從傳統(tǒng)研究模式穿越到大數(shù)據(jù)“星際”

馬　亮

（慧辰資訊，北京　100016）

從傳統(tǒng)研究模式穿越到大數(shù)據(jù)“星際”

馬亮

（慧辰資訊，北京100016）

大數(shù)據(jù)通過多維化的研究模式讓我們認(rèn)知了一個不同的數(shù)據(jù)探索模式，對于未來的預(yù)知和探測將是未來大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要目標(biāo)。本文通過對比大數(shù)據(jù)研究與傳統(tǒng)市場研究模式的區(qū)別，比較分析了大數(shù)據(jù)研究與傳統(tǒng)研究模式的互補(bǔ)關(guān)系，并提出如何結(jié)合二者的優(yōu)勢將數(shù)據(jù)研究進(jìn)行深化；由于大數(shù)據(jù)模式仍然在開發(fā)和探索階段，所以對于其研究的各項內(nèi)容及方式仍舊存在不足，本文將例舉大數(shù)據(jù)研究的幾個主要問題并提出研究行業(yè)應(yīng)當(dāng)通過哪些形式合理利用大數(shù)據(jù)探索方法。

大數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)研究；方法論

1　引言

在電影《星際穿越》中，一個傳統(tǒng)的故事被諾蘭放置于新的超維空間，立刻產(chǎn)生了眾多遐想，激起了人們對宇宙神秘特性的熱議。而現(xiàn)實(shí)生活中，面對新的大數(shù)據(jù)時空，那浩繁如星際的數(shù)據(jù)量，多維化的研究模式，也具備著同樣神奇的吸引力。大數(shù)據(jù)不再只是通過傳統(tǒng)的研究方式影響世界，它所擅長的預(yù)測和探索未來趨勢的能力，成為其當(dāng)下最受熱議的話題。

大數(shù)據(jù)（Big Data）21世紀(jì)初最早作為技術(shù)術(shù)語出現(xiàn)于海量信息檢索領(lǐng)域，后續(xù)在IT領(lǐng)域逐步傳播，并在2009年后隨著云計算應(yīng)用逐步受到更多關(guān)注。IBM首先對其進(jìn)行商業(yè)化定義，并于2011年率先推出業(yè)務(wù)解決方案。此后，大數(shù)據(jù)更多作為業(yè)務(wù)概念迅速應(yīng)用到社會各領(lǐng)域，并在近兩年引發(fā)無限的價值遐想和業(yè)務(wù)熱潮。

2　大數(shù)據(jù)研究

其實(shí)，相對層出不窮的各種商業(yè)化包裝和定義，4V（Volume-規(guī)模體量大、Variety-格式多樣、Velocity-高速處理、Value-巨大價值）理論通過4個核心特征樸素而準(zhǔn)確地來描述了大數(shù)據(jù)。由于相關(guān)的介紹頗多，這里不再贅述，我們主要從價值開始對大數(shù)據(jù)的討論。

2.1大數(shù)據(jù)下的價值法則沒有變化

如果根據(jù)大數(shù)據(jù)的4V特性進(jìn)行暢想，當(dāng)我們以Velocity能力達(dá)到了Volume和Variety的處理需求，Value是否就水到渠成了呢，答案并不是這樣。因?yàn)閿?shù)據(jù)的價值法則并沒有變：數(shù)據(jù)只有分析后才有價值，而價值的多少取決于分析的深度和能力。

市場研究行業(yè)作為一個通過深入分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的行業(yè)，更有希望在大數(shù)據(jù)環(huán)境下獲得廣闊的發(fā)揮空間。但實(shí)際上，相對于技術(shù)性驅(qū)動的新興的跨界競爭對手（互聯(lián)網(wǎng)平臺性企業(yè)/技術(shù)性數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)等）的活躍，傳統(tǒng)市場研究公司反應(yīng)相對遲緩而被動。

針對這個問題，技術(shù)決定論認(rèn)為是研究公司技術(shù)能力短板問題；而代替論則認(rèn)為傳統(tǒng)研究方式不適用于大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)下的研究方式（如個性化/預(yù)測）將徹底代替?zhèn)鹘y(tǒng)研究方法。

筆者在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域有深入的背景，近幾年又在市場研究行業(yè)工作，對研究業(yè)務(wù)特性相對比較熟悉。因此，更適合從一種綜合的角度看待這些問題。

2.2傳統(tǒng)市場研究與大數(shù)據(jù)研究的方法論

針對前面技術(shù)決定論的觀點(diǎn)，筆者作為資深I(lǐng)T人員，實(shí)際也不敢茍同。大數(shù)據(jù)業(yè)態(tài)下，技術(shù)對市場研究的推動力是大了很多，但不是包打天下，它更多提升了分析的能力，并不是深度和專業(yè)性。而研究方法替代論的觀點(diǎn)，則是把傳統(tǒng)研究和大數(shù)據(jù)的研究方法論置于一種對立的角度來看問題。

