忘大數(shù)掉據(jù)

文 本刊記者 郭嘉凱

提到大數(shù)據(jù)，幾乎每個(gè)IT服務(wù)商都會(huì)精神大振。因?yàn)?，在他們看來，大?shù)據(jù)背后所隱含的市場(chǎng)空間和機(jī)會(huì)無比巨大，而且，幾乎涉及到IT產(chǎn)業(yè)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié)。這意味著，每個(gè)企業(yè)都能從大數(shù)據(jù)的普及中受益。不過，對(duì)于IT服務(wù)商而言，還有一個(gè)問題：誰(shuí)能從大數(shù)據(jù)中獲取最大的利益？要想在大數(shù)據(jù)市場(chǎng)獲取最大的利益，首先要成為大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者。因此，在大數(shù)據(jù)市場(chǎng)仍處于起步期之時(shí)，占位就顯得至關(guān)重要。

于是我們就看到了這樣一種場(chǎng)景：幾乎每個(gè)有實(shí)力的IT企業(yè)，都在積極推出大數(shù)據(jù)的相關(guān)產(chǎn)品、方案。每個(gè)企業(yè)都宣稱，自己的大數(shù)據(jù)技術(shù)最先進(jìn)。一時(shí)間，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域新技術(shù)與新產(chǎn)品亂舞，新名詞和新概念齊飛。

但令I(lǐng)T服務(wù)商尷尬的是：用戶對(duì)此似乎并不買賬。一個(gè)直觀的體現(xiàn)是：大數(shù)據(jù)概念和技術(shù)雖然炒得十分火熱，但真正在用戶中落地的成功案例寥寥無幾。

“現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)概念和技術(shù)都太學(xué)術(shù)，坦白說我看不太懂，更別提怎么使用了?！痹谄髽I(yè)中和數(shù)據(jù)打了多年交道的殷鐘說。殷鐘曾在多家零售企業(yè)、電商企業(yè)供職，主要工作內(nèi)容就是做企業(yè)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的收集、管理和分析。而在他之前的工作經(jīng)歷中，他也并沒有用到過什么太先進(jìn)的技術(shù)和產(chǎn)品，但他通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，給多個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、決策提供了很多有價(jià)值的建議。雖然自稱對(duì)大數(shù)據(jù)并不是十分了解，但憑借自己和數(shù)據(jù)打交道十多年的經(jīng)歷，殷鐘說：“我認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是因?yàn)閷?duì)它的分析使用，才產(chǎn)生和體現(xiàn)它的價(jià)值，而不是因?yàn)槠溆玫搅硕嗝聪冗M(jìn)的技術(shù)和算法才體現(xiàn)了它的價(jià)值?！?/p>

何為大數(shù)據(jù)？

說起和數(shù)據(jù)打交道的歷史，大樸網(wǎng)COO蘇威坦言要追溯到2007年，那時(shí)他還在庫(kù)巴網(wǎng)工作。庫(kù)巴網(wǎng)成立于2006年，業(yè)務(wù)增長(zhǎng)非?？?，發(fā)展到第二年，已經(jīng)明顯感受到了來自數(shù)據(jù)的壓力。“龐大的數(shù)據(jù)量怎么應(yīng)對(duì)？”這是蘇威當(dāng)時(shí)經(jīng)常思考的問題。

在公司成立之初，數(shù)據(jù)的處理和分析基本是靠人腦，由幾個(gè)領(lǐng)導(dǎo)來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后給出決策。但當(dāng)企業(yè)銷售規(guī)模過億元時(shí)，數(shù)據(jù)量也急劇增長(zhǎng)，此時(shí)人腦已經(jīng)跟不上了。特別是在2011年，庫(kù)巴網(wǎng)的年銷售額已經(jīng)達(dá)到20個(gè)億，一年有上千萬個(gè)客戶，SKU（指一款商品，每款都會(huì)制定一個(gè)SKU，便于電商品牌識(shí)別商品）達(dá)到十萬個(gè)以上。此時(shí)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)十分龐大。

眾所周知，3C類電商市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)一直十分激烈，由此也帶來了一系列的問題：

比如，通過低價(jià)促銷一款商品，雖然帶來了火爆的銷售場(chǎng)面，但實(shí)際上的利潤(rùn)卻寥寥無幾。這也直接導(dǎo)致了商品的動(dòng)銷狀況較差，大部分品類處于滯銷狀態(tài)。同時(shí)，由于對(duì)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)沒有進(jìn)行系統(tǒng)的分類，更沒有個(gè)性化的服務(wù)，消費(fèi)者的棄單率較高，老會(huì)員復(fù)購(gòu)率較低，會(huì)員的活躍度逐漸下降。

在看到這些問題后，庫(kù)巴網(wǎng)決定通過引入數(shù)據(jù)分析，來幫助企業(yè)解決這些面臨的問題。除了構(gòu)建自身的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之外，庫(kù)巴網(wǎng)還選擇了百分點(diǎn)公司作為企業(yè)數(shù)據(jù)分析的服務(wù)商。

基于對(duì)庫(kù)巴網(wǎng)所積累的大量消費(fèi)者數(shù)據(jù)的分析，百分點(diǎn)公司為庫(kù)巴網(wǎng)制定了整體的解決方案，通過“個(gè)性化商城推薦”產(chǎn)品，來解決3C行業(yè)的轉(zhuǎn)化率、動(dòng)銷率和客單價(jià)等各項(xiàng)轉(zhuǎn)化指標(biāo)；同時(shí)，深度分析和挖掘老會(huì)員的興趣和偏好，為庫(kù)巴網(wǎng)量身定制了“個(gè)性化站內(nèi)EDM”方案，保證每個(gè)會(huì)員都可以收到一封與眾不同的email，在email上看到的商品都是符合其興趣偏好的商品，由此逐步解決復(fù)購(gòu)率和投資回報(bào)率（ROI）提升問題。

除了將數(shù)據(jù)應(yīng)用在營(yíng)銷層面外，當(dāng)時(shí)庫(kù)巴網(wǎng)還想做一件事情：向上游滲透，做定制化的家電：讓所有的家電品類，都能根據(jù)用戶的需求實(shí)現(xiàn)定制化。這種模式對(duì)于消費(fèi)者而言，無疑具有非常大的吸引力。而當(dāng)時(shí)庫(kù)巴網(wǎng)之所以有這樣的想法，核心就是來自于消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析的支撐。

2012年8月，從庫(kù)巴網(wǎng)離開的王治全、蘇威等人創(chuàng)立了大樸網(wǎng)，這是國(guó)內(nèi)第一家自主設(shè)計(jì)、生產(chǎn)，并以B2C為主要銷售方式的家居品牌電商企業(yè)。

由于之前在庫(kù)巴網(wǎng)嘗到了數(shù)據(jù)分析所帶來的甜頭，在大樸網(wǎng)成立之初，數(shù)據(jù)就成為了管理團(tuán)隊(duì)最為重視的資源?！艾F(xiàn)在，數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)貫穿大樸網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的每個(gè)環(huán)節(jié)?！碧K威說。

