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大數(shù)據(jù)實踐中的要與不要
2018-02-19
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大數(shù)據(jù)實踐中的要與不要

如今,大數(shù)據(jù)正在快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)正在深入到各行各業(yè),而在大數(shù)據(jù)實踐中,卻產(chǎn)生了很多疑問,如大數(shù)據(jù)實踐是要精確還是要混雜,要群體還是要個體,要決策還是要工具,這些問題度亟需找到答案。
   要精確,還是要混雜?
    比如一家保險公司,怎樣評估它的產(chǎn)品?品牌是很模糊、很難量化的東西,我們用了十多億條微博數(shù)據(jù)和論壇數(shù)據(jù)來畫一條曲線,也就是在這個周期之內(nèi)品牌的波動,就可以把品牌感知量化,把產(chǎn)品投放也量化。
   要群體,還是要個體?
    如何來看大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別?銀行做數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)做了十多年,那么大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的倉庫有哪些差異?實際上就是群體和個體的差異?;ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完全瞄向個體,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也是精準(zhǔn)于個體,而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)面向經(jīng)營指標(biāo)、面向群體。宏觀意義上來看,假如小明去了一百次書店,以前要回答的問題是他第一百零一次買不買書,即業(yè)績和經(jīng)營指標(biāo)的問題;而現(xiàn)在,互聯(lián)網(wǎng)關(guān)心的是什么?最關(guān)心的是他第一百零一次買什么書,需要將什么樣的內(nèi)容推薦給他。這不是一個概率問題,而是一個模糊的程度問題。
    要量化這個程度,我們一定要基于個體,而不是基于群體的共性描述。傳統(tǒng)定義上,更多關(guān)注的是一類人群,用同一類規(guī)則制訂套餐給他們;而在互聯(lián)網(wǎng)時代,要把每個人都精準(zhǔn)刻畫出來,進(jìn)行精準(zhǔn)匹配。有電商說他們要做到一百萬用戶要有一百萬個商店,特別是在移動的小屏幕上,三次點擊以后就會損失一個客戶。所以差異化絕對不可能是對群體共性的描述,而完全是對個體差異的刻畫。
    要決策,還是要工具?
   大數(shù)據(jù)到底是面向決策還是面向工具?很多人認(rèn)為大數(shù)據(jù)是決策性的,是讓人獲得更多洞察力的一個工具。實際上大數(shù)據(jù)更多的是一個自動化的匹配工具。
    一個典型案例,我們?yōu)橐患冶kU公司計算了九千萬用戶在每一個險種上的流失概率,之后他們要求我們匯總成一份報告,將流失百分比的數(shù)據(jù)向領(lǐng)導(dǎo)匯報。當(dāng)結(jié)論上升到領(lǐng)導(dǎo)的時候,這個決策必須是宏觀的,而且周期很長,幾個月以后反饋回來可能就有偏差了。而大數(shù)據(jù)的動作是直接把東西下沉,九千萬個用戶的所有流失概率全部分給五萬個保險代理人,每個人通過專門的程序就可以看到由他負(fù)責(zé)的客戶到底在做什么樣的動作,而這個行動是由基層直接完成的。所以是把這些權(quán)限和能力全部推到一線,而不是上升、匯總到總部做決策。所以大數(shù)據(jù)更多的是一個自動進(jìn)行的過程,而不是分析決策的過程。

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