谷歌大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略分析（谷歌大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略分析報告）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于谷歌大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、全球最具影響力的大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜

• 2、防止墜入“大數(shù)據(jù)陷阱”，除了技術(shù)還需要什么？

• 3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?

• 4、如何讓“大數(shù)據(jù)”有價值

一、全球最具影響力的大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜

全球最具影響力的大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜

目前全球大數(shù)據(jù)企業(yè)主要分為兩大陣營。一部分屬于單純以大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心的新興企業(yè)，希望為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術(shù)發(fā)展。另有一些原本打理數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉儲業(yè)務(wù)的老牌廠商，他們打算利用自身優(yōu)勢地位沖擊大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，將現(xiàn)有安裝基礎(chǔ)及產(chǎn)品線口碑推廣到新一輪技術(shù)浪潮當(dāng)中。下面我們就一起來看今天的十五家大數(shù)據(jù)企業(yè)名單，其中十家早已名滿天下、另外五家則屬初來乍到。

1、IBM

根據(jù)Wikibon發(fā)布的報告，作為2012年大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營收成績最好的公司，IBM過去一年從大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品及服務(wù)中獲得了13億美元收益。其具體產(chǎn)品包括服務(wù)器與存儲硬件、數(shù)據(jù)庫軟件、分析應(yīng)用程序以及相關(guān)服務(wù)等。在IBM圍繞大數(shù)據(jù)開發(fā)出的產(chǎn)品中，DB2、Informix與InfoSphere數(shù)據(jù)庫平臺、Cognos與SPSS分析應(yīng)用可謂最為知名。IBM同時也為Hadoop開源數(shù)據(jù)分析平臺提供支持。

2、惠普

惠普在2012年獲得的大數(shù)據(jù)營收名列第二，總值為6.64億美元。這家供應(yīng)商還提供與之相關(guān)的硬件、軟件以及服務(wù)，其最為知名的方案當(dāng)數(shù)Vertica分析平臺。

3、Teradata

Teradata在2012年獲得全球第三大大數(shù)據(jù)廠商頭銜，其營收總額達(dá)4.35億美元。Teradata憑借自家硬件平臺、數(shù)據(jù)庫以及分析軟件而聲名遠(yuǎn)播。它同時針對零售及運(yùn)輸行業(yè)推出了專門的分析工具。

4、甲骨文

盡管在大家眼中，甲骨文一直以其冠絕群雄的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品聞名，但事實上他們也是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要競逐者之一。其甲骨文大數(shù)據(jù)設(shè)備將英特爾服務(wù)器、Cloudera Hadoop發(fā)行版以及甲骨文的NoSQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合到了一起。2012年甲骨文名列大數(shù)據(jù)企業(yè)榜單第五位，營收總額為4.15億美元。

5、SAP

SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的當(dāng)數(shù)其HANA內(nèi)存內(nèi)數(shù)據(jù)庫。2012年該公司在大數(shù)據(jù)企業(yè)競爭中位居第六，營收總額為3.68億美元。

6、EMC

EMC一方面幫助客戶保存并分析大數(shù)據(jù)，另外也充當(dāng)著大數(shù)據(jù)分析智囊“營銷科學(xué)實驗室”的所在地——這家實驗室專門分析營銷類數(shù)據(jù)。EMC推出的最新爆炸性消息是與VMware及通用電氣一道支持Pivotal公司。Pivotal將對Hadoop與EMC的Greenplum數(shù)據(jù)庫與HAWQ查詢工具進(jìn)行整合。EMC在2012年的大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜中位列第七，營收總額為3.36億美元。

7、Amazon

Amazon向來以企業(yè)云平臺聞名于世，但同時也推出過一系列大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫以及能夠與Amazon Web Services順利協(xié)作的Redshift規(guī)模化并行數(shù)據(jù)倉儲方案。