很多網(wǎng)站都有這樣的困惑：企業(yè)為宣傳自己的網(wǎng)站用盡各種途徑，花大量的時(shí)間和金錢獲得新的客戶，但98%的第一次瀏覽網(wǎng)站的用戶不會(huì)轉(zhuǎn)化為客戶。如果能夠?qū)ｉT針對(duì)這部分人群，在不同的時(shí)間和網(wǎng)站，進(jìn)行二次以上的追蹤投放廣告，不斷提醒他們，并對(duì)這些來訪過的人進(jìn)行專門的促銷（區(qū)別于網(wǎng)站常規(guī)的銷售定價(jià)），就很有可能會(huì)帶來好的銷售轉(zhuǎn)換 ——因?yàn)檫@些訪客登陸過你的網(wǎng)站，這就表明他們對(duì)網(wǎng)站的產(chǎn)品已經(jīng)表現(xiàn)出了很大的興趣，就是企業(yè)的真正潛在客戶。

因此，采用更為精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略，無疑可以更加高效地獲取優(yōu)質(zhì)客戶資源，避免廣告投放的浪費(fèi)。其中，使用“訪客找回”技術(shù)，對(duì)消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)向進(jìn)行追蹤，就是非常好的一個(gè)手段。

“訪客找回技術(shù)的核心就是數(shù)據(jù)，也就是曾經(jīng)登陸過企業(yè)網(wǎng)站的消費(fèi)者的數(shù)據(jù)?！碧K威說。簡(jiǎn)單而言，“訪客找回”技術(shù)可以通過在互聯(lián)網(wǎng)上傳播目標(biāo)訊息，對(duì)每個(gè)訪客實(shí)現(xiàn)利用最大化，把那些訪客從別的網(wǎng)站上再帶回到自己的網(wǎng)站上，發(fā)展成潛在銷售甚至銷售。

在找到客戶后，如何吸引客戶并提高客戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，也是企業(yè)所關(guān)注的重心之一。其中，十分關(guān)鍵的一點(diǎn)就是如何幫助客戶找到他需要的產(chǎn)品?！斑@一點(diǎn)，對(duì)于電子商務(wù)企業(yè)尤為重要?！碧K威分析說，“在實(shí)體店，客戶可以一眼看到貨架上的商品。但在電子商務(wù)網(wǎng)站，SKU數(shù)量龐大，消費(fèi)者無法迅速看到所有的商品，因此，如何將消費(fèi)者感興趣的商品第一時(shí)間推薦給消費(fèi)者，就成為決定消費(fèi)者購(gòu)買轉(zhuǎn)化率高低的關(guān)鍵因素?！?/p>

一般企業(yè)傳統(tǒng)的做法是根據(jù)商家自身的需求或者庫(kù)存量來進(jìn)行推薦，但這顯然是不合理的，很難引起消費(fèi)者的購(gòu)買欲望?！艾F(xiàn)在，我們會(huì)根據(jù)用戶的實(shí)際需求來進(jìn)行商品推薦。比如，根據(jù)用戶以往的購(gòu)買歷史記錄，推薦其偏好的相關(guān)商品；或者基于用戶的購(gòu)買行為，推薦同類偏好用戶在購(gòu)買過該商品之后所購(gòu)買的商品；或者根據(jù)用戶的瀏覽歷史，推薦符合用戶偏好的熱銷商品等。”蘇威說。

在如何留住客戶，更好地為客戶提供售后服務(wù)方面，數(shù)據(jù)也起到了重要的作用。大樸網(wǎng)把顧客進(jìn)行了分類，針對(duì)不同的顧客，制定了不同的營(yíng)銷策略。比如，對(duì)新注冊(cè)用戶會(huì)發(fā)送一些體驗(yàn)券；對(duì)曾購(gòu)買過商品的顧客，則會(huì)發(fā)送折扣券，來促進(jìn)購(gòu)買；而針對(duì)忠實(shí)顧客，則是給予新品的特別優(yōu)惠政策，作為給這些忠實(shí)顧客的回報(bào)等等。

除了在顧客營(yíng)銷層面，數(shù)據(jù)還對(duì)大樸網(wǎng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)有著重要的參考作用?！袄?，我們通過對(duì)登陸網(wǎng)站消費(fèi)者的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)很多人在網(wǎng)站上搜索內(nèi)衣關(guān)鍵詞。通過對(duì)用戶和市場(chǎng)的深度數(shù)據(jù)調(diào)查和定性分析，我們逐步增加了內(nèi)衣的品類?！碧K威舉例說。

在大樸網(wǎng)上還有一款很特別的商品：帶袖套的床上四件套。這款產(chǎn)品的產(chǎn)生，也和數(shù)據(jù)分析有著直接的關(guān)系。通過對(duì)網(wǎng)站消費(fèi)者數(shù)據(jù)的分析，大樸網(wǎng)發(fā)現(xiàn)，有很多消費(fèi)者在搜索帶袖套的床上四件套，通過一系列的數(shù)據(jù)調(diào)研之后，大樸的設(shè)計(jì)師最終設(shè)計(jì)了這款產(chǎn)品，來滿足消費(fèi)者更個(gè)性化的需求。

蘇威坦言，正是有了數(shù)據(jù)分析的支持，大樸網(wǎng)才能實(shí)現(xiàn)對(duì)上游供應(yīng)鏈的快速反饋，從而生產(chǎn)出滿足用戶需求的產(chǎn)品?！耙酝?，這一反饋過程可能需要一年以上，但現(xiàn)在只需要1～2個(gè)月就可以完成?！?/p>

通過蘇威的介紹不難看出，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)根植于大樸網(wǎng)整個(gè)企業(yè)的各個(gè)流程之中，而且，數(shù)據(jù)對(duì)于大樸網(wǎng)的價(jià)值也是不言而喻的。“不夸張的說，我們有70%的訂單增長(zhǎng)都是由數(shù)據(jù)帶來的。而且，顧客的二次購(gòu)買率也在35%以上，這在電商企業(yè)中也是非常高的?！?/p>

“正是有了數(shù)據(jù)分析的支持，大樸網(wǎng)才能實(shí)現(xiàn)對(duì)上游供應(yīng)鏈的快速反饋，從而生產(chǎn)出滿足用戶需求的產(chǎn)品?！?/p>

雖然數(shù)據(jù)意識(shí)已經(jīng)深入骨髓，但在大樸網(wǎng)，卻很少有人會(huì)提到大數(shù)據(jù)?！拔覀兤綍r(shí)很少會(huì)刻意地強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)。事實(shí)上，在之前我連大數(shù)據(jù)這個(gè)概念都沒聽說過，只是最近兩年大數(shù)據(jù)概念火起來后，我們才發(fā)現(xiàn)，其實(shí)我們做的很多東西就是大數(shù)據(jù)。只不過，我們的數(shù)據(jù)分析，是隨著用戶需求的變化、企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展而自然應(yīng)用?！辈贿^，蘇威也坦言，即便現(xiàn)在，他對(duì)于大數(shù)據(jù)的概念也不是十分清晰，“究竟什么才是大數(shù)據(jù)？我經(jīng)?？吹揭恍＜医o出的大數(shù)據(jù)定義，比如3個(gè)V（Volume、Velocity、Variety）。但如果按照這個(gè)定義來衡量，我們的數(shù)據(jù)似乎還算不上大數(shù)據(jù)？”

