
大数据应用的三个阶段(辅助产品-创造价值-塑造我们)
从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户「口味」的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。
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。
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13