眼下，BAT(百度、阿里、騰訊)三大互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在上演爭奪移動(dòng)客戶(hù)端的“三國演義”，其實(shí)質(zhì)就是大數據之爭。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)生水起，讓數據變得豐富多樣，質(zhì)感鮮明，顯示出它的移動(dòng)性、碎片化和私密性。大數據里面有商機。在這個(gè)信息龐雜、數據處理技術(shù)十分先進(jìn)的時(shí)代，只要你有全新的理念，就能從一大堆數據中得出各種各樣的商業(yè)推理，挖掘到豐沛的商機。
在美國的一些超市里，啤酒和尿片往往擺在相鄰兩個(gè)貨架上。啤酒和尿片，原本是風(fēng)馬牛不相及的兩種商品。但商家在大量數據中挖掘到這樣的商業(yè)現象：在美國，有很多年輕夫婦，孩子的尿片用完后，女主人在家哄孩子，男主人去超市買(mǎi)尿片。買(mǎi)完尿布后，男主人通常會(huì )順帶拿幾瓶啤酒放在購物籃中，于是啤酒和尿片就這樣神奇地“撮合”到一塊。
大數據似乎是一堆雜亂無(wú)章的數據，但憑借統計技術(shù)把一堆看似沒(méi)有關(guān)聯(lián)的數據串聯(lián)起來(lái)，枯燥的數據就鮮活起來(lái)。海量數據一旦形成邏輯鏈條，冷冰冰的數據就有了商機。
印證大數據商業(yè)魅力最經(jīng)典的案例，當屬美國網(wǎng)飛影視公司(Netflix)向全球推銷(xiāo)的恰如西方政壇萬(wàn)花筒的美劇《紙牌屋》了。網(wǎng)飛公司通過(guò)分析3000萬(wàn)北美用戶(hù)觀(guān)看影視的習慣數據，發(fā)現奧斯卡影帝凱文·史派西、美國大導演大衛·芬奇和英劇《紙牌屋》這三個(gè)關(guān)鍵詞在受眾中存在概率較高的交集，由此預測將這三種元素結合在一起拍攝的影視將會(huì )風(fēng)靡全球。果不其然，《紙牌屋》一問(wèn)世，立刻火了起來(lái)，男女老少趨之若鶩。奧巴馬總統在推特上的一句“請粉絲不要劇透《紙牌屋》”，更是“火上澆油”。在網(wǎng)飛公司影視發(fā)行覆蓋的國家，《紙牌屋》的收視率無(wú)不高居首位。
網(wǎng)飛公司擁有一個(gè)龐大的數據庫，每天用戶(hù)在Netflix網(wǎng)站上產(chǎn)生高達3000多萬(wàn)個(gè)行為、400萬(wàn)個(gè)評分、300萬(wàn)次搜索請求，詢(xún)問(wèn)劇集播放時(shí)間和設備。這些都被網(wǎng)飛公司轉化成代碼，當作內容生產(chǎn)的元素記錄下來(lái)。大數據的商業(yè)魅力可窺一斑。
“大數據”概念引入影視產(chǎn)業(yè)后，為項目的投資決策、劇本撰寫(xiě)、演員組合、影視制作、流程調整、營(yíng)銷(xiāo)策略提供了實(shí)質(zhì)性的幫助。制片商基于對觀(guān)眾喜愛(ài)的分析，尋覓觀(guān)眾喜愛(ài)的演員出演相關(guān)的角色，預測、設計觀(guān)眾追求的劇情，甚至去預測票房?jì)r(jià)值。這些所有的預測，都是基于占有的大量數據，經(jīng)過(guò)一定的模型處理、邏輯推理得出的。
大數據是客戶(hù)信息、渠道軌跡、營(yíng)銷(xiāo)藝術(shù)的科學(xué)整合。目前電子商務(wù)行業(yè)已把大數據作為參與市場(chǎng)競爭的核心元素，誰(shuí)能擁有大數據，在市場(chǎng)上就占得先機。正因為如此，大數據正成為商家拼搶的商業(yè)資源，可謂得大數據者得天下。
回過(guò)頭來(lái)再說(shuō)百度、阿里、騰訊三大互聯(lián)網(wǎng)巨頭的大數據之爭。
就百度而言，互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎從第一天開(kāi)始就是大數據應用，百度義無(wú)反顧地承擔了從互聯(lián)網(wǎng)海量數據中找出需要的信息這一使命，百度擁有兩種類(lèi)型的大數據：用戶(hù)搜索表征的需求數據，爬蟲(chóng)和阿拉丁獲取的公共web數據。
阿里方面，馬云宣稱(chēng)平臺、金融和數據是阿里未來(lái)的三大戰略方向。阿里設立首席數據官，并已把首席數據官陸兆禧擢升為CEO，還將移動(dòng)APP數據公司友盟收入囊中。阿里擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易挖掘出商業(yè)價(jià)值。倘若阿里旗下的淘寶網(wǎng)對所有在線(xiàn)購物的消費者作統計分析，就能得到網(wǎng)購的各種數據，淘寶網(wǎng)可用它來(lái)調整戰略，商家可用它來(lái)布局倉儲。
騰訊則把目光盯在與流量相伴的數據分析上，從中挖掘、分辨出用戶(hù)的行為模式、興趣偏好等，打造專(zhuān)屬于每個(gè)人的智慧門(mén)戶(hù)。騰訊擁有用戶(hù)關(guān)系數據和由此產(chǎn)生的社交數據。依據這些數據，可分析人們的生活行為，挖掘出政治、社會(huì )、文化、商業(yè)、健康等領(lǐng)域的信息，甚至預測未來(lái)。
但大數據也不是萬(wàn)能的。不要以為凡是海量數據就一定會(huì )有商業(yè)價(jià)值，其實(shí)海量數據中的80%至90%都是無(wú)用的，只有10%至20%的數據才可能會(huì )產(chǎn)生一定價(jià)值。在此類(lèi)數據庫中，雖說(shuō)隱藏著(zhù)無(wú)數商業(yè)秘密，也孕育著(zhù)很多機遇以及潛在的成功，可要將這些信息利用起來(lái)卻是一項令人望而卻步的大工程。處理大數據絕非安裝一套系統就能唾手而得。需要使用正確的技術(shù)和工具，制定合適的政策和工作流程，物色善于使用分析法和預測分析軟件的統計人才，從而打造產(chǎn)品和服務(wù)，以滿(mǎn)足瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)需求。大數據的處理需要企業(yè)有長(cháng)遠眼光，舍得花血本，在數據倉庫、數據可視化工具、數據整合、商業(yè)智能、商業(yè)分析法和預測建模上大量投入。
著(zhù)名咨詢(xún)公司CorporateExecutiveBoard 在跟蹤了5000
家公司所做的一項研究中發(fā)現，盡管分析數據并獲得有效信息的能力已成全球各組織的頭等大事，但真正在這方面取得顯著(zhù)成績(jì)的公司并不多見(jiàn)。所以，有賢達將處理大數據的工作比喻為“在一堆稻草中尋找一根針”。
當然，真能尋找到這根“針”，也許就是商業(yè)競爭的“定海神針”了。