我们自己终会成为大数据
对于大数据在商业上的用途,这句话说得很清楚。前半句是重点,了解用户的行为习惯和爱好,这就是大数据的核心价值。
简单说,元数据是对数据本身进行描述的数据,或者说,它不是对象本身,它只描述对象的属性。
比如,一幅画本身,是数据。而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等,就是它的元数据。
再比如,你妈逼你结婚,找了个男的让你相亲。你并不认识他,但你妈告诉你他的年龄、身高、体重、体貌特征、家庭背景、收入、爱好特长,你心里也就对他有了印象。即便你还不认识他。
元数据的价值,第一是能够从侧面描述对象,第二点就是可以结构化、信息化。
什么意思呢?
比如,我们要判断一幅画的价值,除了专家直接通过画的艺术性来评价,还可以通过元数据来判断。
这幅画是名家的还是二流画家的?这幅画是作者在他创作鼎盛时期的作品,还是在年轻时的作品?这幅画是作者擅长的类型还是他不熟悉的?
用这些描述的信息,我们居然就能把这幅画的价值算得八九不离十。虽然肯定会存在误差,但同样是科学合理的方法。
那用元数据而非数据本身描述对象的意义何在?
这就是在大数据上产生的价值了:对于非结构化的、非量化的对象本身,结构化的元数据可以用以快速计算和判断。
比如,你妈拿了 100 个单身男的资料,你要是一个一个去仔细翻阅,那几天都翻不完。但你告诉你妈,高学历的可能意味着素质很高,高收入的可能意味着能力很强,所以先把低学历低收入的筛掉,剩下的再依据身高体重年龄这些信息排序,那效率就高得多了。
注意,这样的方法仍然会有失误的,说不定真爱就在被筛掉的人里。但这样的概率微乎其微。
相亲里似乎还不太明显,但大数据在真正产品应用中,产生的效果就天翻地覆了。
最初的应用比较简单,就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。
过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司,调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。
问卷是最常见的,但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验,要搭建环境(一般是有单面玻璃或摄像头的)、邀请志愿者,然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。
比如这样的通过摄像头监视观察室。
显然这种办法非常笨重。
而现在的互联网产品则根本无须这么麻烦。用户所有的使用数据、行为,都是记录在案的,想知道什么,瞬间就能分析出来。
过去想知道用户有没有做一件事,比如有没有用过这个功能?太难了。
现在呢,就问点击这个行为,点击了几下、点击在哪里,什么时候点的,甚至这是在什么地方点的、点击之后又做了什么,一清二楚。
用户平时用不用这个功能、怎么用这个功能,也就一目了然。
对于产品设计者来说,这是至关重要的数据。而且,这是完整的数据!如果是互联网产品,那么我知道的是所有用户的数据,不是过去传统行业产品的样本数据。
腾讯知道所有微信用户有多少用朋友圈、知道这些用户每天都发几条朋友圈、知道这些用户每天都发了什么。每一个数据都是真实可用的。
(过去发行量再大的报纸也很难知道读者性别,然而现在再小的微信公众号也可以实时获取。)
在实体产品的行业,随着未来整个产品从生产到销售到使用的信息化,大数据也会渐渐起到更大的作用。过去我卖的一瓶水,可能到某个超市就断掉了,我不知道这瓶水被谁买走了。但现在我在天猫卖的一瓶水,我知道对方这个用户是每个月买十箱水的,他的地址是某个高档餐厅,那我就知道这瓶水的目标受众是谁了。
这是元数据的价值所在。
所以说,大数据的第一阶段是:辅助产品设计者做判断、让产品制造者更好地满足用户。
这时候的大数据主要是来为产品提供支持,产品再应用于用户。
在数据的数量和质量达到一定程度后,事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助,而是变成了最有价值的产生本身。
很简单的,全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗?是哪个协会吗?是哪个科研机构吗?都不是,是淘宝。
拥有最全面的个人信用信息的,是人事局吗?是银行吗?是咨询公司吗?都不是,是支付宝。
道理也简单得很,所有行为(消费、交易)发生在了这个平台上,而这个平台又有所有数据的记录,那这些数据就能产生巨大的价值。