8、微軟

微軟的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略可謂雄心勃勃，包括與Hortonworks建立合作關(guān)系、建立一家大數(shù)據(jù)新興企業(yè)以及推出基于Hortonworks數(shù)據(jù)平臺的HDInsights工具。微軟的SQL Server數(shù)據(jù)庫也頗具知名度，且于2012年的大數(shù)據(jù)企業(yè)比拼之中位列第九，營收總額為1.96億美元。

9、谷歌

谷歌公司推出的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括BigQuery——一款基于云的大數(shù)據(jù)分析平臺。該公司在過去一年中拿下3600萬美元大數(shù)據(jù)營收。

10、VMware

VMware向來以云計算及虛擬化解決方案著稱，不過近來也開始逐步踏入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。今年六月虛擬巨頭公布的VMware vSphere大數(shù)據(jù)擴(kuò)展版就很說明問題，這套方案使得vSphere能夠控制Hadoop部署并幫助企業(yè)用戶簡化大數(shù)據(jù)項目啟動流程。VMware在過去一年中獲得3200萬美元大數(shù)據(jù)營收，幾乎與谷歌公司持平。

11、業(yè)界新生代：Cloudera

相信目前已經(jīng)沒人敢在列舉頂級大數(shù)據(jù)供應(yīng)商時漏掉Cloudera。這家新興企業(yè)獲得1.41億美元風(fēng)險投資，支持陣營中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域赫赫有名的老將。該公司于2008年首次為企業(yè)客戶帶來Apache Hadoop平臺。

12、Hortonworks

Hortonworks是另一家Hadoop供應(yīng)商，并在2011年從雅虎公司分離出來之后獲得超過7000萬美元的風(fēng)險投資支持。它在發(fā)展中將矛頭直指Cloudera，這位年輕選手背后則站著微軟、Rackspace、紅帽、Teradata等多家戰(zhàn)略合作伙伴。

13、Splunk

根據(jù)WIkibon的統(tǒng)計，Splunk是目前純大數(shù)據(jù)供應(yīng)商中占據(jù)市場份額最大的企業(yè)，2012年全年營收總額達(dá)1.86億美元。該公司主要關(guān)注機(jī)器數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。

14、10Gen

10Gen最具影響力的得意佳作要數(shù)其開源MongoDB——一款業(yè)界領(lǐng)先的NoSQL數(shù)據(jù)庫。該公司的戰(zhàn)略投資伙伴包括英特爾、紅帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在純Hadoop及NoSQL業(yè)務(wù)企業(yè)中名列第三，營收總額為3600萬美元。

15、MapR

大家想必聽說過MapR推出的NoSQL數(shù)據(jù)庫M7，這家公司與Amazon的云平臺及谷歌計算引擎達(dá)成了協(xié)作關(guān)系。去年MapR在純Hadoop與NoSQL業(yè)務(wù)企業(yè)中位列第四，營收總額為2300萬美元。

以上是小編為大家分享的關(guān)于全球最具影響力的大數(shù)據(jù)企業(yè)排行榜的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

二、防止墜入“大數(shù)據(jù)陷阱”，除了技術(shù)還需要什么？

面對互聯(lián)網(wǎng)金融大潮，在興奮激動之余，我們還需要一種相對冷靜平和的心態(tài)。如果我們真的要搞金融大數(shù)據(jù)開發(fā)，真的要靠有關(guān)數(shù)據(jù)來辦互聯(lián)網(wǎng)金融，那確實就要認(rèn)真思考一下自己所謂擁有的“大數(shù)據(jù)”真的足夠大了嗎？足夠長了嗎？

