大數據商業的未來

最近幾年可以看到，從軟件開源到數據開放的運動正在興起。開放主要追求自由、平等、責任和樂趣。但目前在美國有很多關于數據開放的爭議，比如什么樣的數據應該開放，開放到什么程度，究竟開放原始數據還是開放經過加工和解讀過的數據……
    可以看出，數據和信息的發展驅動著管理決策的發展，管理層也在不停地演變。
    1970年代，赫伯特·西蒙提出，由于人們在決策過程中的理性是有限的，所以需要用計算機支持決策系統，幫助決策者擴大理性范圍。此時出現了IBM研究員發明的關系型數據庫——這種數據庫結構化高、獨立性強，之后出現了大型的信息管理系統。隨著1980年代數據倉庫的出現，數據挖掘開始興盛，沃爾瑪“啤酒+尿布”的故事是人們經常說到的案例。1990年代初，令人震驚的聯機分析開始出現，這種分析方法可以從任何一個角度把數據切片化。然后就是商務智能。聯機分析是對數據透視性的探測，可以通過“X光”從任何角度對數據做切片分析，數據挖掘就好比挖山鑿礦性開采，而商務智能就是對未來的預測。
    之后就是數據可視化，用圖形表示數據和思想。如果不能把數據圖像化，就無法理解它的最深層意思。數據可視化包括數據整合、分析、挖掘，最后到展示。
    每一輪經濟浪潮都是由幾個主題引領的。在美國，一度是一系列諸如IBM、微軟這樣的IT公司，到后來的諸如Google等一系列的互聯網公司，然后就是類似Facebook這樣的社交網絡，這些主題引領著美國經濟的發展，大數據有望引領自從IT與互聯網泡沫以來的下一輪經濟增長浪潮。中國將成為全球最重要的大數據市場，很多中國的著名互聯網公司已經開始在大數據上布局。
    趨勢與特征
   大數據時代的產業發展有三個趨勢：應用軟件將泛互聯網化、行業將垂直整合、數據將成為資產。
    泛互聯網化是收集數據的重要渠道，沒有泛互聯網化的軟件，公司就難以獲得用戶的行為數據。隨著行業的垂直整合，企業通過搜集大量的用戶數據，可以更貼近用戶，更理解用戶，為用戶提供更適用的服務。誰離客戶越近，誰就在產業鏈上的話語權就越高，誰的數據價值就越高。數據將成為一種資產，將有可能取代石油成為全球最大的交易商品。
    海量、增值、全息可見、融合復用是新媒體時代大數據的四大特征。并不是所有的數據都同樣有價值，只有能帶來編增值數據才是有意義的。大數據的融合和可流轉性將是大數據時代真正發揮數據價值最核心的要求。如果數據不能夠在企業和社會之間流動，那數據將變成一個個的信息孤島而封閉存在，無法發揮最大的價值。所以，數據的交叉復用以及可流轉性是大數據發揮巨大商業價值的前提。
    新媒體時代，數據總量正在發生巨大變化?，F實中，信息量在增加，但消費者個體卻面臨著信息過窄的問題，消費者的分析處理、篩選、過濾信息的能力并沒有得到提高。另一方面，數據形態也在變化，從結構化向半結構化、非結構化方向發展，也從單渠道開始向多渠道方向發展?？缙了a生的數據結合了互聯網和移動互聯網的數據，都在催生著移動互聯網的發展。
    方向與新商業模式
    個性化是大數據精細化和融聚力的一個發展方向。
    用戶的信息饑渴感在與日俱增，希望利用碎片化的時間獲得有價值的信息。但同時，用戶對非關聯信息的容忍度卻在與日俱減，用戶變得越來越不耐煩，如果推給他不相關的廣告信息是他不想要的，用戶體驗會迅速下降。而在用戶興趣數據與日俱增的同時，用戶甄別信息能力占比卻在與日俱減。
    從2B到2C到2D是面向數據的新商業模式。在美國，諸如Google、微軟、亞馬遜、蘋果這樣的公司已經建立了一個大數據平臺。大數據平臺建立起來后，一定是希望這些數據能夠有效地在數據需求方之間進行流轉。比如，可以供諸如北大、清華，南開等科研機構獲取到能夠用來做深度研究的原始數據。
    而個人用戶和個人終極應用開發者也需要平臺上的數據流轉。美國政府把機場飛機晚點的數據開放出來后，有的開發者就開發了一個應用，直接接到大數據平臺把數據調出來，可以幫助每一個想坐飛機的人在下雨、下雪、天氣好或不好的時候，不同航空公司在這個機場的晚點率是多少。比如，三角洲航空公司在下雨天的晚點率是78%，美聯航的是率65%，方便旅客預估到達的時間。
    未來挑戰
   大數據和新媒體都面臨著未來的挑戰。
    挑戰之一就是構建完整的消費者興趣圖譜，基于這個可以精準發現不同的用戶有著不同的興趣。
    打通互聯網和移動互聯網的數據是另一個挑戰。幾個月以前在美國有一家公司，它僅僅是通過一種基于互聯網和移動互聯網的算法，就能夠有效預測用戶在移動互聯網上的行為。這家公司靠這個理論和實踐獲得了600萬美元的A輪融資。
    從電子商務到社交媒體，再到移動互聯網，我們看到了大量個性化的技術和商業應用的興起。如今，企業的CMO們都關注怎樣才能更有效、更精準地找到自己的目標客戶群。也許你知道你的廣告投入要有50%，但卻不知道是哪50%。新媒體時代的大數據環境下，能夠非常精準地定位每一個廣告投入點，能夠基于用戶行為進行預測。如果能夠把廣告變成有用的信息，那么用戶就不再不喜歡廣告了。
    最后一個挑戰就是用戶隱私法律的完善。如何定義用戶隱私，也是最近很多企業和媒體正在關注的問題。如果說用戶隱私是根據一些信息，根據某個數據能夠幫助用戶準確地標識出現實世界中唯一的某一個個體，比如他的姓名、電話、身份證號，這些屬于信息隱私。如果根據這些數據無法標識出來具體人，其實這并不構成用戶隱私。