大数据分析，到底有何神奇之处

漠河

在中国，关于“大数据”行业如何耗尽数十亿美元的资金，目前已有颇多著述，中国各类消费品市场的庞大规模给人一种错觉，使这一特殊的信息技术服务在中国看似有着巨大的潜力。但是，想正确地评估大数据产业在中国的潜力，我们必须首先了解大数据的金字塔状结构，以及中国在该结构各层次中的能力现状。        尽管“对大量数据进行分析”这项业务在过去相当长一段时间一直是存在的，但事实是，大数据的定义与数据本身并没有多大联系。目前风靡全球的大数据这一概念，其实是由技术来定义的，这一技术可以比以往更快的速度处理各种类型的海量数据。大数据分析的应用在超定向（hyper-targeted）市场营销活动中最为常见，但事实上，它就像无处不在的数据一样，有着无比广泛的应用领域。        大数据最优化的金字塔状结构由三层组成，最基础的是底层结构，它被称为“数据收集”。“数据收集”这一术语平淡无奇，因此它很容易令人误解。即使是在世界上最成熟的市场中，对于消费者在保护个人隐私和支配个人信息方面拥有怎样的权利这一问题上，一直存在着非常激烈的争议，也许是因为数据收集超出底线太多，导致人们对它产生了抵触情绪。信用卡机构与信用评级机构交换信息，互联网资源聚合平台将用户数据出售给各种消费品公司，等等。然而，中国目前在数据收集领域所面临的挑战主要来自另一个方面。        由于关键经济部门大体上仍处于政府控制机构的支配范围下，所以对于私营机构来说，数据获取这一简单的操作也变得复杂起来。医疗保健领域就为我们提供了很好的例证。公立医院在提供极其有用的数据方面有着最大的潜力，但是医药领域的企业想要获取任何有关医疗状况、药物使用和疾病方面的统计信息，仍然面临着巨大的障碍。所以，尽管已经有了收集数据的技术，但是数据的来源仍然处于封锁状态，在这类领域中，政府对数据有着垄断权。       当意识到更高层次的数据分析能够带来积极的应用效果后，北京市政府近日建立了一个门户网站，通过这一网站可以浏览到各个领域的公开数据。        例如，像高德软件公司这样的GPS软件开发商，可利用通过该网站获取的交通数据，来提供最优路线和绕行路线等交通信息。这也许是政府机关在为“准数据分析机构”提供数据方面迈出的一小步，但更为关键的是，这一网站的建立传达出一个信号：政府愿意提高自己的信息透明度，并提供极其有用的用户数据。所以，简而言之，在大数据金字塔状结构的底层位置中，从数据获取方面而言，中国显然落后于一些更发达的国家，例如美国等，但是对于信息的迫切要求已经促使政府做出更积极的配合，北京政府所采取的措施对于未来而言，就是一个非常好的兆头。       大数据的金字塔状结构的第二层是数据分析。这也是技术进步发挥最大效用的地方。看似毫无关联的数据集之间的快速交叉引用带来了前所未有的市场知识，在金字塔状结构的第二层中，中国有着极大的优势。       一个前景乐观的案例就是社交媒体聚合平台孔明科技公司与耐克公司之间的合作。孔明公司对社交媒体进行监测，并为耐克公司量身打造消费者调查方案，通过一系列围绕耐克品牌忠诚度和个人运动习惯的提问，掌握了消费者的心理和需求，从而帮助其以更具针对性的方式锁定了中国消费者。此外，耐克公司还根据调查结果，对自己在中国的广告和市场营销战略进行了调整。孔明公司的例子很好地说明了中国媒体监测机构所面临的现状。对于这些机构来说，想要直接通过数据产品来赚取利润是非常难的，在中国尤其如此，因为中国客户与其他国际企业相比，更不习惯于为知识产权付使用费。此外，知识产权保护力度不足导致企业机构迟迟不敢将自己的数据产品以数字化方式公布于众，这是因为他们担心自己的资料会被复制和盗版。所以，对于像孔明这样的公司来说，与国际客户建立长期合作关系，并为其提供集数据分析和数据咨询为一体的综合服务，从而在客户营销架构中为自己树立起稳固的地位，这才是更具战略意义的举措。       位于金字塔结构顶部，也即第三层，就是数据分析结果的实际应用，这一部分是中国最需要创新的地方。中国目前的大数据技术人员有着信息技术和计算机科学方面的专业背景，但是在数据分析、分析结果应用以及组织内部决策等环节之间，却出现了明显的脱节。谷歌公司选择雇用经济学者，而不是计算机科学家，来帮助其将大数据的分析结果付诸于应用。如果中国企业希望从大数据中获取真正的收益，这将是下一步的关键。       我们可以参考一下中国国内的一些合作项目，例如著名IT公司思科和同样知名的市场调研机构尼尔森公司之间的合作，以及与当地企业之间的合作等，这都将是他们沿着正确的方向迈出的一步。数据分析必须与基本的行业知识结合在一起，这样才可以确保具体的业务决策不会脱离经济学原理和市场的现状。        中国企业必须谨记一点：尽管发现市场中存在的某些相关性是一件既有趣又有用的事情，但在最后一步，我们仍然需要做出业务决策。为了释放大数据的潜能，中国企业必须要认识到，原创性市场知识是不可替代的，而大数据只是我们用来提高决策有效性的另一个工具。