蘇威的疑惑折射出一個(gè)問題：究竟該如何定義大數(shù)據(jù)？是不是只有符合3個(gè)V的才能稱之為大數(shù)據(jù)？

在IBM新興市場(chǎng)部大數(shù)據(jù)中心技術(shù)總監(jiān)王曉梅看來，大數(shù)據(jù)并不意味著數(shù)據(jù)一定要大數(shù)據(jù)量，在現(xiàn)階段而言，這個(gè)大字的側(cè)重點(diǎn)應(yīng)該是重要性，也就是對(duì)企業(yè)十分重要的數(shù)據(jù)。

SAP大中華區(qū)技術(shù)產(chǎn)品業(yè)務(wù)總經(jīng)理陸大昕則認(rèn)為，是不是大數(shù)據(jù)，關(guān)鍵是要看能否給企業(yè)帶來價(jià)值，“只要數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)的業(yè)務(wù)、管理等方面帶來幫助，產(chǎn)生了價(jià)值，那么我們認(rèn)為就是大數(shù)據(jù)?！?/p>

“只要數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)的業(yè)務(wù)、管理等方面帶來幫助，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了價(jià)值，那么我們認(rèn)為就是大數(shù)據(jù)。”

而在文思海輝技術(shù)有限公司CTO芮祥麟看來，大數(shù)據(jù)應(yīng)該是在企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的補(bǔ)充，讓更多有價(jià)值的信息、數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)所用。

“目前整個(gè)業(yè)界對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的討論非常熱，可以說是鋪天蓋地，對(duì)于這種時(shí)髦的技術(shù)現(xiàn)在定義非常亂，目前業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的定義基本都是基于4V，我個(gè)人認(rèn)為大數(shù)據(jù)不是在于如何定義，最重要的是如何使用，因此我們最關(guān)注的是大數(shù)據(jù)的Value(價(jià)值)。藝術(shù)來源于生活，同樣大數(shù)據(jù)不會(huì)憑空出現(xiàn)——大數(shù)據(jù)都是企業(yè)的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集合和升華?！比A勝天成郵政事業(yè)部副總經(jīng)理巫志輝如是說道。

可以看到，雖然每個(gè)人對(duì)于大數(shù)據(jù)的定義都有所不同，但是核心卻基本一致：能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來價(jià)值的數(shù)據(jù)，就是大數(shù)據(jù)。

對(duì)此，北京百分點(diǎn)信息科技有限公司創(chuàng)始人蘇萌認(rèn)為，關(guān)于大數(shù)據(jù)概念、定義的炒作已經(jīng)有些泛濫，這對(duì)大數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用肯定會(huì)形成阻礙。“應(yīng)該停止概念炒作，回歸到數(shù)據(jù)的本身，去探討數(shù)據(jù)究竟能夠幫助企業(yè)解決什么問題？或者說，幫助企業(yè)建立起用數(shù)據(jù)去指導(dǎo)決策、運(yùn)營(yíng)、管理的一種思維模式，這才是大數(shù)據(jù)的真正意義所在?！?/p>

芮祥麟也認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，最大的問題是過分強(qiáng)調(diào)技術(shù)上的先進(jìn)性、優(yōu)越性，而很難講清楚到底能給用戶帶來什么好處？

“目前國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀基本都是為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)，基本都是追求時(shí)髦的大數(shù)據(jù)技術(shù)而進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目建設(shè)，很多企業(yè)慢慢掉進(jìn)技術(shù)為導(dǎo)向的怪圈。企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生需求，需求影響技術(shù)發(fā)展和變更，因此建設(shè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目必須有明確的業(yè)務(wù)需求，換句話說就是用商業(yè)思維來推動(dòng)大數(shù)據(jù)，只有這樣大數(shù)據(jù)的價(jià)值才能充分體現(xiàn)?！蔽字据x說。

中國(guó)惠普有限公司軟件集團(tuán)首席技術(shù)官魏喜勇則坦言，大數(shù)據(jù)一定是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的，技術(shù)是支撐手段，“但從另一方面，很多商業(yè)思維或商業(yè)應(yīng)用也都是在有了數(shù)據(jù)之后才被驅(qū)動(dòng)的，是依托于技術(shù)的創(chuàng)新的，技術(shù)也可以做到引領(lǐng)業(yè)務(wù)的變革。因此這是一個(gè)需要兩方面相結(jié)合，并共同到達(dá)一個(gè)碰撞點(diǎn)的過程。簡(jiǎn)單的說就是既要有企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)的洞察力和創(chuàng)造力，同時(shí)也要有數(shù)據(jù)和技術(shù)手段的支持?！?/p>

其實(shí)，空談大數(shù)據(jù)的概念和定義，沒有太多的意義。也許，從現(xiàn)在開始，我們應(yīng)該忘掉大數(shù)據(jù)的概念和各種所謂的先進(jìn)技術(shù)，踏踏實(shí)實(shí)地去探尋概念和技術(shù)背后，數(shù)據(jù)的真正內(nèi)涵和價(jià)值。

大數(shù)據(jù)如何落地？

國(guó)內(nèi)一家大型啤酒企業(yè)的老總，曾向王曉梅問過這樣一個(gè)問題：我知道大數(shù)據(jù)的重要性，但是卻不知道如何開始去做大數(shù)據(jù)？這可能是很多企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)所遇到的最大難題：如何切入大數(shù)據(jù)？或者說從哪里入手，來應(yīng)用大數(shù)據(jù)？

因小而美

一些企業(yè)在做大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃時(shí)，經(jīng)常會(huì)有這樣的想法：既然叫大數(shù)據(jù)，那么一定要做一個(gè)宏大的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，最好這個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠解決企業(yè)所有的業(yè)務(wù)問題。

這樣做的結(jié)果往往是，項(xiàng)目做到一半就難以為繼，最后只能草草收?qǐng)?，不了了之。事?shí)上，企業(yè)在切入大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，決不能貪大求全，而是要從小處入手。

這里所說的“小”，不是指數(shù)據(jù)量的大小，而是指具體的需求和應(yīng)用目標(biāo)。舉個(gè)例子，對(duì)于一款數(shù)據(jù)應(yīng)用，如果我的目的是分辨兩種決策誰(shuí)更好，差異在哪里，這是很具體的問題。但如果我的目標(biāo)是想知道如何讓公司贏利，這就是一個(gè)空泛的目標(biāo)。相比之下，顯然第一個(gè)目標(biāo)更容易實(shí)現(xiàn)，也更容易見到效果。

王曉梅建議說，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的起步階段，要從小做起，而不是一開始就要做一個(gè)大而全的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，把無數(shù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景都放上去?！案鶕?jù)我們過去的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，大而全的項(xiàng)目失敗的可能性非常高。因此，我們通常會(huì)建議客戶，最好是選擇兩三個(gè)月或三五個(gè)月能夠完成、可控性比較強(qiáng)、比較小的項(xiàng)目作為切入點(diǎn)?！痹谕鯐悦房磥恚@一點(diǎn)十分重要，“因?yàn)椋诤芏嗳四X袋里，對(duì)于大數(shù)據(jù)其實(shí)還是有一個(gè)大大的問號(hào)，在沒有看到真正的投資回報(bào)時(shí)，他并不知道大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)而言是否是真正有效而且必要的，一旦項(xiàng)目失敗或者見效比較慢，企業(yè)就會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)生更大的懷疑。所以先期一兩個(gè)起步項(xiàng)目的成功，是在企業(yè)和機(jī)構(gòu)里，廣泛全面地推動(dòng)大數(shù)據(jù)落地一個(gè)非常重要的基石?！?/p>

