京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用实践,硕果累累
去年5月笔者曾撰文阐述百度、阿里和腾讯这三个互联网巨无霸开始挖掘大数据。一年过去,拥有海量数据的公司已在多个领域尝试对掌握的数据进行利用,大数据意识和能力进步飞快,体系和工具日趋成熟。
大数据应用实践,硕果累累
百度在大数据方面让人印象深刻的有百度迁徙这样的公益项目,应用在民生和新闻等领域。最新动态是,百度网盟利用基于大数据的CTR(广告内容匹配)数据,站长的平均收入提升70%。
阿里则对外宣称已经拥有100PB数据并以令人欣喜的速度增长,马云最新的内部邮件将阿里战略阐述为云端+大数据,阿里要进入数据时代。
腾讯广点通平台不乏亮点应用,例如美丽说借助广点通在移动端取得丰收,小米手机与QQ空间合作更是基于社交数据营销的经典。
百度、阿里均已将大数据升级为公司战略,李彦宏、雷军等互联网代表人物在两会时都曾有建言,推动政府的大数据意识和开放,大数据正在从理论走向实践,从专业领域走向全民应用的阶段。
互联网牵头大数据的必然性
为什么国内的大数据应用,只有几个互联网巨头取得成就呢?是因为它们拥有最多的用户、流量和数据吗?答案是否定的。因为所有关于大数据的论断都认为,大数据并不在于大。质量、性质以及谁拥有它,将决定大数据能被挖掘出来的价值和难度。
物联网传感器、视频监控设备时时刻刻都在收集海量数据,但价值没有微博大,因为数据难以变现。运营商拥有用户通信相关数据,从语音到短信再到位置,量大过任何一个互联网巨头。只能白白浪费,因为运营商不被允许也无能力去利用这些数据。与之类似,政府部门、软件企业均拥有大数据,却只能任其沉睡。
之所以BAT走在国内大数据应用的前列,即与其拥有的数据性质有管,与互联网企业的技术基因、开放创新和积极进取有关。
大数据利用难点在于技术。从数据的收集到存储到清洗,再到脱敏,归类,标签化、结构化,以及最后的建模分析、挖掘利用,均是技术活儿。需要服务器集群、数据利用模型和数据处理算法来保障,然后才是挖掘出来的结果的包装、变现。
相对其他拥有大数据的金主来说,互联网企业的技术甩开它们几条街。运营商技术是外包;银行的技术外包居多;其他公共部门例如政府、交通、教育、能源等行业,技术对他们是遥远的名词。
还有动机。互联网企业的服务产品几乎是免费,必须通过其他模式赚钱。过去是广告、游戏和增值这三种模式,到了移动端广告模式遇到瓶颈,需要新模式,抑或加强原有模式。这两点上,大数据都会起到大的作用。
BAT大数据思路迥异
BAT三家的数据各有特色。
百度是基于用户搜索行为的需求数据,阿里掌握着交易以及信用数据,腾讯则掌握着社交关系数据。各有千秋。它们对大数据的应用方向并不相同。百度和阿里更为激进。腾讯观望多过行动,也可能是说得少做得多。
首先是动机。
百度收入95%以上来自广告,淘宝的主要收入模式也是广告。百度、淘宝和CCTV是中国前三大广告投放阵地。腾讯主要收入来自游戏和社交增值业务,广告收入占比仅为三成左右。
本阶段大数据变现的主要途径是精准广告,这契合百度和阿里的诉求,两家将大数据升级为公司战略。
其次是技术。
搜索引擎是技术驱动,百度和其创始人李彦宏最具技术基因。马云对外宣称因为其不懂技术所以阿里技术最强。只有腾讯不怎么强调技术,一直强调产品能力。
大数据是技术活儿,百度和阿里这两位自认为技术很强的玩家探索在先符合常理。百度和阿里在大数据技术已经进行较多布局,从人才到架构到基础设施再到技术理论。
百度有深度学习研究院、高价聘请大数据领域人才以及与高校合作,正在建设亚洲最大云计算机房;阿里有飞天计划,有先进的跨机房5k集群、Apsara分布式计算系统,还有数据委员会这样的架构。
几家在云计算平台上的不同态度可以佐证我的观点。云平台和大数据是连体婴。“移动端”、合作伙伴和用户个人的数据,均需要“云”来收集、存储和处理。要掌握大数据,一定要具备承载数据的开放的云。
阿里云09年成立,百度云12年推出,分别对应到IaaS模式和PaaS(Amazon VS Google)。它们的云服务在向开发者和用户提供基础设施、云端服务的同时,收集第三方网站、应用、硬件和用户的数据。百度迁徙能够生效便是得益于第三方App为百度贡献位置数据。
腾讯云去年9月才推出,起步晚了点。虽然腾讯开放平台成熟,但开放平台更多是分享腾讯的用户和资源出来,目的不是收集数据。而且开放平台是运营、合作、生态层面的事,云平台才是技术问题。
最后是位置。
典型的互联网交易场景大概是这样的,用户在聊天、社交、娱乐的过程中,会被吸引注意力,关注“兴趣”,抑或因为兴趣而发现新的信息。然后用户去了解、去寻找想要的东西(需求、欲望、找到所求),最后在网上完成交易(电商和O2O)。
这里引用一下漏斗模型——一个悠久经典的营销概念。在这个模型里,用户消费时的大致决策路径是从注意(attention)、兴趣(interest)、欲望(desire)最后到行动(action)。
上图是被倒过来的漏洞。漏斗越到底部转化率越高。阿里在欲望和行动之间,百度在兴趣和欲望之间,腾讯则在漏洞顶部。
广告收费模式可以看出三家的位置差异。百度是CPC,按照点击次数付费(不管点击后的行为),阿里淘宝客等广告则直接可以对应到购买行为,CPA(按实际效果)和CPS(按效果佣金)居多。腾讯门户、QQ聊天Banner广告更亲睐于CPM或者CPT(按照展示次数或者时长),广点通是CPA,但亮点案例集中在应用下载领域,而不是交易领域。
三家都不希望只处于某一个环节,而是期望上中下通吃。百度有贴吧这样的兴趣社交产品,有视频这种注意力型业务,还推出了直接在结果页下单的“微购”,上下延展;腾讯重组了搜索业务(与搜狗合并)和电商业务(与京东合并),向下的机会还有;阿里投资微博、布局智能电视以及做导购网站做微淘,努力在向上走。
几个互联网巨头的动机、技术和位置的不同,在大数据应用上的思路也不同:腾讯蜻蜓点水,阿里布局为先,百度技术至上。相同的是,几家都在想方设法笼络更多的数据,收集数据是第一阶段,形成收集数据的能力和机制是第二阶段,第三阶段才是数据挖掘,目前BAT三家均处于从第二阶段到第三阶段之间,一旦大数据应用全面进入第三阶段,积累更深、投入更多的百度或将有望显出优势。
AppStore和iPhone的诞生,将人们带入了智能手机和移动互联网时代,颠覆了传统的软件业和手机业。未来,对大数据商业价值的发掘将给互联网公司拓展出更大的增长空间,甚至有可能催生出全新的商业模式和硬件产品,就像AppStore和iPhone那样,给人们的工作和生活方式带来颠覆性的变化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21