當(dāng)今，互聯(lián)網(wǎng)化正帶動著許多行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的組織變革和商業(yè)變革。在這一歷史性的進(jìn)程中，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展也給金融領(lǐng)域的創(chuàng)新帶來了巨大活力，顯著提升了金融服務(wù)的水平。首先，我在大數(shù)據(jù)巴士中看到有統(tǒng)計從銀行來說，現(xiàn)在銀行已普遍通過互聯(lián)網(wǎng)渠道開辦各類業(yè)務(wù)，銀行服務(wù)的成本有了下降（電子銀行每筆交易成本大約只有銀行柜臺每筆交易成本的五分之一到六分之一）；銀行傳統(tǒng)信貸的模式有了改變（例如工商銀行(601398,股吧)無人工參與的全流程在線的網(wǎng)絡(luò)貸款已超過其網(wǎng)絡(luò)融資的20%）；銀行業(yè)務(wù)處理能力尤其是支付結(jié)算的能力和效率都有了提高（例如工商銀行現(xiàn)在每秒鐘業(yè)務(wù)交易量峰值已超過8700筆，在去年一年的電子銀行交易已占全部交易的88%，電子銀行交易金額達(dá)到了456萬億元，所有的異地支付早已實現(xiàn)實時完成。）；各家銀行的服務(wù)模式都已越來越多地、越來越自然地融入商業(yè)場景之中，一個覆蓋和貫通金融服務(wù)、電子商務(wù)、社交生活的互聯(lián)網(wǎng)銀行架構(gòu)正在不斷形成和完善。其次，這些年來，各類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從事金融業(yè)務(wù)的也越來越多，互聯(lián)網(wǎng)金融已從最初的電子商務(wù)、第三方支付等更多進(jìn)入了資金募集、理財和借貸領(lǐng)域。如果說Paypal、ApplePay和支付寶等，是讓小額支付更便捷，那么P2P、眾籌包括余額寶等則是對金融資源配置方式的一種有意義的探索，它給不少人提供了一種新的投資渠道，也滿足了一些人籌集資金的需求。近來，一些人又已經(jīng)開始把更多注意力放到了區(qū)塊鏈技術(shù)，不少人正在爭先恐后地進(jìn)行基于區(qū)塊鏈的支付和記錄技術(shù)等方面的研究和開發(fā)。

這一切的結(jié)果在大數(shù)據(jù)巴士中的統(tǒng)計都是顯得那么的令人振奮，令人欣喜。但我認(rèn)為在看到互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展所帶來的種種積極變化的時候，在繼續(xù)推進(jìn)金融創(chuàng)新的過程中，似乎也應(yīng)該注意兩個問題，一、金融創(chuàng)新的全部內(nèi)容是不是金融的互聯(lián)網(wǎng)化；二、是否應(yīng)該避免陷入技術(shù)至上、唯數(shù)據(jù)論的誤區(qū)。第一點比較容易理解，答案也應(yīng)該是明確的。關(guān)于第二點想必看法不會完全一致。我想就此談?wù)勔患簻\見。這可以從北京大學(xué)國家發(fā)展研究院沈艷教授最近的一篇文章說起。

沈艷教授的文章題目是《大數(shù)據(jù)分析的光榮與陷阱——從谷歌流感趨勢談起》。她在文章中講了一個故事，那就是谷歌公司在2008年11月啟動了一個“谷歌流感趨勢”（GoogleFluTrends，GFT）項目，這個項目曾被許多人認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢的一個證明。這個項目的團(tuán)隊曾宣布他們通過數(shù)十億搜索中45個可能涉及流感關(guān)鍵詞的分析，就能夠比美國疾控中心提前預(yù)報流感的發(fā)病率，從而使人們可以有充足的時間提前采取預(yù)防措施以避免患上流感。倘若真能如此，這個成果無疑具有重要的社會意義和經(jīng)濟(jì)價值?？上У氖?014年，美國《科學(xué)》雜志的有關(guān)文獻(xiàn)報道了GFT在2009年沒有能預(yù)測到有關(guān)流感的爆發(fā)，在2011年8月到2013年8月間的108周里，有100周預(yù)告不準(zhǔn)（預(yù)測率是實際報告值的1.5倍多）。沈艷詰問道，為什么傳說中充滿榮光的大數(shù)據(jù)分析會出現(xiàn)如此大的系統(tǒng)性誤差呢？她認(rèn)為如果在數(shù)據(jù)分析中只關(guān)心相關(guān)關(guān)系而不注意因果關(guān)系是不行的，必須避免模型對數(shù)據(jù)值作出“過度擬合”，她還指出尤需注意不能以為大數(shù)據(jù)可以完全替代小數(shù)據(jù)，她呼吁要防止墜入“大數(shù)據(jù)陷阱”，力戒“大數(shù)據(jù)自大”。我十分贊同沈艷的觀點。沈教授所指出的問題正是若干年來我們在推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展中所一直十分注意和努力想解決的問題。

