大數據在怎樣塑造咱們？

大數據在怎樣塑造咱們？

 

從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行爲習慣和喜愛，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據學習的價值。

 

元數據(Metadata)的概念

 

簡單說，元數據是對數據自己進行描述的數據，它不是對象自己，它只描述對象的屬性。

 

好比，一幅畫自己，是數據。而這幅畫的做者、完成時間、尺寸、價格、類型等等，就是它的元數據。元數據的價值，第一是可以從側面描述對象;第二點就是能夠結構化、信息化。

 

什麼意思呢?

好比，咱們要判斷一幅畫的價值，除了專家直接經過畫的藝術性來評價，還能夠經過元數據來判斷。這幅畫是名家的仍是二流畫家的?這幅畫是做者在他創做 鼎盛時期的做品，仍是在年輕時的做品?這幅畫是做者擅長的類型仍是他不熟悉的?用這些描述的信息，咱們就能把這幅畫的價值算得八九不離十。雖然確定會存在 偏差，但一樣是科學合理的方法。

 

那用元數據而非數據自己描述對象的意義何在?

這就是在大數據上產生的價值了：對於非結構化的、非量化的對象自己，結構化的元數據能夠用以快速計算和判斷。

 

大數據應用的第一階段：輔助產品

 

最初的應用比較簡單，就是用以輔助產品人員和市場人員作判斷。

 

過去的實體產品作一次調研很麻煩。好比飲料公司，調研人員要用各類方式觀看他們喝飲料的場景和步驟。問卷是最多見的，但不夠準確。因此會組織各類各樣專業的現場試驗，要搭建環境(通常是有單面玻璃或攝像頭的)、邀請志願者，而後引導他們按照平常的習慣去完成一些操做。

 

顯然這種辦法很是笨重。

 

而如今的互聯網產品則根本無須這麼麻煩。用戶全部的使用數據、行爲，都是記錄在案的，想知道什麼，瞬間就能分析出來。過去想知道用戶有沒有作一件事，有沒有用過這個功能，實在太難了。

 

如今呢，想知道點擊這個行爲點擊了幾下、點擊在哪裏、何時點的、甚至這是在什麼地方點的，都一清二楚。平時用戶用不用這個功能、怎麼用這個功能，也就一目瞭然。

 

對於產品設計者來講，這是相當重要的數據。並且，這是完整的數據!若是是互聯網產品，那麼我知道的是全部用戶的數據，不是過去傳統行業產品的樣本數據。

 

騰訊知道全部微信用戶有多少用朋友圈、知道這些用戶天天都發幾條朋友圈、知道這些用戶天天都發了什麼。每個數據都是真實可用的。

 

(過去發行量再大的報紙也很難知道讀者性別，然而如今再小的微信公衆號也能夠實時獲取)

 

在實體產品的行業，隨着將來整個產品從生產-銷售-使用的信息化，大數據也會漸漸起到更大的做用。過去我賣的一瓶水，可能到某個超市就斷掉了，我不知道這瓶水被誰買走了。

 

但如今我在天貓賣的一瓶水，我知道對方這個用戶是每月買十箱水的，他的地址是某個高檔餐廳，那我就知道這瓶水的目標受衆是誰了。

 

這是元數據的價值所在。

 

因此，大數據的第一階段是：輔助產品設計者作判斷、讓產品製造者更好地知足用戶。

 

這時候的大數據主要是來爲產品提供支持，產品再應用於用戶。

 

大數據應用的第二階段：創造價值

 

在數據的數量和質量達到必定程度後，事情開始變化了。元數據將不只做爲產品的輔助，而是變成了最有價值的產品自己。

 

很簡單的，全中國最熟悉老百姓消費習慣的是工商局嗎?是哪一個協會嗎?是哪一個科研機構嗎?都不是，是淘寶。

 

擁有最全面的我的信用信息的，是人事局嗎?是銀行嗎?是諮詢公司嗎?都不是，是支付寶。

 

道理其實很簡單，全部行爲(消費、交易)發生在了這個平臺上，而這個平臺又有全部數據的記錄，那這些數據就能產生巨大的價值。

 