尋找合適的業(yè)務(wù)場(chǎng)景

在確定從小處切入后，大數(shù)據(jù)落地的另一個(gè)重要點(diǎn)或者說難點(diǎn)就是找到合適的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景。這一點(diǎn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最終效果也會(huì)產(chǎn)生非常大的影響。

專業(yè)調(diào)查公司W(wǎng)ikibon研究發(fā)現(xiàn)，46%的大數(shù)據(jù)投資者只能勉強(qiáng)維持著他們的投資項(xiàng)目，甚至有2%的企業(yè)完全失敗了，所有投資盡付東流。而這些企業(yè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目之所以失敗，其中一個(gè)最大的原因是它們?cè)谕顿Y大數(shù)據(jù)技術(shù)，比如Hadoop時(shí)，缺乏具體且可測(cè)量的相關(guān)商業(yè)應(yīng)用。他們聽說某個(gè)項(xiàng)目與大數(shù)據(jù)有關(guān)，便直接投錢進(jìn)去，實(shí)際上它們根本不知道他們期望的目標(biāo)是什么。也就是說，他們根本就沒有找到合適的大數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

“找到真正有代表性的行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，是大數(shù)據(jù)落地過程中最困難的事情之一?！避窍轺胝f，“不能客戶一表示想應(yīng)用大數(shù)據(jù)，就馬上把一大堆的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、解決方案塞過去，而是要和客戶的業(yè)務(wù)部門一起，對(duì)客戶所面臨的問題和業(yè)務(wù)需求進(jìn)行仔細(xì)深入地分析，看看什么是用戶目前最迫切的需求，從哪里入手最容易產(chǎn)生效果，進(jìn)而找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景”。

“在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的起步階段，要從小做起，而不是一開始就要做一個(gè)大而全的大數(shù)據(jù)平臺(tái)?！?/p>

對(duì)此，王曉梅也十分認(rèn)同。在她看來，大數(shù)據(jù)落地的核心是由業(yè)務(wù)來驅(qū)動(dòng)，而不同的行業(yè)，業(yè)務(wù)需求會(huì)有很大差別。因此，必須要針對(duì)每個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)，找到有針對(duì)性的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，“IBM去年在全球研究了600多個(gè)各種各樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，最終梳理出適合大數(shù)據(jù)應(yīng)用的兩大類行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景：一類是跨行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，適合于各個(gè)行業(yè)，例如數(shù)據(jù)探究、風(fēng)險(xiǎn)管理和反欺詐、流程優(yōu)化等等，這類的需求每個(gè)企業(yè)都存在；還有一類是基于具體行業(yè)的，比如醫(yī)療、零售、銀行等等行業(yè)，會(huì)有自己獨(dú)特的業(yè)務(wù)需求，例如，零售業(yè)基于位置的精準(zhǔn)客戶營(yíng)銷等。這類的業(yè)務(wù)場(chǎng)景一般只適合某個(gè)具體的行業(yè)?！?/p>

作為全球領(lǐng)先的企業(yè)應(yīng)用軟件解決方案提供商，SAP在行業(yè)應(yīng)用方面可以說積累了大量的經(jīng)驗(yàn)。陸大昕認(rèn)為，當(dāng)前大數(shù)據(jù)落地的最大問題就是行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的識(shí)別，“這直接關(guān)系到數(shù)據(jù)是否能夠變成企業(yè)的實(shí)際效益，而具體的應(yīng)用場(chǎng)景，不同的行業(yè)有很大的差別。SAP憑借自身所積累的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來為用戶分析，大數(shù)據(jù)在企業(yè)中該如何應(yīng)用、怎么落地，這是SAP的獨(dú)特視角” 。

事實(shí)上，目前業(yè)內(nèi)主要的大數(shù)據(jù)服務(wù)商，都已經(jīng)開始進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的研究，不過，這需要一個(gè)長(zhǎng)期的積累過程?！叭绻髷?shù)據(jù)分析的結(jié)果可以成為企業(yè)CEO判斷未來的依據(jù)，那么傳統(tǒng)商業(yè)的預(yù)測(cè)邏輯就會(huì)被新的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所取代，但這個(gè)假設(shè)有賴于行業(yè)專家能夠真正建立起可信的模型和深刻的行業(yè)見解，并利用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)手段形成一種可用的框架。如果企業(yè)自身不知道該如何分析，那么大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系就不可能提供任何幫助。目前，比較成熟的方式還是商業(yè)公司對(duì)社交媒體的語(yǔ)義分析并用于商業(yè)決策，比如Social Data Services這種服務(wù)。這其實(shí)是Facebook數(shù)據(jù)分析模式的企業(yè)變種。更多的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，有賴于各個(gè)行業(yè)專家的慢慢耕耘，這絕不是一個(gè)一蹴而就的市場(chǎng)?！奔坠俏拇笾腥A區(qū)技術(shù)總經(jīng)理喻思成分析說。

“如果大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以成為企業(yè)CEO判斷未來的依據(jù)，那么傳統(tǒng)商業(yè)的預(yù)測(cè)邏輯就會(huì)被新的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所取代?！?/p>

在找到合適的切入點(diǎn)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景后，大數(shù)據(jù)落地便進(jìn)入了實(shí)際操作階段。這時(shí)，企業(yè)又該注意哪些問題呢？

喻思成認(rèn)為，大數(shù)據(jù)落地關(guān)鍵因素包括如何獲取實(shí)時(shí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流、如何組織大數(shù)據(jù)并集成到數(shù)據(jù)中心、使用哪些技能和工具來分析大數(shù)據(jù)并提供實(shí)時(shí)的共享，從而進(jìn)行更好更全面的業(yè)務(wù)決策等等。“企業(yè)不能只是將對(duì)其關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的管理作為唯一的重點(diǎn)，而是需要多類型的大數(shù)據(jù)與關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并重。企業(yè)必須將傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，與目前流行的大數(shù)據(jù)技術(shù)都作為主要的數(shù)據(jù)管理手段?！庇魉汲烧f。

對(duì)此，巫志輝則提出了以下幾個(gè)建議:

1、做好企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“數(shù)字化”。

經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的信息化建設(shè)后，企業(yè)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理已經(jīng)做得相對(duì)較成熟了，反觀非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則還處于半休眠和休眠狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)以往是被忽略的。首先，企業(yè)可以從這方面入手，運(yùn)用業(yè)界成熟的技術(shù)和產(chǎn)品進(jìn)行“數(shù)字化”，將此類數(shù)據(jù)激活，并將其納入企業(yè)的整體數(shù)據(jù)中進(jìn)行統(tǒng)一管控。

2、做好企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)整合。

在開展大數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)先以內(nèi)部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，逐步開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用工作。內(nèi)部數(shù)據(jù)是企業(yè)所能獲得的最成熟、最易于理解的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是通過企業(yè)IT規(guī)劃、主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)系統(tǒng)和其它渠道收集而來，需要對(duì)這些內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和標(biāo)準(zhǔn)化。然后，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)解讀這些來自客戶交易、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、事件、單據(jù)、電子郵件的內(nèi)部數(shù)據(jù)等，進(jìn)而為企業(yè)提供有價(jià)值的分析” 。