撇開銀行在產(chǎn)品研發(fā)、客戶營銷、員工及機(jī)構(gòu)管理等方面的數(shù)據(jù)應(yīng)用問題暫且不談，就說銀行最常見也最重視的風(fēng)險管理，多年來許多銀行尤其是一些大中型銀行都在如何利用數(shù)據(jù)技術(shù)提升風(fēng)險管控能力方面進(jìn)行了很多的探索，做出了不懈的努力。例如，工商銀行在估算客戶的違約概率（PD）、違約損失率（LGD）的時候，十分注意把數(shù)據(jù)長度作為風(fēng)險參數(shù)量化過程中的一個重要因素，堅持要求數(shù)據(jù)觀察期起碼必須涵蓋一個完整的經(jīng)濟(jì)周期，以努力避免簡單地以昨天的數(shù)據(jù)來說明今天和預(yù)測明天?，F(xiàn)在工商銀行非零售業(yè)務(wù)和零售業(yè)務(wù)的客戶違約率、損失率數(shù)據(jù)積累長度均已超過12年。同時包括工商銀行在內(nèi)的不少銀行還建立起了全行數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理標(biāo)準(zhǔn)和平臺，不斷進(jìn)行內(nèi)部評級的復(fù)核驗證，以盡可能減少失真數(shù)據(jù)的干擾和影響。為了能夠?qū)Ω鞣N風(fēng)險進(jìn)行量化，在信用風(fēng)險管理方面僅工行就開發(fā)了34個法人客戶評級模型，實現(xiàn)了對所有法人客戶違約概率（PD）的計量，開發(fā)了175個信貸產(chǎn)品的3類債項評級模型，實現(xiàn)了對違約損失率（LGD）的計量。對零售業(yè)務(wù)，工行還開發(fā)了75個信用評分模型，覆蓋了個人客戶準(zhǔn)入、賬戶信貸審批和業(yè)務(wù)管理的完整業(yè)務(wù)生命周期。在面對市場風(fēng)險（因市場價格例如利率、匯率、債券股票價格、商品價格的不利變動，而使商業(yè)銀行表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)發(fā)生損失的風(fēng)險）的防控方面，我們制定了16個辦法，開發(fā)了17個定價估值模型來進(jìn)行風(fēng)險價值（VaR）和壓力風(fēng)險價值（SVaR）的計量，并且在實踐過程中每日實施返回檢驗，把模型計算所得的風(fēng)險價值與發(fā)生的真實損益進(jìn)行比較，以檢驗?zāi)Ｐ?、方法的?zhǔn)確性和可靠性。在防控操作風(fēng)險（主要是指由不完善或有問題的內(nèi)部程序、員工行為和信息科技系統(tǒng)，以及外部事件所造成的風(fēng)險）方面，工行開發(fā)了操作風(fēng)險損失事件管理系統(tǒng)，分別用于對操作風(fēng)險高頻低損和低頻高損部分的計量。

