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行業(yè)大數(shù)據(jù):理想豐滿(mǎn) 現(xiàn)實(shí)骨感

2014-05-30 13:35:12 比特網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
都說(shuō)理想很豐滿(mǎn),現(xiàn)實(shí)卻很骨感,套用在大數(shù)據(jù)上,似乎很般配。大數(shù)據(jù)炙手可熱,但如不為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù),就需要思考:大數(shù)據(jù)究竟能夠帶來(lái)什么?特別對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)為什么要用大數(shù)據(jù),如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)。  如

       都說(shuō)理想很豐滿(mǎn),現(xiàn)實(shí)卻很骨感,套用在大數(shù)據(jù)上,似乎很般配。大數(shù)據(jù)炙手可熱,但如不為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù),就需要思考:大數(shù)據(jù)究竟能夠帶來(lái)什么?特別對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)為什么要用大數(shù)據(jù),如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)。

  如果這個(gè)問(wèn)題不解決,即使對(duì)Hadoop、Map/Reduce、YARN;以及SQL、NoSQL、NewSQL等進(jìn)行更多的技術(shù)普及;對(duì)Cloudera、Splunk、GreenPlum、Actian等大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商進(jìn)行更多宣傳,都沒(méi)有辦法普及和推廣大數(shù)據(jù)應(yīng)用在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用。

  大應(yīng)用數(shù)據(jù)的商業(yè)模式

  大數(shù)據(jù)沒(méi)有商業(yè)模式,這不包括互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。從RTB(實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià))、DSP(需求方平臺(tái))、SSP(供應(yīng)方平臺(tái)),到Ad Exchange(廣告交易平臺(tái))、Ad Network(廣告網(wǎng)絡(luò)平臺(tái))都已經(jīng)非常成熟了,以精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)為核心,誕生了AC尼爾森、締元信等一批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè);電商對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)非常普及;但對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言,這些似乎都是與生俱來(lái)的能力,沒(méi)有大數(shù)據(jù)的時(shí)候,這些商業(yè)模式就已經(jīng)存在了,似乎與大數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)。

  對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)/企業(yè)而言,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的這些商業(yè)模式無(wú)從借鑒,總不能都來(lái)依靠廣告獲取利潤(rùn)吧。

  提升決策是“皇帝的新衣”

  透過(guò)大數(shù)據(jù)分析可以提高行業(yè)/企業(yè)的決策能力,道理沒(méi)有錯(cuò),但多少有一些“皇帝新衣”的味道。

  決策歷來(lái)都是主觀的,更多依靠企業(yè)家的敏銳嗅覺(jué)。所謂科學(xué)決策是一種理想,很難依靠算法和模型。對(duì)于企業(yè)家來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果能夠代替決策嗎?這并不是說(shuō)大數(shù)據(jù)分析沒(méi)有價(jià)值,難點(diǎn)在于這種價(jià)值應(yīng)該怎么衡量,這種價(jià)值需要花多少錢(qián)來(lái)獲得。

  提高判斷和決策力這是一個(gè)終極的目標(biāo),屬于豐滿(mǎn)的理想;如果把它作為現(xiàn)實(shí)目標(biāo),大數(shù)據(jù)難逃骨感。因此對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用,還是需要確立一些更加現(xiàn)實(shí)目標(biāo)。也就是,用大數(shù)據(jù)來(lái)做什么?解決哪些具體的問(wèn)題。問(wèn)題找到了,也就有了目標(biāo)。也只有明確了目標(biāo),才能夠確立分析哪些數(shù)據(jù),采用什么樣的技術(shù)手段。

  以電信運(yùn)營(yíng)商為例,他們運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)流失分析。以往基于CRM系統(tǒng)的BI分析,能夠提供“發(fā)生了什么?”,能夠幫助運(yùn)營(yíng)商了解狀況。但沒(méi)有辦法知道為什么會(huì)發(fā)生這種狀況?將來(lái)有可能還會(huì)有什么情況發(fā)生,為什么做不到,這是因?yàn)镃RM提供的數(shù)據(jù)量不足夠支撐。通過(guò)引入更多的數(shù)據(jù),如所謂系統(tǒng)大數(shù)據(jù)、機(jī)器大數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)用戶(hù)所使用終端型號(hào),通話(huà)時(shí)長(zhǎng),地理位置等信息的交叉比對(duì),就可以獲得更多地信息,通過(guò)采取針對(duì)性的辦法,挽留客戶(hù),鞏固現(xiàn)有的客戶(hù)基礎(chǔ)。實(shí)際上,這種大數(shù)據(jù)應(yīng)用也并非“客戶(hù)流失分析”這樣的單一目的,它也可以成為個(gè)性化服務(wù)的指南針和方向標(biāo)。

  傳統(tǒng)行業(yè)/企業(yè)所需要這一種能力,這種能力不是別人可以賦予你的,這需要自己想明白!其次,才是手段、工具和方法。

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責(zé)任編輯:張星光

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