3、建立合理的長(zhǎng)期規(guī)劃。

大數(shù)據(jù)是一項(xiàng)持久的工程，往往不是一蹴而就的，是一個(gè)不斷迭代的過程。好比建設(shè)完成ERP、CRM等業(yè)務(wù)系統(tǒng)以后，企業(yè)IT系統(tǒng)的建設(shè)僅僅是一個(gè)開始，未來隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展還會(huì)有更多的系統(tǒng)有待建設(shè)。對(duì)于大數(shù)據(jù)來講是同樣的原理，當(dāng)內(nèi)部數(shù)據(jù)得到充分的應(yīng)用以后，目光就會(huì)轉(zhuǎn)移到外部，這里還有大量的數(shù)據(jù)，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交商務(wù)、微博和微信等，這些數(shù)據(jù)中仍然存在著大量的數(shù)據(jù)財(cái)富。這給企業(yè)的大數(shù)據(jù)建設(shè)帶來更大的挑戰(zhàn)，因此面對(duì)未來大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，作為企業(yè)，需要對(duì)大數(shù)據(jù)做好長(zhǎng)期的規(guī)劃，分步實(shí)施，只有這樣才能讓大數(shù)據(jù)的價(jià)值發(fā)揮得更大、更廣。

4、培養(yǎng)一支專業(yè)隊(duì)伍。

大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設(shè)專業(yè)隊(duì)伍，特別是大數(shù)據(jù)的分析人員尤為重要。

中國(guó)惠普有限公司軟件集團(tuán)首席技術(shù)官魏喜勇建議，企業(yè)要想成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)，首先要定義想要做什么，比如業(yè)務(wù)創(chuàng)新、精確營(yíng)銷、電子商務(wù)、視頻分析等等，有些可能是以前想到但沒法實(shí)現(xiàn)的，比如一些技術(shù)的障礙、知識(shí)的匱乏等，而這些現(xiàn)在隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，很多以前無法實(shí)現(xiàn)的或很困難實(shí)現(xiàn)的想法和業(yè)務(wù)模式，現(xiàn)在都可以進(jìn)行，這應(yīng)該就是大數(shù)據(jù)的切入點(diǎn)。

具體來講，為了幫助企業(yè)找到和業(yè)務(wù)的最佳結(jié)合，一般可以從數(shù)據(jù)的規(guī)模、數(shù)據(jù)的聯(lián)系、數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性三方面考慮。

首先，要針對(duì)足夠規(guī)模的數(shù)據(jù)，這樣幫助企業(yè)從眾多的數(shù)據(jù)中獲取更有效的業(yè)務(wù)價(jià)值數(shù)據(jù)；

其次，明確數(shù)據(jù)的作用是什么，找出不同數(shù)據(jù)集之間的聯(lián)系，才能真正制定出更有效的、更有針對(duì)性的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，幫助企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力；

最后，快速的獲取信息，并形成業(yè)務(wù)策略的數(shù)據(jù)依據(jù)，是業(yè)務(wù)執(zhí)行的保障。

魏喜勇舉例說，在如今快節(jié)奏的世界中，能夠隨時(shí)掌握最新報(bào)道和業(yè)界發(fā)展動(dòng)態(tài)，對(duì)于廣播、媒體以及情報(bào)機(jī)構(gòu)而言，可能是脫穎而出的關(guān)鍵所在。隨著網(wǎng)絡(luò)上的視頻資料激增，以及大量頻道每天在全球范圍內(nèi)進(jìn)行直播，因此需要全天候監(jiān)控掌握相關(guān)內(nèi)容，而利用傳統(tǒng)的手動(dòng)方式收集這些資料的成本高昂、效率低下。

“企業(yè)要想成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)，首先要定義想要做什么，一般可以從數(shù)據(jù)的規(guī)模、數(shù)據(jù)的聯(lián)系、數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性三方面考慮?！?/p>

圖 大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景

“惠普大數(shù)據(jù)解決方案中的廣播媒體監(jiān)控是新一代的監(jiān)控技術(shù)，這一技術(shù)可以幫助客戶在大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)中，分析和掌握最新的報(bào)道，并快速地進(jìn)行處理和應(yīng)用，從而使在之前很困難實(shí)現(xiàn)的想法成為現(xiàn)實(shí)?！蔽合灿陆榻B說。

落地仍存挑戰(zhàn)

雖然各個(gè)IT服務(wù)商對(duì)于大數(shù)據(jù)落地都有自己的解決方案和途徑，但在實(shí)際應(yīng)用中，我們?nèi)阅芸吹骄嚯x大數(shù)據(jù)真正落地，仍有很多挑戰(zhàn)。

在魏喜勇看來，目前大數(shù)據(jù)在落地的過程中確實(shí)還存在著一些問題，如I/O處理速度等技術(shù)方面的挑戰(zhàn)、大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)方面的挑戰(zhàn)等等，“但最大挑戰(zhàn)是來自于如何解決業(yè)務(wù)部門的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)部門的技術(shù)實(shí)現(xiàn)之間的矛盾。技術(shù)部門希望業(yè)務(wù)部門可以首先提出大數(shù)據(jù)的具體分析需求，而業(yè)務(wù)部門往往希望技術(shù)部門針對(duì)數(shù)據(jù)提出分析建議，這對(duì)雙方都是很大的挑戰(zhàn)。協(xié)調(diào)好業(yè)務(wù)需求和技術(shù)實(shí)現(xiàn)之間的關(guān)系，才能使大數(shù)據(jù)真正為企業(yè)發(fā)揮作用?！?/p>

在芮祥麟看來，大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)落地的最大挑戰(zhàn)來自于實(shí)施咨詢團(tuán)隊(duì)的缺乏，“國(guó)內(nèi)缺乏很好的大數(shù)據(jù)實(shí)施咨詢團(tuán)隊(duì)，而且，目前也沒有太成熟的大數(shù)據(jù)落地方法論。當(dāng)然，這是需要時(shí)間積累和沉淀的?！?/p>

巫志輝則認(rèn)為，盡管大數(shù)據(jù)意味著大機(jī)遇，擁有巨大的應(yīng)用價(jià)值，但同時(shí)也遭遇工程技術(shù)、管理政策、資金投入、人才培養(yǎng)等諸多領(lǐng)域的大挑戰(zhàn)。只有解決這些基礎(chǔ)性的挑戰(zhàn)問題，才能充分利用這個(gè)大機(jī)遇，讓大數(shù)據(jù)為企業(yè)、為社會(huì)充分發(fā)揮價(jià)值與貢獻(xiàn)，“特別是在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)響應(yīng)方面，將會(huì)遇到很大的挑戰(zhàn)” 。