為了達(dá)到上述的這種數(shù)據(jù)采集、挖掘和應(yīng)用水平，僅為積累有關(guān)數(shù)據(jù)、開發(fā)這些風(fēng)險管控模型，工商銀行就先后花了將近15年時間，投入了巨大的人力和財力。盡管目前這一套風(fēng)險識別和計量的方法、模型已經(jīng)按照國際金融穩(wěn)定理事會的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過監(jiān)管部門組織的多輪評估獲得通過，認(rèn)定為合格，但坦率地說，我們從來也沒有認(rèn)為這一切已經(jīng)是完美無缺的了。面對不斷變化的社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境，隨著銀行業(yè)務(wù)日新月異的發(fā)展，在數(shù)據(jù)的管理利用方面確實還有許多問題需要解決，前面的路還很長。這也正是工商銀行近年來又推出了eICBC新發(fā)展戰(zhàn)略的一個重要原因。

我之所以不惜篇幅地介紹這些情況，主要想說的就是許多事確實不像想象的那么簡單。面對互聯(lián)網(wǎng)金融大潮，在興奮激動之余，我們還需要一種相對冷靜平和的心態(tài)。如果我們真的要搞金融大數(shù)據(jù)開發(fā)，真的要靠有關(guān)數(shù)據(jù)來辦互聯(lián)網(wǎng)金融，那確實就要認(rèn)真思考一下自己所謂擁有的“大數(shù)據(jù)”真的足夠大了嗎？足夠長了嗎？

自己擁有的數(shù)據(jù)中的信噪比問題有效解決了嗎？自己擁有的數(shù)據(jù)分析模型如果對樣本內(nèi)的數(shù)據(jù)分析還算準(zhǔn)確的話，那它對樣本外的預(yù)測結(jié)果也能一樣有效嗎？自己所擁有的數(shù)據(jù)處理模型是否完全建立在一種假定之上了，那就是以為人們的社交行為數(shù)據(jù)、那些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都是真實的？坦率地說，我始終認(rèn)為只要一些數(shù)據(jù)生成者知曉自己的行為數(shù)據(jù)可以影響自己的利益（例如可以獲得信譽(yù)、信用積分，可以獲得授信融資等），那對這部分?jǐn)?shù)據(jù)的可靠性就有質(zhì)疑的理由。這也許就是人文科學(xué)領(lǐng)域的“測不準(zhǔn)原理”?，F(xiàn)在各種花樣百出的水軍現(xiàn)象已經(jīng)一再提示我們，真是“不能天真地認(rèn)為數(shù)據(jù)使用者和數(shù)據(jù)生成機(jī)構(gòu)都是無意識生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的”（沈艷，2015）。

上述這些還沒有涉及諸如homes系統(tǒng)、高頻交易等技術(shù)在這一輪股市風(fēng)波中的作用究竟應(yīng)該如何認(rèn)定的問題。盡管對此還可能有這樣那樣的看法，但可以確定的是，在某些條件下，所謂的技術(shù)中性在面對市場時是完全可能發(fā)生變異的。

總之，我認(rèn)為金融的創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，除了技術(shù)，還需要一系列的條件支撐，包括營造一種良好的文化氛圍。在眼花繚亂之中，要力戒浮躁，腳踏實地?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)是時代進(jìn)步的標(biāo)志，是現(xiàn)代文明的產(chǎn)物，它與那些江湖氣其實是不搭的。諸如“流量為王，就是要靠燒錢來吸引客戶”，“互聯(lián)網(wǎng)就是財富重分的過程，就是贏者通吃的游戲”，“羊毛出在豬身上，猴數(shù)錢，牛買單”等說法，如果僅是開開玩笑，說說段子，那也未嘗不可，但作為一個要對投資者負(fù)責(zé)、對債權(quán)人負(fù)責(zé)、對債務(wù)人負(fù)責(zé)、對市場穩(wěn)定負(fù)責(zé)的金融從業(yè)者來說，如果把這真的當(dāng)成了自己的經(jīng)營理念，那是萬萬不可的。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?