正如天體物理學(xué)是我們離開地球遨游新星際的理論基礎(chǔ)，研究方法論也是研究公司遨游數(shù)據(jù)空間的基本依據(jù)。如何從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)空間快速進(jìn)入大數(shù)據(jù)空間，首先我們要從研究方法論角度進(jìn)行辯證的分析。

傳統(tǒng)研究方法論和大數(shù)據(jù)下的新方法論，是不是真的對立或者替代的呢？我們不妨從更高的角度（以數(shù)據(jù)為統(tǒng)一點(diǎn)，把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)納入一個數(shù)據(jù)時空）來看兩者的特點(diǎn)與關(guān)系（見圖1）。

圖1　方法論比較

從圖1可以看到：一是市場研究公司的傳統(tǒng)方法論，其關(guān)注是全局/群體的特性，力求發(fā)掘現(xiàn)象原因（Why），從而去做改進(jìn)或者變化。而大數(shù)據(jù)的新方法論則更關(guān)注個體性/局部，更擅長對未來的預(yù)測（Future）。也就是說，兩者適合各自適合解決不同研究目的的問題。二是傳統(tǒng)方法論與大數(shù)據(jù)方法論在數(shù)據(jù)空間可并行應(yīng)用，并不割裂。尤其是前者的分析思路仍然可以適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境，而后者是在更大數(shù)據(jù)空間下對分析方式的擴(kuò)展。

所以，兩種研究方法論，類似于物理學(xué)中牛頓經(jīng)典力學(xué)（適合宏觀低速）與狹義相對論（適合微觀高速）的辯證關(guān)系，各自更適合不同的業(yè)務(wù)場景，在大數(shù)據(jù)空間下是可以互相借鑒和補(bǔ)充，并不是對立或者替代。理解了這種關(guān)系后，我們進(jìn)一步從大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的角度，來深入討論市場研究與大數(shù)據(jù)的關(guān)系。

3　大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的模式

近兩年來，各種企業(yè)（尤以技術(shù)驅(qū)動企業(yè)為代表）推出的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品/服務(wù)層出不窮，但如果從研究產(chǎn)品核心的三個要素（數(shù)據(jù)特性、分析方法論和產(chǎn)品類型）來看，無非以下幾種模式。

（1）大數(shù)據(jù)+傳統(tǒng)研究方法。這類大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，是當(dāng)前眾多大數(shù)據(jù)研究產(chǎn)品的重要形態(tài)。比如各種基于大數(shù)據(jù)的市場份額、移動App分析、電商交易分析和用戶分組等。實(shí)際上，這是一種“舊瓶裝新酒”的模式，本質(zhì)只是把數(shù)據(jù)從小規(guī)模替換為更大規(guī)模的數(shù)據(jù)源，分析方法論（甚至包括思路/指標(biāo)）仍是傳統(tǒng)研究所采用的那一套體系。這個也證明了之前的觀點(diǎn)：傳統(tǒng)研究方法論同樣適用于大數(shù)據(jù)分析（只要選擇合適的應(yīng)用場景）。在這種模式中，研究公司的劣勢是在數(shù)據(jù)源，并不在分析方法論上。

（2）行為類大數(shù)據(jù)+行為大數(shù)據(jù)方法論。這種模式關(guān)注的是人/消費(fèi)者（這也是市場研究的重要目標(biāo)），數(shù)據(jù)源是人的行為性（如瀏覽、交易、評論和位置等）歷史。這是純大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品模式，相關(guān)的產(chǎn)品服務(wù)將會是近幾年大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)。其研究方法論與傳統(tǒng)模式不同，主要聚焦在如何進(jìn)行個體特征（如標(biāo)簽分析）+精準(zhǔn)定位+預(yù)測/推薦的思路。就當(dāng)前相關(guān)產(chǎn)品的深入分析來看，各家（無論傳統(tǒng)研究還是技術(shù)驅(qū)動企業(yè)，甚至包括學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)）相關(guān)的方法論和分析建模思路都還處于比較淺的階段，并未出現(xiàn)成熟而優(yōu)秀的方法體系。而消費(fèi)者行為研究原本就是市場研究企業(yè)的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，相對純技術(shù)驅(qū)動性企業(yè)，研究公司在新方法論相關(guān)的深度研究建模上應(yīng)該具有更大的先發(fā)優(yōu)勢。