巫志輝認(rèn)為，企業(yè)的海量數(shù)據(jù)可能會(huì)成為企業(yè)的真正優(yōu)勢(shì)，為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的洞察力，但隨之而來的問題就是數(shù)據(jù)處理的能力和速度。數(shù)據(jù)的運(yùn)算速度會(huì)受到物理設(shè)備極限能力的限制，這意味著一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算將無法實(shí)時(shí)完成，可能會(huì)持續(xù)幾個(gè)小時(shí)，甚至幾天。任何企業(yè)的目標(biāo)都是希望獲得一個(gè)真實(shí)的且實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)往往涉及了多年的歷史管理數(shù)據(jù)，企業(yè)可以從中提高決策、加速性能，并提高生產(chǎn)力和效率?，F(xiàn)階段，企業(yè)自身也正在以驚人的速度發(fā)展業(yè)務(wù)。“企業(yè)越來越需要對(duì)影響他們業(yè)務(wù)的事件做出更快的反應(yīng)。通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)能夠找出提高其業(yè)務(wù)規(guī)劃趨勢(shì)和預(yù)測(cè)的模式，以減少在處理顧客需求和投訴方面的響應(yīng)時(shí)間，同時(shí)，也可以及時(shí)向銷售部門提供所需的信息。為實(shí)現(xiàn)企業(yè)縮短響應(yīng)時(shí)間的目標(biāo)，企業(yè)必須要在事件發(fā)生時(shí)做出實(shí)時(shí)的交易信息評(píng)估，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的問題處理?！蔽字据x說。

而在陸大昕看來，大數(shù)據(jù)落地最大挑戰(zhàn)來自于用戶在人才方面的儲(chǔ)備不足，“很多企業(yè)還處于信息化初級(jí)階段，企業(yè)剛剛明白信息化的重要性，好不容易上了ERP、又接著上了CRM，現(xiàn)在突然出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的浪潮，其實(shí)很多企業(yè)還沒有為此準(zhǔn)備好。大數(shù)據(jù)需要企業(yè)具備既懂IT技術(shù)、又對(duì)業(yè)務(wù)十分了解、還要精通數(shù)學(xué)的復(fù)合型人才，很多企業(yè)并沒有這樣的人才儲(chǔ)備?！?/p>

數(shù)據(jù)服務(wù)商正在興起

如果消費(fèi)者已經(jīng)光顧過你的網(wǎng)站，那么數(shù)據(jù)服務(wù)公司就能通過場(chǎng)景引擎技術(shù)，分析出用戶的瞬時(shí)和長(zhǎng)期消費(fèi)偏好、閱讀偏好，并綜合分析他（她）的性別、年齡、婚姻狀況、職業(yè)等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息，構(gòu)成一幅飽滿而又生動(dòng)的“用戶畫像”。

一旦這個(gè)消費(fèi)者再次來到網(wǎng)站，網(wǎng)站還可以通過原先的畫像，實(shí)時(shí)影響消費(fèi)者的點(diǎn)擊行為。消費(fèi)者每刷新一個(gè)頁(yè)面，網(wǎng)站都可以實(shí)時(shí)分析其即時(shí)購(gòu)物偏好，推測(cè)出該消費(fèi)者此時(shí)是否有明確的購(gòu)買意向、處于購(gòu)買中的哪個(gè)階段、對(duì)什么樣的產(chǎn)品有興趣，而后結(jié)合網(wǎng)站的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和業(yè)務(wù)特點(diǎn)，以及消費(fèi)者的購(gòu)買歷史記錄等信息，將最合適的商品展現(xiàn)在他面前。

假設(shè)一個(gè)用戶已經(jīng)購(gòu)買了一款3000元的品牌手機(jī)，現(xiàn)在打算為家人挑選一款手機(jī)，他在網(wǎng)站上的行為運(yùn)作過程將如表一所示。不難看出，推薦引擎會(huì)追蹤用戶的購(gòu)物全過程，根據(jù)用戶畫像和零售行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，幫助其挑選商品。

這就是百分點(diǎn)公司正在做的一項(xiàng)事情：為消費(fèi)者建立“用戶畫像”。那么，“用戶畫像”有什么價(jià)值呢？

在蘇萌看來，“用戶畫像”對(duì)于很多企業(yè)而言，就像是指引企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的指路明燈，“考慮一下這樣的場(chǎng)景：一個(gè)商場(chǎng)的洗衣機(jī)做促銷活動(dòng)，我們可以通過‘用戶畫像’，篩選出若干批符合這次活動(dòng)的人群或會(huì)員。假設(shè)用戶群A最符合本次活動(dòng)，用戶群B次之，用戶群C最后。對(duì)A，商場(chǎng)發(fā)送頻次不等的個(gè)性化短信；對(duì)B，發(fā)送個(gè)性化郵件；對(duì)C，則適當(dāng)發(fā)送、投遞宣傳資料。對(duì)于A，導(dǎo)購(gòu)會(huì)直接向他們介紹洗衣機(jī)活動(dòng)，并提供一個(gè)不錯(cuò)的折扣；對(duì)于B，導(dǎo)購(gòu)會(huì)詳細(xì)介紹洗衣機(jī)和其他家電，刺激他們的需求；對(duì)于C，則可能任由他們?cè)诘陜?nèi)自由閑逛”。

不難看出，所謂的“用戶畫像”，就是通過對(duì)用戶在網(wǎng)站上的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解用戶的消費(fèi)行為和偏好，并對(duì)用戶的消費(fèi)能力和價(jià)值進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，從而為企業(yè)提供決策支持。據(jù)蘇萌介紹，目前百分點(diǎn)正在做消費(fèi)者全網(wǎng)的“用戶畫像”，“通過對(duì)幾百家網(wǎng)站消費(fèi)者數(shù)據(jù)的整合和分析，全網(wǎng)的‘用戶畫像’可以更全面的了解消費(fèi)者。對(duì)每個(gè)企業(yè)網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，看到的只是用戶的一方面偏好，比如在凡客上看到的是用戶購(gòu)買衣服的偏好，在京東商城上看到的是用戶購(gòu)買電器的偏好，但全網(wǎng)的用戶畫像，則整合了幾百家電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，包括1號(hào)店、凡客、國(guó)美等等，可以了解到用戶全網(wǎng)的購(gòu)買行為和偏好”。

“‘用戶畫像’對(duì)于很多企業(yè)而言，就像是指引企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的指路明燈?！?/p>

如果真如蘇萌所言，可以建立全網(wǎng)的“用戶畫像”，那么其應(yīng)用空間無疑是十分廣闊的。例如，國(guó)內(nèi)一家知名銀行的信用卡中心想全面了解其在線申請(qǐng)信用卡和貸款用戶的特征，了解哪些用戶的消費(fèi)能力高并且信用好。傳統(tǒng)做法是通過在線問卷和電話回訪，評(píng)估用戶的購(gòu)買力和信用狀況。不過，這些問卷中涉及的數(shù)據(jù)很少，而且很多可以造假，很難做出準(zhǔn)確的評(píng)估；如果采用電話回訪，代價(jià)又太高，不方便全面推行。

這時(shí)，全網(wǎng)的“用戶畫像”就可以派上用場(chǎng)：用戶最近在衣、食、住、行、玩等各個(gè)方面的消費(fèi)金額和消費(fèi)頻次，可以很客觀地描述其購(gòu)買力；用戶經(jīng)常訪問的社區(qū)論壇、媒體網(wǎng)站，可以很全面地了解其社會(huì)屬性，比如屬于哪個(gè)社交圈子、生活品位等等。有了這些數(shù)據(jù)，銀行可以對(duì)申請(qǐng)人做出更好判斷，是否給其發(fā)信用卡，發(fā)什么類型的信用卡，透支額度多大；或是否為他提供貸款，貸款額度多大，貸款利率多少等等。