一、廣告行業(yè)

比方你最近想買一個商品，然后在百度、京東或淘寶中查找了某個關(guān)鍵字，其實這些行為數(shù)據(jù)都被搜集起來了，因為有很多人的行為數(shù)據(jù)，一切后臺要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)剖析，構(gòu)建用戶畫像和使用一些引薦算法，然后進(jìn)行個性化的引薦，當(dāng)你登錄到一些網(wǎng)站上時，你會發(fā)現(xiàn)有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。

二、內(nèi)容引薦

比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經(jīng)的閱讀行為數(shù)據(jù)，然后根據(jù)你的喜好構(gòu)建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然后給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經(jīng)點擊過詹姆斯相關(guān)的新聞，就給你引薦NAB相關(guān)的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數(shù)據(jù)量就非常大，一切要使用大數(shù)據(jù)的手法來處理。

三、餐飲行業(yè)

快餐業(yè)的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然后主動改變電子菜單顯現(xiàn)的內(nèi)容。假如行列較長，則顯現(xiàn)能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現(xiàn)那些利潤較高但準(zhǔn)備時間相對長的食物。

四、教育范疇?wèi)?yīng)用

百度大腦PK人腦：大數(shù)據(jù)押高考作文題。為了協(xié)助考生更好地備考，百度高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文范文、海量年度查找風(fēng)云熱詞、歷年新聞熱點等原始數(shù)據(jù)與實時更新的“活數(shù)據(jù)”進(jìn)行深度發(fā)掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導(dǎo)出作文主題及相關(guān)詞匯，為考生猜測出高考作文的命題方向。

五、醫(yī)療范疇

智慧淮醫(yī)?；窗彩羞x用IBM大型主機(jī)作為淮安市區(qū)域衛(wèi)生信息渠道根底架構(gòu)支撐，滿意了淮安市在市級區(qū)域衛(wèi)生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統(tǒng)建造進(jìn)程中的需求，支撐淮安市級數(shù)據(jù)中心、居民健康檔案數(shù)據(jù)庫等一系列淮安市衛(wèi)生信息化應(yīng)用，支持淮安成為全國“智慧醫(yī)療”的典范。

四、如何讓“大數(shù)據(jù)”有價值

如何讓“大數(shù)據(jù)”有價值

大數(shù)據(jù)并不僅僅是“大”，但它首先得“Bigger”，擁有足夠量級的數(shù)據(jù)才能被稱作大數(shù)據(jù)，所以你看到僅僅分析幾百人的數(shù)據(jù)就說自己是大數(shù)據(jù)的公司基本上都是騙子。另外，足夠的數(shù)據(jù)，不能進(jìn)行價值轉(zhuǎn)化也沒用。

吃飯、睡覺、旅行、走路、購物，所有純物理性的行為都成為可被記錄數(shù)據(jù)的組成部分，這些看似與我們的生活、工作、賺錢等無關(guān)的行為，正成為新時期的價值瑰寶，谷歌、亞馬遜、Facebook、百度、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。

近期，騰訊、搜房、浪潮集團(tuán)、易觀等紛紛與統(tǒng)計局簽署了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，再加上去年簽署的11家公司，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)正被納入新構(gòu)建的大數(shù)據(jù)“基地”當(dāng)中。

不少人對大數(shù)據(jù)的概念有很大誤解，甚至有不少公司搭上“大數(shù)據(jù)”的概念來玩資本運(yùn)作。大數(shù)據(jù)并不僅僅是“大”，但它首先得“Bigger”，擁有足夠量級的數(shù)據(jù)才能被稱作大數(shù)據(jù)，所以你看到僅僅分析幾百人的數(shù)據(jù)就說自己是大數(shù)據(jù)的公司基本上都是騙子。我不認(rèn)為當(dāng)前有多少公司量級的數(shù)據(jù)能夠是“Bigger”的。對于用戶級市場，至少該產(chǎn)品的用戶量達(dá)到億級，達(dá)到該產(chǎn)業(yè)用戶量的前幾名；對于企業(yè)級市場，也至少得擁有足夠量級的企業(yè)用戶，才算得上擁有大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，再加上用戶使用各個產(chǎn)品的習(xí)慣大不相同，所以當(dāng)前的大數(shù)據(jù)絕對是缺憾的，抽樣數(shù)據(jù)并不準(zhǔn)確不是么？多談無益，故本文純從數(shù)據(jù)來分析。

