大数据,一个平行世界的衍生品

首页 > 其他   发布机构: SAP天天事  2018-01-12 08:30

不出意料的,查看你的年度账单,又一次成功引起大众在社交平台的共鸣。

无论是支付宝全年收支记录也好,网易云听歌报告也罢,一份千人千面的数据经过一次次分享,侧面证明了「大数据更懂你」不是一句空话。

我们不妨先回顾这两个颇具代表性的现象。

从网易云音乐,你足够知道一整年的听歌总数,听歌时段,听歌频率,年度歌手,年度歌曲,曾经很喜欢但现在被遗忘的歌曲…更进一步,还有睡得最晚那天是哪首歌在陪你,你收藏的歌曲有多少是网易云音乐精心推荐......但人们不完全了解,这份大数据暗藏无数小数据,譬如,暴露了不少用户爱熬夜的习惯,有的人365天都在12点后听歌,有的人一天听某首歌上百遍。

图片取自于网易云音乐2017年度账单

与网易云音乐的玩法相仿,支付宝在第七年推出的年度账单不再只是纯粹的账簿,还分析出诸如「才华」、「远方」、「颜值即正义」、「懂得」等酷评。

图片取自于支付宝2017年度账单

从某种程度上说,这些记忆,或关于生活、或关于往事、或关于心结,就像是散鼓,一声声敲中每位用户一年以来的心路历程。

为什么一个机器能做到这样?一切源于大数据的应用。

大数据的世界是平的

互联网让一代人更乐忠于分享,反过来也记录了他们的成长,这就是大数据的潜力。

这些分享不仅是文字的,也有图片、语音和视频;这些记录不仅是社交平台的,也有物联网平台,包括可穿戴设备(智能手环、智能项链、智能戒指…),智能家居(智能电视、智能音箱、智能空调…),事无巨细。

业界公认的大数据存在4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。这个观点早在Viktor Mayer-Schönberger编写的《大数据时代》一书中就有提及。

直白而言,数据归纳起来,呈现出一个360度的你,或是一群有代表性的群体,再经过大数据算法分析,就可以预测你的兴趣爱好,你的饮食习惯,甚至你未来的计划。

甚至,大数据突破了我们曾经对互联网世界的一个想象:虚拟性。

互联网一直被认为是一个单独的虚拟世界,人们假定在互联网都会改头换面,在游戏中,扮演与现实世界中不一样的自己。但网络越来越多实名认证,产品越来越定制化,保证了每个ID都是有真实身份的人。然而这还不够,当大数据出现之后,人们越来越个性化,甚至你刚通过的一个好友,就有可能在大学校园碰见,每个人越来越真实,世界越来越平。

很多人赞同互联网和大数据是相辅相成的关系。互联网互联网创立之初,就是「一个规则」的世界,TCP/IP协议是所有互联网链接的通路,邮件协议,FTP传输协议皆如此。当人机交互变多,机器成为人与互联网对话的主体,那么大数据出现之后所代表的世界观,就可以成为互联网世界的“TCP/IP协议”。

存在挖掘价值的大数据

诠释大数据价值最著名的一句话莫过于“数据就是新时代的石油“。

正如上文所述,我们听的每一首歌,叫的每一次外卖,打的每一次车,都可以被企业获取,成为其海量数据中的一点一滴,然后被拿来做深度的数据分析,转而商业应用。

很难说到底是用户的互联网行为成就了大数据,还是大数据实现了精准分析,这俨然一个「鸡生蛋还是蛋生鸡」的问题。然而,一旦缺失了数据挖掘和数据分析,并不完全称得上真正意义的「大数据」,更不可能是石油。

全球大数据平台分布

以下数据挖掘应用窥一斑可见全豹。在气象科学领域,借助大数据,人们已经建立了更好的气象模型,提前预报天气;在生命科学领域,通过大数据,研究人员得以在超过30亿核苷酸的人类基因组中,探究其中至少一个版本的全序列,从而展开个性化基因研究;在高能物理领域,通过分析每秒4000万次质子碰撞的数据,人类可以寻找曾经难以捉摸的希格斯玻色子的证据;电商领域更是离不开大数据,用来分析用户购买行为、购买力、购买习惯,借势营销;再譬如,智能音箱会根据你的购买记录,提醒你更换空气净化器的滤芯,进而帮你制定健身计划,也源于大数据......

简单分析一下电商大数据应用。其中,个性化推荐是一个帮助用户决策、提升购买体验、增加用户粘性的过程。首先,「用户画像」——数据链记录着每个用户的每一步操作:从登录到搜索、浏览、选择商品、页面停留时间、评论阅读、是否关注促销,最终是否有售后和返修,其中不仅有用户的个人数据,更有根据其购物行为分析出的大量数据,例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等;接着,根据用户的行为数据和用户模型计算出每个商品的特征,算法模型会根据每个商品的特征计算出每个商品的得分,最后选出得分最高的几个商品推荐给用户。

显然,个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,已经实现了千人千面,让购物变得简单、更人性化、更丰富。

无独有偶。波司登集团软件研发经理孙健曾经公开分享了公司「大数据分析」案例。以往,波司登系统基于传统制造型企业打造,利用平台去制定所有的系统,再在平台上进行二次开发,并没有采用完全的成品套件。后来,这样的平台导致了很多限制,在性能方面无法支撑大数据分析,于是,波司登于2013年开始采取SAP的方案,上线之后,能够把业务系统里的各个数据收取整合送入到数据仓库并展示给各部门领导,一改波司登的经营效益颓势,在2016年整体盈利达到了150%。

Gartner曾经给大数据总结出这样的意义:「大数据」是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于如何运用这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的「加工能力」,通过「加工」实现数据的「增值」。

大数据存在挖掘价值毋庸置疑,但它也是一把双刃剑,或被利用不当成为安全隐患,或被挖掘成为利企便民之举。你怎么看?

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