從積累到應用 大眾點評提供的大數據模型

阿里巴巴大數據的價值在于層次化的交易信息，騰訊的大數據價值在于用戶性格描摹，而百度的大數據價值則更多體現在預測的社會動向。那么，同樣身為平臺的大眾點評，大數據的前世今生又是什么？

截至今年第三季度，大眾點評的點評數已達4200萬條，商戶信息超過1100萬，另據了解，目前大眾點評的月活躍用戶超過1.7億，數據服務調用在10億級別。由此可見，大眾點評本身就是一個大數據網站 。

大數據的整體發展遵循著這樣的規律，前幾年大數據處于高速發展階段，技術上是巔峰期，而業務上則處于欲爆發期。也就是說，前期必須有數據的積累過程，然后才能有后續的開發應用，如果沒有數據積累，根本談不上大數據。

大眾點評的大數據發展亦不例外，大眾點評網站上的數據 (即內容)都是通過UGC產生的，從第一個用戶上傳第一家商戶開始，數據就開始產生。首先是商家的基礎信息展示，然后越來越多的用戶進行點評，在這個過程中，平臺積累了商家和用戶兩方面的數據。

一個是關于商家地址、菜品、環境、服務等方面的數據，一個是用戶的消費習慣等，并且在用戶點評過程中，也有一個對商家數據不斷調整、完善的機制。

當大眾點評開始涉及交易業務時，數據更加豐富。目前，在大眾點評的大數據結構中，用戶的行為日志數據量占總數據量的大部分，剩下的就是交易數據。

發展到這個階段，大終點評的大數據應用就應運而生，目前已經在市場中國磨合得相對成熟的有兩類：一類是商戶通、推廣通，這些是收費產品;另一類，比如大眾點評指數，為消費者提供決策;還有餐飲行業風向標，提供行業發展參考；同時在業務方面可以為用戶提供個性化推薦；點評管家則可以幫助商家分析經營行為、用戶特點等。

同時，大眾點評也在做開放平臺，即將數據向第三方開放，他們在此基礎上進行二次開發，走向開放是大數據的趨勢。

隨著智能手機的普及，移動端的發展也為大眾點評數據價值帶來加持，首先是用戶量增加、數據增加，目前大眾點評的業務超過80%來自移動端。其次，通過移動端可以獲得PC端得不到的數據信息，比如地理位置信息。

對于O2O企業來說，這非常重要。比如一個用戶經常在徐家匯附近活動，那么旁邊的商戶對他更重要，一般是在周邊千米之內。而對于淘寶那樣的實物電商而言，地理位置相對就不那么重要。

時間維度也會發生變化。比如查詢，PC查詢的時間相對固定，移動端隨時隨地查，對數據調用交互要求很高。

國內大數據創業團隊越來越多，能否形成產業尚難預知，畢竟專門做大數據挖掘，要取決于對行業了解多少。大眾點評的數據經過長年的積累，已經在平臺化的基礎上形成了一個良好的閉環，在大數據的挖掘和應用上，無疑擁有更多優勢，大眾點評聯合創始人龍偉在接受采訪時說。