如果對(duì)蘇萌所說的“用戶畫像”進(jìn)行分析，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，“用戶畫像”能否成功并產(chǎn)生價(jià)值的關(guān)鍵在于用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)量的多少。數(shù)據(jù)量越多，對(duì)于用戶的畫像就會(huì)越精準(zhǔn)。“這就是百分點(diǎn)作為獨(dú)立的第三方大數(shù)據(jù)服務(wù)商的價(jià)值，我們通過為500多家電子商務(wù)提供服務(wù)，積累了大量的消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)?！碧K萌說。不過，蘇萌也坦言，在公司成立初期，這一數(shù)據(jù)的積累過程十分艱難，“我們用了兩年多的時(shí)間，一點(diǎn)一點(diǎn)地進(jìn)行數(shù)據(jù)的積累?！?/p>

在完成全網(wǎng)的“用戶畫像”之后，百分點(diǎn)接下來想要做的是大數(shù)據(jù)SaaS服務(wù)商?！拔覀兿Ｍㄟ^SaaS服務(wù)的形式，讓這種基于數(shù)據(jù)而得到的對(duì)用戶的理解能力流動(dòng)起來，使那些自己沒有太多數(shù)據(jù)的企業(yè)，也能夠從大數(shù)據(jù)中受益”。

在蘇萌看來，如果數(shù)據(jù)不能流動(dòng)的話，那么每個(gè)企業(yè)看到的是一個(gè)數(shù)據(jù)孤島。大數(shù)據(jù)真正能夠給社會(huì)帶來價(jià)值，是在于數(shù)據(jù)能夠流動(dòng)起來，企業(yè)外部數(shù)據(jù)占的權(quán)重會(huì)越來越重要。蘇萌以沃爾瑪和寶潔之間數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)流動(dòng)的故事為例，講述了這種數(shù)據(jù)流動(dòng)帶來的好處：沃爾瑪非常了解消費(fèi)者在線下店里購(gòu)買的行為；而寶潔非常了解對(duì)寶潔旗下的眾多品牌，什么樣的消費(fèi)者會(huì)有什么樣的偏好，兩個(gè)企業(yè)通過數(shù)據(jù)的融合和貫通能夠從不同的層面更好地了解消費(fèi)者。蘇萌還認(rèn)為，相同行業(yè)數(shù)據(jù)的擴(kuò)展是加法效應(yīng)，而不同行業(yè)數(shù)據(jù)的擴(kuò)展是乘法效應(yīng)，“比如說沃爾瑪和寶潔公司，以及汽車生產(chǎn)制造商和上下游企業(yè)數(shù)據(jù)共享，能讓單個(gè)的企業(yè)對(duì)于消費(fèi)者有更深刻、全面的洞察，能夠通過數(shù)據(jù)來提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。而百分點(diǎn)現(xiàn)在試圖打造的就是一個(gè)集合各行業(yè)數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)，并通過這一平臺(tái)，使各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)流動(dòng)起來，產(chǎn)生更大的價(jià)值?！?/p>

百分點(diǎn)公司所做的事情，其實(shí)是大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)十分具有潛力的市場(chǎng)：專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)服務(wù)商。“這是一個(gè)非常重要的發(fā)展方向，文思海輝公司十分看好這一市場(chǎng)，這也是我們公司正在積極投資的一個(gè)方向?！避窍轺胝f。

表 “用戶畫像”應(yīng)用說明表

事實(shí)上，這里面不僅市場(chǎng)空間巨大，而且也會(huì)引發(fā)很多行業(yè)原有商業(yè)模式的變革。以汽車行業(yè)為例，歐洲一家傳統(tǒng)的汽車制造商，就正在向數(shù)據(jù)服務(wù)商轉(zhuǎn)型?，F(xiàn)在，這家汽車制造商所生產(chǎn)的汽車中，都會(huì)裝配傳感器。傳感器能夠收集兩類信息：第一類信息是汽車內(nèi)部的各種關(guān)鍵零部件信息，包括雨刷、引擎、安全氣囊等等，在汽車運(yùn)行過程中，相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)都會(huì)收集起來。第二類信息是汽車外圍的信息，汽車在行駛過程中，周圍其它車輛的信息，以及其所處物理環(huán)境的關(guān)鍵信息等等，都會(huì)通過傳感器收集起來。只要汽車在行駛的過程中，兩類數(shù)據(jù)就會(huì)源源不斷遞送到相關(guān)的數(shù)據(jù)中心。之后，汽車制造商通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析。

有了數(shù)據(jù)分析，這家汽車制造商可以做很多事情。首先，可以為汽車駕駛員提供收費(fèi)的增值服務(wù)，比如汽車駕駛員可以實(shí)時(shí)了解，最佳行駛路徑是怎樣的，哪條路有交通障礙或者出現(xiàn)了危險(xiǎn)等。

更重要的是，在掌握了這些數(shù)據(jù)后，這家汽車制造商專門成立了數(shù)據(jù)分析部門。從2012年開始，已經(jīng)把原始數(shù)據(jù)不斷地進(jìn)行精加工，包裝成各種各樣的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，然后把這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品銷售給上下游企業(yè)，甚至賣給一些政府部門。

可以看到，通過數(shù)據(jù)，這家汽車制造商正在向數(shù)據(jù)服務(wù)商轉(zhuǎn)變，這對(duì)于汽車制造行業(yè)所帶來的沖擊無疑是十分巨大的。

事實(shí)上，在幾年之前，阿里巴巴就已經(jīng)向世人展示了數(shù)據(jù)服務(wù)的潛力。2010年3月，阿里巴巴旗下的淘寶平臺(tái)宣布，將面向全球首度開放數(shù)據(jù)。淘寶的數(shù)據(jù)開放一是對(duì)公眾的免費(fèi)信息，比如推出類似于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的“淘寶指數(shù)”。商家可以根據(jù)以往的銷售信息和“淘寶指數(shù)”進(jìn)行生產(chǎn)、庫(kù)存決策。對(duì)于大眾來說，淘寶的數(shù)據(jù)發(fā)布就像是統(tǒng)計(jì)局和價(jià)格監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)的功能，淘寶指數(shù)相當(dāng)于行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)的各項(xiàng)指標(biāo)。

作為針對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)開放的商用產(chǎn)品，淘寶推出了“數(shù)據(jù)魔方”產(chǎn)品，通過淘寶數(shù)據(jù)魔方平臺(tái)，商家可以直接獲取行業(yè)宏觀情況、自己品牌的市場(chǎng)狀況、消費(fèi)者行為情況等，但是不能獲得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)。2012年7月，阿里巴巴集團(tuán)的“聚石塔”正式發(fā)布，其“數(shù)據(jù)分享平臺(tái)”戰(zhàn)略全面展開?！熬凼笔前⒗锇桶褪状温?lián)合全集團(tuán)大數(shù)據(jù)力量打造的一款大數(shù)據(jù)商用產(chǎn)品，為用戶提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算兩類服務(wù)。據(jù)阿里巴巴公布的信息顯示，到2013年年初，短短幾個(gè)月內(nèi)，已有十多萬的商家入駐“聚石塔”，數(shù)據(jù)服務(wù)的吸引力由此可見一斑。