（3）狀態(tài)類大數(shù)據(jù)+行業(yè)性大數(shù)據(jù)方法論。這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的一種重要模式，實(shí)際業(yè)務(wù)距離市場研究當(dāng)前業(yè)務(wù)較遠(yuǎn)，這里只是作為介紹，供大家開闊思路。數(shù)據(jù)來自分析目標(biāo)的狀態(tài)信息，分析方法更加多樣并與行業(yè)特性緊密相關(guān)，分析目的集中于監(jiān)控、智能管理和優(yōu)化。所有的物聯(lián)網(wǎng)類（包括車聯(lián)網(wǎng)）、智能家居服務(wù)以及可穿戴設(shè)備（記錄人的狀態(tài)）行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，大多是此類。其他更多應(yīng)用模式（如生物大數(shù)據(jù)的尋找分析），這里不再一一介紹了。

4　大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的問題

雖然大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)有著無限的未來空間，但從研究領(lǐng)域的角度看，有幾個基礎(chǔ)性問題仍然需要注意。

（1）數(shù)據(jù)分布的缺陷仍然存在。大數(shù)據(jù)仍然存在著傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布缺陷，只是表現(xiàn)形式不同。雖然其極大擴(kuò)展了數(shù)據(jù)的空間，但大數(shù)據(jù)仍然不是全數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存在的抽樣性的缺陷是降低了，但并沒有完全解決。更重要的是，數(shù)據(jù)覆蓋的提升更多是在垂直維度，而水平化的缺陷仍然存在，并且難以彌補(bǔ)。當(dāng)前的大數(shù)據(jù)都只是數(shù)據(jù)在某個應(yīng)用場景的深度上不斷增加。以消費(fèi)者的互聯(lián)網(wǎng)行為為例，特定場景的行為數(shù)據(jù)（百度的搜索數(shù)據(jù)、阿里的電商數(shù)據(jù)、騰訊的社交數(shù)據(jù)）被極大化，但所有行為場景的橫向數(shù)據(jù)的融合，實(shí)際更有價值，由于商業(yè)利益等原因，卻更難以做到。阿里通過投資各類互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)（高德、新浪微博、優(yōu)酷、陌陌、神馬等），在為打通消費(fèi)者全場景行為大數(shù)據(jù)做布局，也實(shí)際無法解決這個問題。從這點(diǎn)講，未來垂直類場景的大數(shù)據(jù)的交換服務(wù)會成為一個新的巨大的空間。

（2）大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)方法論模型仍然存在不足。相比傳統(tǒng)研究的方法論，大數(shù)據(jù)主要優(yōu)勢是在個性化和預(yù)測方面，但相關(guān)的理論模型，還在迅速發(fā)展和變化，并未達(dá)到成熟期。而且大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)有效期的不同，使得傳統(tǒng)研究中相對容易的模型驗(yàn)證也變得困難許多。這導(dǎo)致了很多大數(shù)據(jù)預(yù)測出現(xiàn)問題。遠(yuǎn)的不說美國大選的兩周預(yù)測結(jié)果，百度對電影《黃金時代》票房預(yù)測的失敗就是最好的例子。這說明相關(guān)分析模型還有很多的改進(jìn)空間，也意味著市場研究企業(yè)未來能夠在相關(guān)領(lǐng)域有更多的專業(yè)發(fā)揮空間。

（3）特定群體的研究仍然存在困難。研究業(yè)務(wù)中，大量任務(wù)是需要對特定群體的行為進(jìn)行研究。傳統(tǒng)研究中，當(dāng)目標(biāo)群體比較小或者特殊時，研究困難會比較大。在大數(shù)據(jù)下這些是否迎刃而解呢？根據(jù)HCR（慧辰資訊）實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)并不是這樣。首先，由于大數(shù)據(jù)分布的缺陷問題仍然存在，在大數(shù)據(jù)中尋找這個群體往往也很不容易。其次，對這個群體的行為記錄數(shù)據(jù)，也未必更有效的能夠表征其特征。最后，如何基于這些數(shù)據(jù)量化描述群體，也缺乏令客戶信服的解釋理論。此時，傳統(tǒng)的方式（比如定性座談會），往往比大數(shù)據(jù)方法更快，效果也更好。

5　市場研究行業(yè)如何擁抱大數(shù)據(jù)

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，市場研究企業(yè)面臨更多跨界型對手的競爭，表面上看好像毫無優(yōu)勢。實(shí)際上，就大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心競爭力——分析能力方面，研究公司無論是傳統(tǒng)研究方法，還是大數(shù)據(jù)分析方法，都具有相應(yīng)能力或者潛在優(yōu)勢。關(guān)鍵是如何揚(yáng)長避短，構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)競爭優(yōu)勢。以下是幾個建議：