你以为做医疗健康这方面的产品仅仅是关注你的健康吗?并不是,他们同时还能够记录你所有的体征,这是第一线的临床数据。
此时,大数据本身已经成为了产品,可以输出有价值的内容。
消费行为数据,卖给广告商,广告商就可以定向给你投送广告;信用数据,卖给银行,银行就可以判断出你的信用程度;健康数据,卖给保险公司...你懂的。
近几年,互联网公司已经能够对全国各领域的市场,给出最有说服力的统计报告了,这些之前可都是政府做的:
淘宝网发布中国互联网消费趋势报告
携程旅行网发布《2014年旅游者调查报告》
滴滴携两大机构发布首份智能出行年度报告
不仅仅是将数据出售,数据提供的内容完全可以创造出新的产品。尤其像 O2O 这样的产品/服务,上游是服务提供者和资源,下游是用户,都能够有价值可以发掘。
以前做美甲的时候,我们设想的商业模式,有一项就是从上游,了解美甲师用品的情况,跟生产厂家合作,把控渠道;另外就是从下游,知道用户的情况,从而也能够跟其他美业产品合作(定向帮你把产品带到家里,河狸家其实已经在做),来让用户数据产生价值。
我之前听说饿了么在尝试一项新服务,就是为餐馆提供食材。乍一听有点怪,但后来想想的确是再合理不过。除了饿了么还有谁更能清楚某块区域的餐品售卖数据呢?这地方萝卜白菜卖得多、有多少量,饿了么清楚得很,跟农场谈合作,可以很好地把控上游渠道。
这阶段的大数据,已经可以成为产品,为用户直接服务。
从另一个角度看,不知道你发现没,通过我们行为数据这些元数据,我们已经在慢慢被量化的信息给描述出来了。看到这些数字(一年花了多少钱、在哪方面花的钱等等)已经对这个人可以有相对粗糙的认识了。而大数据最终的形态开始初现。
我之前也总是对行为数据表示不屑。你知道我在淘宝买了点东西、跟谁微信聊了几句话、去百度随便查了点东西,就能知道我是什么人了?
还真的可以。只要数据保质保量。
我知道你一个月没买避孕套这两天突然买了三盒,那可能是你要跟异地恋的女朋友见面了;我发现你微信跟异地的某个妹子聊得特别多、经常还视频,那这大概就是你异地的女朋友;我了解你在百度一直搜东南亚的机票和旅行攻略,那我知道你可能要去那里玩。
就是这么简单的三条元数据,我就能推测出来,你很大概率上,最近要跟女朋友一起去东南亚旅行。
说实话,做这么基础的逻辑推断,比下围棋容易多了。
这是说明元数据能够推理信息的逻辑性。而对于可获取的元数据,也越来越多了。
你打电话时,可以知道你给谁打(妇科医生?要生孩子了。律师?最近有官司。)
你买东西时,可以知道你的消费能力、家庭状况、喜好甚至性格(高端笔记本?爱玩游戏。蜡笔和简笔画册?家里有小孩。)
你出门消费时,可以知道你的生活习惯和个人情况(健身房?应该很健康。经常大保健?可能身体比较虚。)
你加别人微信时,可以知道你的社交圈子(认识李开复?应该不是一般人。通讯录里都是快递员?那可能也是快递员。)
作为这些产品的数据的拥有者,我完全不需要派个私家侦探来跟踪你。只需要等你自己乖乖把这些数据送上来。
春节的时候,支付宝为什么要和微信争抢小额支付和社交场景的支付?不是为了那点手续费,就是为了它缺失的社交支付这一块。这块数据的价值,远超想象。
未来我们每个人的衣食住行、生活起居,都将有大量的数据记录。我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据,成为描述我们的信息。我们工作用云笔记、吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用百度、社交用微信,每一步都事无巨细被记了下来。
不信你可以翻出你历史所有在百度或者 Google 的搜索记录来,对你生活的描述绝对比你自己的日记都要真实。
这些数据将被转换成有价值的商业数据,来描述你各方面的信息。你喜欢黑色的衣服、你喜欢胸大的妹子、你比较文艺、你有高度近视、你最近刚失恋...... 关于你,可能这些数据比你爹妈都要清楚。
最终,我们本身就是可以被量化的大数据对象,不存在多层的逻辑了。
这样的未来自然有利有弊。利是我们无处不在享受着大数据带来的便利,我们看到的每一条广告都会是我们自己喜欢的,我们查的每一条搜索记录都是根据我们特点来推荐的,我们在加好友时系统甚至都可以说他是不是会跟我们合得来。
弊在于,我们的隐私就暴露无疑。只要数据的拥有者想做点坏事,那真的是什么都有可能。
大数据绝不会止步在为决策仅仅提供帮助,它的终极形态就是可以用海量的数据描述我们一个个具体的个体。当达到这一步时,现在所谓的市场调研、用户分析就都是小儿科了。
因为,大数据已经完全能够塑造出我们了。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10