的理解上面的觀點(diǎn)，那就將幾個(gè)咱們都接觸過(guò)的例子講一講大數(shù)據(jù)是怎么通過(guò)這三步發(fā)揮核心價(jià)值的？

第一步、通過(guò)“眾包”產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)



高德地圖、百度地圖都有實(shí)時(shí)路況的功能，但大家有沒(méi)有想過(guò)實(shí)時(shí)路況的數(shù)據(jù)是怎么收集的？實(shí)際上經(jīng)過(guò)了三個(gè)階段，開(kāi)始是跟交通口的一些公司合作，獲取交通流量監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)，這個(gè)方法缺陷很明顯，一個(gè)是受制于人，一個(gè)是想擴(kuò)大監(jiān)測(cè)范圍就要部署大量設(shè)備，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且還受法律制約。于是一些專門做路況的公司開(kāi)始用出租車當(dāng)浮動(dòng)車收集數(shù)據(jù)。但這種辦法還是無(wú)法覆蓋大量的大小路段，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，高德地圖的APP能夠?qū)崟r(shí)上傳大量機(jī)動(dòng)車的速度和位置信息，經(jīng)過(guò)去噪和綜合分析，就形成了覆蓋率極高的實(shí)時(shí)路況信息。這就是一個(gè)典型的“眾包”過(guò)程。

嚴(yán)謹(jǐn)一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，眾包指的是一個(gè)公司或機(jī)構(gòu)把過(guò)去由員工執(zhí)行的工作任務(wù)，以自由自愿的形式外包給非特定的（而且通常是大型的）大眾網(wǎng)絡(luò)的做法。

大數(shù)據(jù)的“海量數(shù)據(jù)”就是由“眾包”產(chǎn)生的。廣義上，用戶的行為數(shù)據(jù)，各種傳感器的數(shù)據(jù)，也都是“眾包”的形式，只要是由過(guò)去集中式的產(chǎn)生模式擴(kuò)散到分布式的模式，都是眾包的形式。

第二步、通過(guò)“全量數(shù)據(jù)挖掘”獲知“真相”


阿里巴巴-數(shù)據(jù)可視化
視頻

講第二個(gè)特點(diǎn)之前希望大家能看一下上面的視頻，通過(guò)分析阿里巴巴全年的數(shù)據(jù)得到的阿里巴巴的世界貿(mào)易與全國(guó)貿(mào)易的趨勢(shì)。視頻中體現(xiàn)的不僅是阿里巴巴集團(tuán)的運(yùn)營(yíng)情況，其實(shí)也部分反映了整個(gè)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。而且這些數(shù)據(jù)不是通過(guò)采樣得來(lái)的，就是真真切切的“全量數(shù)據(jù)”。我們?cè)僖膊挥猛ㄟ^(guò)“管中窺豹”的形式來(lái)推測(cè)全局，而是直接通過(guò)“上帝視角”來(lái)窺視真相。這就是大數(shù)據(jù)的魅力，我們獲得了前所未有的獲取真相的能力，而且對(duì)于大型互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)，即使是PB級(jí)別的數(shù)據(jù)分析也是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的，我們下一個(gè)小時(shí)就能夠得知上一個(gè)小時(shí)的全量數(shù)據(jù)分析結(jié)果，這樣的能力是前所未有的。

第三步 大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——“資源優(yōu)化配置”


前段時(shí)間，滴滴打車曾通過(guò)投票和訂單分析的方式得出了北上廣深四地的加班大樓排行榜，敝司不幸排名第三，但事實(shí)真的是即使加班很晚也很難打到車啊啊！所以滴滴打車更名為“滴滴出行”之后，也拋出了他們偉大的愿景，那就是利用大數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)綜合調(diào)度“快車”、“專車”、“出租車”、“順風(fēng)車”甚至是滴滴巴士的資源，實(shí)現(xiàn)全局的交通資源優(yōu)化。事實(shí)也是如此，滴滴的司機(jī)們?cè)絹?lái)越多的需要完成“指派任務(wù)”，而不是集中去搶高凈值客戶。也許對(duì)于個(gè)別單體來(lái)說(shuō)他們的利益降低了，但全局的資源配置卻避免了全局的資源浪費(fèi)和過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，無(wú)疑大大提高了交通資源的使用效率。

所以我們說(shuō)，基于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，進(jìn)行資源優(yōu)化配置，才是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地點(diǎn)和真正價(jià)值。





而“資源優(yōu)化配置”的價(jià)值，又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們能夠想象的層面，在資本寒冬即將來(lái)臨的大背景下，利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)資源的高效利用，顯得更加重要。廣告行業(yè)利用DMP、DSP進(jìn)行廣告的精準(zhǔn)投放，房地產(chǎn)行業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析價(jià)值洼地，宜信利用大數(shù)據(jù)建設(shè)征信系統(tǒng)降低壞賬率，券商陸續(xù)推出大數(shù)據(jù)基金，全部都是廣義的“資源優(yōu)化配置”的體現(xiàn)。大數(shù)據(jù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不再停留在學(xué)術(shù)和“分析現(xiàn)象”的階段，而是在各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)了落地并發(fā)揮著非常非常重要的價(jià)值。

我是在互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)從事程序化購(gòu)買系統(tǒng)建設(shè)的，而這個(gè)行業(yè)也是大數(shù)據(jù)最先發(fā)揮價(jià)值的地方。舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)在廣告資源優(yōu)化配置上的作用。
寶潔集團(tuán)是我們的客戶，而寶潔的產(chǎn)品有非常強(qiáng)的用戶性別傾向性，護(hù)舒寶的廣告就應(yīng)該投給女性，投給男性就是赤裸裸的浪費(fèi)。而吉列的目標(biāo)用戶就只是男性。之前保潔集團(tuán)是怎么做廣告的？就是海投品牌廣告，不分性別的海投，那這個(gè)做法在投放之前就已經(jīng)確切無(wú)疑的知道有一半廣告費(fèi)用時(shí)浪費(fèi)的。但沒(méi)有辦法，因?yàn)槲覀儧](méi)有大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)發(fā)掘用戶的性別。

而隨著DMP（Data Management Platform）技術(shù)的不斷成熟，越來(lái)越多的廣告主建立起自己的用戶數(shù)據(jù)中心，可以不斷積累客戶的各種用戶行為，進(jìn)而判斷出用戶的性別，再通過(guò)DSP（Demand Side Platform）系統(tǒng)定向投放，最終可以為寶潔節(jié)省一半的廣告預(yù)算。

上面的例子正是廣告資源的優(yōu)化配置，事實(shí)上DMP系統(tǒng)對(duì)用戶畫(huà)像的構(gòu)建精確程度遠(yuǎn)超人們的想象，精準(zhǔn)投放的各類篩選條件也越來(lái)越精細(xì)?，F(xiàn)在微信支持精確到設(shè)備的精準(zhǔn)投放，也就是未來(lái)完全可能實(shí)現(xiàn)精確到每個(gè)人終端的精準(zhǔn)投放，這都依賴于大數(shù)據(jù)對(duì)于用戶行為的挖掘，最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)廣告行業(yè)的效果提升。

很多同學(xué)可能會(huì)說(shuō)大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)挖掘，是分布式存儲(chǔ)，是NLP，是深度學(xué)習(xí)，但這一切其實(shí)只是大數(shù)據(jù)的技術(shù)途徑，大數(shù)據(jù)的終極核心價(jià)值就在于“資源優(yōu)化配置”。