（1）傳統(tǒng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)研究是最重要的目標(biāo)戰(zhàn)場。當(dāng)前的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品更多基于線上/互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)引發(fā)相關(guān)分析。實(shí)際上，研究公司所服務(wù)的大量傳統(tǒng)/線下企業(yè)，其自身業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)（尤其業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)積累產(chǎn)生的內(nèi)部大數(shù)據(jù)）的分析和價值挖掘，對企業(yè)價值更大，是企業(yè)更為關(guān)注和迫切需要解決的。而大部分的企業(yè)受條件所限，不可能構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)資源和團(tuán)隊，需要專業(yè)的第三方服務(wù)型企業(yè)來完成。所以，面向企業(yè)內(nèi)外業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究分析，將是研究公司未來大數(shù)據(jù)服務(wù)的重要領(lǐng)域。

（2）堅持研究的深度。針對市面上各種純技術(shù)驅(qū)動競爭對手的大數(shù)據(jù)研究產(chǎn)品，如果仔細(xì)分析后會發(fā)現(xiàn)，這些產(chǎn)品往往受企業(yè)基因的影響，其研究的深度和角度都不能令人滿意，傳統(tǒng)企業(yè)研究的客戶常會反饋其業(yè)務(wù)價值并不大。而研究洞察的深度和專業(yè)性，是企業(yè)客戶對研究服務(wù)首要關(guān)注的能力，這是當(dāng)前技術(shù)驅(qū)動類企業(yè)的不足，卻正是市場研究公司所擅長的重要競爭優(yōu)勢。

（3）聚焦消費(fèi)者研究。大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域眾多，基于消費(fèi)者行為類大數(shù)據(jù)的研究，是市場研究公司具有背景優(yōu)勢且能夠在未來產(chǎn)生巨大價值的主要領(lǐng)域（不限于快消行業(yè)）。市場研究公司應(yīng)該積極學(xué)習(xí)掌握現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)研究的思想，并從消費(fèi)者研究角度提出更好的分析方法論模型，樹立相對于競爭對手的分析優(yōu)勢。同時，由于人性的復(fù)雜和大數(shù)據(jù)的分布覆蓋仍存在缺陷，研究公司擅長的一些傳統(tǒng)研究方法（如調(diào)研和定性座談會），仍是一種快速、有效的方式。

（4）注意數(shù)據(jù)源的構(gòu)建。數(shù)據(jù)是研究分析的基礎(chǔ)和首要環(huán)節(jié)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)源的重要性迅速提升成為業(yè)務(wù)鏈條中基礎(chǔ)一環(huán)。如何構(gòu)建數(shù)據(jù)源資源，是研究公司需要考慮的重要問題。

（5）建立適合大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)流程和支持體系。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，在實(shí)際業(yè)務(wù)處理流程和操作過程中，具體實(shí)現(xiàn)方法和模式與傳統(tǒng)方式有了較大的變化。如果不能夠積極改變和適應(yīng)這些變化，將無法有效完成大數(shù)據(jù)的相關(guān)產(chǎn)品業(yè)務(wù)。

（6）重視和加強(qiáng)大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)能力。如今，研究公司普遍認(rèn)識到大數(shù)據(jù)處理技術(shù)體系（技術(shù)人員與平臺）的缺乏，是其與跨界競爭對手的最大短板，需要后續(xù)亟待加強(qiáng)。但同時要注意到另一個問題：很多研究公司中IT人員（如DP）常被定位為研究業(yè)務(wù)的輔助支持。但在大數(shù)據(jù)時代，技術(shù)人員將與研究人員具有同樣的重要性（甚至有些環(huán)節(jié)要超過），如果還是之前的定位和配合方式，那難以有效發(fā)揮他們在大數(shù)據(jù)研究業(yè)務(wù)中的作用。

面對新的大數(shù)據(jù)星際，市場研究公司并非只能躑躅不前，數(shù)據(jù)價值法則說明大數(shù)據(jù)價值所需的分析深度正是其最大的優(yōu)勢。只要在傳統(tǒng)的研究模式上，積極學(xué)習(xí)和拓展新的大數(shù)據(jù)方法論，以專業(yè)研究優(yōu)勢結(jié)合技術(shù)能力作為自身的動力，一樣能自如穿越廣闊的大數(shù)據(jù)星際，發(fā)現(xiàn)更多的迷人寶藏。

Transform from the Traditional Market Research Mode to the Big Data Mode

Ma Liang
（HCR Co.， Ltd， Beijing， 100016）

The research mode of many dimensions gives us a different way to search the data， which is resulted by Big Data. Handling the aims to foresee and search the future is an important thing for the development of Big Data. Compared the traditional market study with the Big Data， I have a conclusion on the complementary between the two methods and how to make their advantages together to deepen the investigations. It's normal that the Big Data lies in the original development and exploration stage so that we need to face the main obstacles and I will supply the suitable ways to make the Big Data's research into reality.

Big Data； Traditional Research； Methodology

10.3969/j.issn.1672-7274.2015.02.009

TP3文獻(xiàn)標(biāo)示碼：B

1672-7274（2015）02-0037-04