未來，可以預(yù)見的是，隨著數(shù)據(jù)的價(jià)值被更多企業(yè)認(rèn)可，各個(gè)行業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)商會(huì)大量出現(xiàn)，而他們也會(huì)成為推動(dòng)大數(shù)據(jù)落地并普及的最重要力量之一。

“找到真正有代表性的行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，是大數(shù)據(jù)落地過程中最困難的事情之一?！?/p>

關(guān)于大數(shù)據(jù)的五大誤區(qū)

1 大數(shù)據(jù)等于Hadoop

一提到大數(shù)據(jù)，很多人首先想到的就是Hadoop。Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，很多企業(yè)利用Hadoop進(jìn)行大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析，因此，Hadoop也被很多企業(yè)認(rèn)為是大數(shù)據(jù)時(shí)代最熱門的技術(shù)。這一點(diǎn)，從最近兩年國(guó)內(nèi)外各大IT廠商紛紛擁抱Hadoop就可看出，Hadoop的流行程度。一時(shí)間，Hadoop似乎成了大數(shù)據(jù)的代名詞。但事實(shí)果真如此嗎？

“Hadoop絕不是大數(shù)據(jù)的唯一。在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，同樣能夠處理大數(shù)據(jù)?！避窍轺肴缡钦f道。

確實(shí)，企業(yè)中的數(shù)據(jù)，可以分為兩類，一類是精確數(shù)據(jù)。精確數(shù)據(jù)是指每條數(shù)據(jù)都有著準(zhǔn)確的含義和確定的價(jià)值，表達(dá)很明確的信息。比如，制造業(yè)的一條生產(chǎn)記錄。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以處理這類數(shù)據(jù)。并基于此類數(shù)據(jù)通過復(fù)雜邏輯分析推演出業(yè)務(wù)價(jià)值為強(qiáng)項(xiàng)。

另一類數(shù)據(jù)是模糊數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)，如果看單條數(shù)據(jù)，并沒有確定的價(jià)值和明確的含義。比如，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的點(diǎn)擊記錄。Hadoop的優(yōu)勢(shì)是能對(duì)海量模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總排序比對(duì)等操作，把他們變成有意義的數(shù)據(jù)，再通過海量的樣本比對(duì)等方式歸納產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。

而在處理精確數(shù)據(jù)時(shí)，Hadoop并不一定適合?！皞鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)也可以滿足用戶的很多需求，所以企業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)，要對(duì)自己的需求進(jìn)行仔細(xì)分析，看看采用什么技術(shù)的投資回報(bào)率是最高的，而不是盲目的采用Hadoop?！?/p>

2 要應(yīng)用大數(shù)據(jù)，必須要懂技術(shù)

一種觀點(diǎn)認(rèn)為：應(yīng)用大數(shù)據(jù)，必須要對(duì)技術(shù)十分了解。但事實(shí)上，這是一個(gè)認(rèn)識(shí)誤區(qū)。因?yàn)閺谋举|(zhì)上來看，大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)技術(shù)問題，而是由業(yè)務(wù)來驅(qū)動(dòng)的。它代表的是一種商業(yè)思維：用數(shù)據(jù)分析來支撐決策。從這個(gè)角度而言，只要對(duì)業(yè)務(wù)有足夠的了解，就可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)。至于技術(shù)問題，可以交給專業(yè)的IT服務(wù)商去解決。

3 數(shù)據(jù)越多越好

很多人認(rèn)為，既然叫大數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)量當(dāng)然是越大越好。但事實(shí)并非如此。數(shù)據(jù)量的多少，并不是衡量大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)?！皵?shù)據(jù)量多少并不是很重要，我們應(yīng)該從以下兩個(gè)方面來衡量數(shù)據(jù)：一是有價(jià)值的數(shù)據(jù)。對(duì)于企業(yè)而言，需要的是有價(jià)值的數(shù)據(jù)，沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)，即便是再大的量，對(duì)于企業(yè)也只是數(shù)據(jù)垃圾。二是數(shù)據(jù)是否能‘活’起來。數(shù)據(jù)必須使用，才能產(chǎn)生價(jià)值。只有不停地使用數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)背后的關(guān)系和價(jià)值，才能使數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系更加豐富和完善?！碧K萌說。

4 不是所有的企業(yè)都需要大數(shù)據(jù)

最近，看到很多人發(fā)表言論，認(rèn)為并非所有的企業(yè)都需要大數(shù)據(jù)。其實(shí)，這種說法仍然是將大數(shù)據(jù)視為是一種技術(shù)或是一個(gè)IT解決方案。但本質(zhì)上，大數(shù)據(jù)代表的是一種處理問題的思維方式和技能，即從數(shù)據(jù)中去發(fā)現(xiàn)價(jià)值、挖掘價(jià)值的技能，以數(shù)據(jù)作為決策的依據(jù)，而不是拍腦袋來決定。從這個(gè)角度來說，其實(shí)所有的企業(yè)都需要大數(shù)據(jù)，即便是非常小的企業(yè)。因?yàn)槲覀円呀?jīng)進(jìn)入一個(gè)數(shù)據(jù)無所不在的時(shí)代。

5 大數(shù)據(jù)可以搞定一切

還有一種觀點(diǎn)認(rèn)為，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)之后，企業(yè)就能高枕無憂。他們相信：大數(shù)據(jù)能夠替他們制定戰(zhàn)略并進(jìn)行決策，這是一種十分危險(xiǎn)的想法。因?yàn)?，如果?shù)據(jù)不完整、斷章取義或者被破壞，系統(tǒng)可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的決策，從而削弱企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。所以，大數(shù)據(jù)雖然能夠進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，但它仍然只是一個(gè)工具，它可以幫助決策者縮小范圍，讓決策者能更精確地了解市場(chǎng)需求、用戶喜好，但最終制定決策時(shí)，必須由人來完成。

雖然，在大數(shù)據(jù)落地方面，仍有很多挑戰(zhàn)和誤區(qū)，但我們也看到，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有一些IT服務(wù)商，正在全力推動(dòng)大數(shù)據(jù)在用戶中的落地進(jìn)程，而且，也已經(jīng)有一些成功案例出現(xiàn)。為了對(duì)這些優(yōu)秀的IT服務(wù)商進(jìn)行鼓勵(lì)，并讓更多企業(yè)有所參考和借鑒，我們精心推出了“2013中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用風(fēng)云榜”，希望通過這種評(píng)選表彰的方式來讓更多的IT服務(wù)商，加入到推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的隊(duì)伍中，使用戶能夠真正體會(huì)到大數(shù)據(jù)應(yīng)用所帶來的價(jià)值。

2013中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用風(fēng)云榜

2013年度大數(shù)據(jù)領(lǐng)袖企業(yè)

2013年度大數(shù)據(jù)突出表現(xiàn)企業(yè)

2013年度大數(shù)據(jù)行業(yè)最佳服務(wù)商

2013年度中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用最佳產(chǎn)品·最佳平臺(tái)系統(tǒng)·最佳解決方案