京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据能力?不是你想说有就能有
2016年可谓是中国的“大数据之年”,不仅国家推行“大数据战略”,倡导发展互联网新经济,各行各业也都在谈论大数据的前景。大数据一时成为了各大企业都争相推拥的热词。
单纯从字面理解,大数据描述的是一个巨量数据的概念。而在实际的应用上,“大数据”更类似“光年”一样,当光指引到时间中,就成为了描述距离的单位,而把海量的有效数据进行有针对性的整合分析时,他就可以对用户行为进行描述,为我们的生活提供各种各样的决策和指引。
随着国家大数据战略的推行,“数聚”、“精准”等概念纷纷涌现。然而,在各大品牌层出不穷的新玩法下,“大数据”概念被滥用的情况越来越严重。笔者之见,“大数据”能力需要有漫长积蓄过程,绝非“想用就能用”。
在品牌宣传上,大数据的概念常常被有意无意地偷换,主要表现在,“有数据”并不等于大数据。大数据存在5V的特征,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。除了存有数据的基本条件外,还需满足以上五个维度。因此,大数据是一个非常严格的概念。
一个企业的大数据实力如何,主要基于其拥有的数据资产的数量和质量,同时也取决于数据的维度,及对海量数据的开发运用能力(内部算法)。因此不少巨头在不断扩张自己数据库容量的同时,也在通过并购整合,拓宽其自身数据资产的覆盖度和完整度,同时提升自己对数据的运算能力。
以阿里巴巴为例,阿里拥有庞大的用户群体以及十多年的用户数据积累。其大数据资产,无论从数量还是质量上,在中国处于绝对领先地位。但究其根本,其主要数据维度主要集中在电商领域。随着阿里巴巴不断的跨领域扩张,其大数据维度也随之丰富起来。UC浏览器、高德地图、优酷土豆、新浪微博等多个领域产品的加入,阿里大数据基于移动信息领域的矩阵逐渐扩展。截至目前,据不完全统计,阿里大数据矩阵至少包含了电商、阅读、社交、搜索、地图、视频、应用、游戏等维度的用户行为数据,从覆盖率和完整度上,应该是目前BAT三大巨头中最具优势的。
然而,企业收集到“多维度”的数据只是第一步,如何运用、创造价值是接下来面临的考验。在数据价值的“落地”上,各个企业也正在积极探索。
移动互联时代深受“信息过载”的诟病,“如何实现信息与人更为精准的连接”是整个行业未来探索的方向。为了能够给用户提供最佳的内容获取决策,除了需要对数据宽度与厚度进行累积,还需要让数据变得更加“聪明”。通俗来讲,企业需要能够对用户产生的每个数据进行统计、分析与开发,并以此帮助用户做出决策。
以UC为例,从阿里大数据中的高德地图POI数据可以知道用户当下处于的特定场景,根据对“时间+地点”的描述分发用户当下最需要的资讯;此外,在淘宝、神马搜索、优酷等多维数据的互通下,可以知道用户对不同类型资讯的需求。此外,UC的算法还能实现根据不同领域按权重绘画属于该用户的用户画像,在基本的人群聚类下再继续进行需求分层。
以上用户数据的分析及处理,将形成个人定制化数据库,之后,再根据算法进行精准推送,目前常用的推荐算法有三种:
第一代基于“协同过滤”,即收集大量的用户浏览记录,通过相似行为进行关联推荐。由于算法简介,逻辑清晰,可行性强,这种算法被大多数企业采用,例如今日头条、天天快报等都是采用的这种算法,但其也存在缺陷。由于获取数据的手段有限,数据不能够真实的反应出用户对信息的需求,很容易让用户深陷在自己的“兴趣爱好”当中;
第二代基于“搜索”,在分析了用户的核心兴趣点之后,通过隐式搜索的方式,给用户结果,这是在搜索引擎全面普及后出现的数据算法。但是与第一代算法类似的是,不同的人搜索相同的信息有不同的目的,而不同的时间地点搜同样的信息也有不同的目的,用同样的标准衡量用户行为,容易产生误判;好处是,对第一代算法所产生的“信息孤岛”效应有了较大的减弱,较容易形成兴趣圈群。在这方面做得比较好的是一点资讯。
第三代基于“社群+场景”,从“人”的角度,切入到具体的社群,实现“人以群分”;从内容的角度,切入到具体场景,这也是目前算法的发展趋势,比较典型的是以阿里大数据矩阵为依托的UC头条。
不过,就目前而言,实现“社群+场景”精准分发还处于一个比较理想的阶段,体现在“社群+场景”有一系列苛刻的要求,基础要满足的就是精准的用户画像绘制。眼下有此能力的恐怕也只有BAT三家。
当然,一个行业的成功除了能够给用户带来改变,自身还应具备优秀的商业化能力,以实现行业的可持续发展。Facebook、Twitter等企业对大数据在信息流里的商业模式早有示范。其中,Facebook移动广告营收公司总营收的82%(2016年Q1财报),是基于大数据的精准定向广告流为收入带来快速增长。而这种模式能够适用并持续增长,其主要原因是B端与C端的互利,B端的广告在更为精准、高效推送到用户外,C端获取了精准的信息,不会影响用户体验。
如以上所列举的“在高德地图里形成固定的商圈,在UC头条相应商圈的资讯就会推送给你”,这样一次信息与人的精准连接,对用户来说,带来是获取价值信息时间成本的缩小;对内容提供者来说,是潜在受众价值的挖掘;而对广告主而言,是高效、精准传递受众的价值实现。在这里面,满足的是消费测、供给侧、商业测三方需求。
大数据时代不止于“大”,企业对数据资产的厚度与深度的积累成为了决定大数据成败的关键,在大数据被日益滥用的今天,笔者更希望在时代大趋势下,大数据能真正落地,至少不止一个阿里巴巴。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22