數(shù)據(jù)的記錄

數(shù)字產(chǎn)品的出現(xiàn)，迅速讓用戶的個人信息能夠被記錄，電腦、智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能硬件、未來的智能電視等正成為數(shù)據(jù)記錄的新工具，其中較為熱門的是圍繞醫(yī)療需求來建立相關(guān)的數(shù)據(jù)記錄，睡眠、血壓、體重等產(chǎn)品較多，雖然這些產(chǎn)品的用戶量并不“多”，但是硬件廠商們依然樂此不彼的做著這一切。

要想讓數(shù)據(jù)能夠真正的發(fā)揮作用，首先這些數(shù)據(jù)肯定得被記錄，必須有了記錄才會有相關(guān)的模型分析，否則都是紙上談兵。比如用戶的睡眠時間、用戶的出行時間、用戶每天所攝入食物的卡路里、用戶吃飯的消費(fèi)金額等等，所有出現(xiàn)的物理性數(shù)據(jù)，只有被記錄了這些數(shù)據(jù)才會有價值，沒有記錄，這些都是“廢物”，沒人會重視這些物理性動作的價值。

數(shù)據(jù)如何才能被記錄？（作者微信公眾號：郭靜的互聯(lián)網(wǎng)圈）首先得有工具，拿醫(yī)療為例，我們在醫(yī)院看病，醫(yī)生會使用相關(guān)儀器記錄用戶的心跳周期；我們?nèi)ゲ蛷d吃飯，餐廳會記錄每桌顧客的消費(fèi)記錄以及用戶最愛點的菜品；我們在網(wǎng)上使用搜索引擎，搜索引擎會記錄用戶的搜索習(xí)慣。醫(yī)療器械、ERP系統(tǒng)、電腦等成為了數(shù)據(jù)記錄的工具。

數(shù)據(jù)被記錄是用戶被動選擇的結(jié)果，如果用戶不去醫(yī)院檢查，那么數(shù)據(jù)就不會被記錄，用戶去了B餐廳而不是A餐廳消費(fèi)，A餐廳也無法獲取到用戶的喜愛。所以，可穿戴設(shè)備、智能硬件等都試圖讓用戶能夠主動將自身的數(shù)據(jù)被記錄，應(yīng)該說這也是UGC模式的一種，用戶自愿將自身的數(shù)據(jù)提供到平臺上去，供平臺進(jìn)行分析。

被動和主動的區(qū)別是非常大的，被動就意味著有用戶的數(shù)據(jù)會流失掉，當(dāng)流失掉的這部分用戶足夠多以后，新的數(shù)據(jù)模型就無法完成。記錄是數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，接下來就是連接。

數(shù)據(jù)和用戶的連接

用戶不可能一直在某個餐廳消費(fèi)，也不可能一直在某一個地方睡眠，至于可穿戴設(shè)備，用戶也很難做到每天都按時去佩戴，讓自身的數(shù)據(jù)可以記錄。單個用戶某一行為被不同商家記錄，而這些商家記錄的數(shù)據(jù)是分離的、獨立的，無法形成連貫性，當(dāng)這些被記錄的數(shù)據(jù)到了一定時間滯后，肯定是面臨被丟棄的命運(yùn)。讓數(shù)據(jù)能夠同平臺的相互連接，要比單個“獨霸”有用的多。