你覺得作醫療健康這方面的產品僅僅是關注你的健康嗎?並非，他們同時還可以記錄你全部的體徵，這是第一線的臨牀數據。

 

此時，大數據自己已經成爲了產品，能夠輸出有價值的內容。

 

消費行爲數據，賣給廣告商，廣告商就能夠定向給你投送廣告;信用數據，賣給銀行，銀行就能夠判斷出你的信用程度。健康數據，賣給保險公司……你懂的。

 

不只僅是將數據出售，數據提供的內容徹底能夠創造出新的產品。尤爲O2O這樣的產品/服務，上游是服務提供者和資源，下游是用戶，都可以有價值能夠發掘。

 

之前作美甲的時候，咱們設想的商業模式，上游就是了解美甲師用品的狀況、跟生產廠家合做，把控渠道;下游是瞭解用戶的狀況，從而也可以跟其餘美業產品合做(定向幫你把產品帶到家裏，河狸家其實已經在作)，來讓用戶數據產生價值。

 

我以前據說餓了麼在嘗試一項新服務，就是爲餐館提供食材。乍一聽有點怪，但後來想一想的確是再合理不過。除了餓了麼還有誰更能清楚某塊區域的餐品售賣數據呢?這地方蘿蔔白菜賣得多、有多少許，餓了麼清楚得很，跟農場談合做，能夠很好地把控上游渠道。

 

這階段的大數據，已經能夠成爲產品，爲用戶直接服務。

 

從另外一個角度看，經過咱們行爲數據這些元數據，咱們已經在慢慢被量化的信息給描述出來了。看到這些數字(一年花了多少錢、在哪方面花的錢等等)已經對這我的能夠有相對粗糙的認識了。

 

而大數據最終的形態開始初現。

 

大數據應用的第三階段：塑造咱們

 

我以前也老是對行爲數據表示不屑。你知道我在淘寶買了點東西、跟誰微信聊了幾句話、去百度隨便查了點東西，就能知道我是什麼人了嗎?

 

還真的能夠。只要數據保質保量。

 

我發現你微信跟異地的某個妹子聊得特別多、常常還視頻，那這大概就是你異地的女友;我瞭解你在百度一直搜東南亞的機票和旅行攻略，那我知道你可能要去那裏玩。

 

就是這麼簡單的幾條元數據，我就能推測出來，有很大的機率你最近要跟女友一塊兒去東南亞旅行。

 

這是說明元數據可以推理信息的邏輯性。而對於可獲取的元數據，也愈來愈多了。

 

做爲這些產品的數據的擁有者，我徹底不須要派個私家偵探來跟蹤你。只須要等你本身乖乖把這些數據送上來。

 

春節的時候，支付寶爲何要和微信爭搶小額支付和社交場景的支付?不是爲了那點手續費，就是爲了它缺失的社交支付這一塊。這塊數據的價值，遠超想象。

 

將來咱們每一個人的衣食住行、生活起居，都將有大量的數據記錄。咱們的行爲會變成一串串數字成爲可量化的數據，成爲描述咱們的信息。咱們工做用雲筆記、吃飯用餓了麼、打車用滴滴、搜東西用百度、社交用微信，每一步都事無鉅細被記了下來。

 

不信你能夠翻出你歷史全部在百度或者 Google 的搜索記錄來，對你生活的描述絕對比你本身的日記都要真實。

 

這些數據將被轉換成有價值的商業數據，來描述你各方面的信息。

 

最終，咱們自己就是能夠被量化的大數據對象

 

這樣的將來天然有利有弊。利是咱們無處不在享受着大數據帶來的便利，咱們看到的每一條廣告都會是咱們本身喜歡的，咱們查的每一條搜索記錄都是根據咱們特色來推薦的，咱們在加好友時系統甚至均可以說他是否是會跟咱們合得來。

 

弊在於，咱們的隱私就暴露無疑。只要數據的擁有者想作點壞事，那真的是什麼都有可能。

 

大數據毫不會止步在爲決策僅僅提供幫助，兄弟連大數據培訓，它的終極形態就是能夠用海量的數據描述咱們一個個具體的個體。當達到這一步時，如今的市場調研、用戶分析將會變得異常簡單。

 

由於，大數據已經徹底可以塑造出咱們了。