另一方面，就是數(shù)據(jù)和用戶的連接，如何讓用戶的數(shù)據(jù)能夠被主動貢獻(xiàn)出來，并通過互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)相互連接，形成數(shù)字存儲而不是紙質(zhì)記錄，這是當(dāng)前圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)者的思考。

跨界連接是最困難的，就像拼圖一樣，如何通過混亂的形體組合，形成有效的畫面。比如餐飲和超市購物、搜索和社交、電商和社交等，這些數(shù)據(jù)得形成有效的連接，單一的從搜索行為就分析出用戶的購物行為或者其他行為是有失偏頗的，搜索的需求太單一，并不能是用戶整個的行為特征，只有綜合用戶搜索、購物、社交等多個使用行為，才能有效的分析出用戶的某個行為特征。

有效的價值轉(zhuǎn)化

從記錄→連接→價值轉(zhuǎn)化，這肯定是一個漫長的過程，要知道先祖?zhèn)冇昧藬?shù)千年的時間也僅將少量的數(shù)據(jù)形成轉(zhuǎn)化并遺傳下來?；ヂ?lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)在國內(nèi)的發(fā)展還不足20年，而數(shù)據(jù)從被重視到被記錄到被連接，就更是一個漫長的過程，目前市場上的智能手環(huán)、智能手表、無線路由器、盒子等產(chǎn)品雖然都不盡人意，但是其無一不在讓數(shù)據(jù)變的有效的道路上奮斗著。

將用戶的搜索數(shù)據(jù)記錄并有效價值轉(zhuǎn)化最早的案例是谷歌當(dāng)年預(yù)測流感病毒，當(dāng)然，已有不少互聯(lián)網(wǎng)公司都有將用戶數(shù)據(jù)記錄、連接并實現(xiàn)有效的價值轉(zhuǎn)化?；ヂ?lián)網(wǎng)公司離數(shù)字存儲最近，占據(jù)著有利條件，能夠更敏銳也是正常。

不過，僅僅有互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)是不完全的，用戶在線下的數(shù)據(jù)，用戶在生活中的數(shù)據(jù)，在更多不使用互聯(lián)網(wǎng)的情況是使用的數(shù)據(jù)，我把它稱之為物理數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是現(xiàn)實生活當(dāng)中的數(shù)據(jù)，其價值要高于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)的，互聯(lián)網(wǎng)公司們正在吸收著這些數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的有效轉(zhuǎn)化，可以體現(xiàn)在幾個方面，一是預(yù)防，針對企業(yè)級的。應(yīng)該說每個行業(yè)都有泡沫的存在，就算沒有泡沫，也會有倒閉的風(fēng)險，通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，可以對未知的風(fēng)險起到一定的預(yù)防措施，即使不能避免，至少能更大程度上的減少損失，并能夠助力公司挺過這場風(fēng)暴。

一是隱性價值，針對用戶級的。比如時間成本，通過地圖工具和當(dāng)?shù)毓幌到y(tǒng)對接，讓用戶實時了解公交車的到站時間，節(jié)約用戶等待公交車的時間，海量用戶的時間成本加起來，肯定是一筆不菲的價值。再比如健康預(yù)防，越來越多的慢性病開始向用戶滲透，通過對相關(guān)數(shù)據(jù)記錄、連接，讓用戶能夠盡早預(yù)防慢性病的發(fā)生，比如肥胖的問題（健康產(chǎn)品的前提是有高質(zhì)量的醫(yī)療體系在背后支撐）。讓所有可能有價值的數(shù)據(jù)都被記錄、連接，再將這些數(shù)據(jù)分析之后，實現(xiàn)有效的價值轉(zhuǎn)化，互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)企業(yè)、統(tǒng)計機(jī)構(gòu)、用戶，所有人都是這場風(fēng)暴的參與者。我們應(yīng)該給予正在為這場大風(fēng)暴做貢獻(xiàn)的企業(yè)和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，可能有人被“掉隊”，也有人可能在這場風(fēng)暴中崛起。

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