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大數據時代:“數據”如何轉化成“財富”
2018-08-06
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大數據時代:“數據”如何轉化成“財富”

“這是一場革命,龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程,無論學術界、商界還是政府,所有領域都將開始這種進程?!?br />     ———哈佛大學社會學教授加里·金
    一分鐘內,微博推特(Twitter)上新發的數據數超過10萬;社交網絡“臉譜”(Facebook)的瀏覽量超過600萬……
    這些龐大數字,意味著什么?
    它意味著,一種全新的致富手段也許就擺在面前,它的價值堪比石油和黃金。
    事實上,當你仍然在把微博客等社交平臺當作抒情或者發議論的工具時,華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的“數據財富”,先人一步用其預判市場走勢,而且取得了不俗收益。
    現在就讓我們一起來看看——他們是怎么做的。
    這些數據,都能干啥
    ●華爾街根據民眾情緒拋售股票;
    ●對沖基金依據購物網站的顧客評論,分析企業產品銷售狀況;
   ●銀行根據求職網站的崗位數量,推斷就業率;
    ●投資機構搜集并分析上市企業聲明,從中尋找破產的蛛絲馬跡;
    ●美國疾病控制和預防中心依據網民搜索,分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況;
    ●美國總統奧巴馬的競選團隊依據選民的微博,實時分析選民對總統競選人的喜好。
   個案
    你開心他就買你焦慮他就拋
    華爾街“德溫特資本市潮公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一,就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言,進而判斷民眾情緒,再以“1”到“50”進行打分。根據打分結果,霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。
    霍廷的判斷原則很簡單:如果所有人似乎都高興,那就買入;如果大家的焦慮情緒上升,那就拋售。
    這一招收效顯著——今年第一季度,霍廷的公司獲得了7%的收益率。
   “數據”如何轉化成“財富”
    國際商用機器公司(IBM)估測,這些“數據”值錢的地方主要在于時效。對于片刻便能定輸贏的華爾街,這一時效至關重要。5年前,華爾街2%的企業搜集微博等平臺的“非正式”數據;如今,接近半數企業采用了這種手段。
    ●“社會流動”創業公司在“大數據”行業生機勃勃,和微博推特是合作伙伴。它分析數據,告訴廣告商什么是正確的時間,誰是正確的用戶,什么是應該發的正確內容,備受廣告商熱愛。
    ●通過喬?!ふ材匪沟腛mniture(著名的網頁流量分析工具)公司,你可以知道有多少人訪問你的網站,以及他們待了多長時間——這些數據對于任何企業來說都至關重要。詹姆斯去年把公司賣掉,進賬18億美元。
   ●微軟專家吉拉德喜歡把這些“大數據”結果可視化:他把客戶請到辦公室,將包含這些公司的數據圖譜展現出來——有些是普通的時間軸,有些像蒲公英,有些則是鋪滿整個畫面的泡泡,泡泡中顯示這些客戶的粉絲正在談論什么話題。
    ●“臉譜”數據分析師杰弗遜的工作就是搭建數據分析模型,弄清楚用戶點擊廣告的動機和方式。
   既能創造財富,就催生出新職業
    周默(音譯)是耶魯大學的一名MBA畢業生,踏出校門便被IBM公司“搶走”,加入該公司正迅速擴展的數據咨詢部門——這個部門專門負責對眼下社交網絡上爆炸式的數據提供分析,對公司決策、削減開支、提升銷售提供參考。
    目前,美國需要更多像周默一樣的數據分析人才。根據研究機構數據,美國需要14萬至19萬數據專家以及150萬的數據分析師。
   這些“數據財富”還能服務個人
    財富并非只由大公司主宰。一名硅谷風險投資機構的專家說,“大數據”不僅僅是一個時髦詞匯,“我相信它有真正的未來,這些數據將分散在各個領域,你的行車路線、你經常出現的地點、你喜歡的顏色、經常買的東西,社交網站上的觀點和言論,這些都會成為個人數據的一部分,它們可以用來服務每個人”。
    位于美國加州的帕洛阿爾托創業公司開發了一款產品:它看上去是一款普通的地理位置應用,而事實上,它能自動記錄你經常出現的地理位置,并自動生成為數據圖表——這些數據會幫助分析每日的行程路線、生活必去場所,甚至駕駛里程與汽油存量的關系,形成一款“個人生活助理工具”。
   風險隱私的末日?
    然而,新憂慮也隨之而生。一些民間機構擔心,企業和機構對這些數據無以復加的利用,可能違背了微博博主等發布數據者的初衷,從而構成隱私侵犯。法律框架的搭建遠遠趕不上新技術的發展,同時,各國對個人隱私的界定不一。另一潛在風險是,一些人可能利用微博等平臺發布虛假數據,營造某一企業經營現狀的假象,以期抬高或壓低這家企業的股價。
    科學掃盲
    “大數據”有多大?
    它是對科技發展趨勢的一種“素描”,這種科技為人類打開了一扇門,可以更懂得這個世界并作出自己的決定。目前,全球的數據量正以每年50%的速度增長,而且,這種數據并不單純是數量上的增加,而是全領域全方位的數據變化。當人們將這些數據通過電腦進行分析,就變成對某種發展趨勢的判斷。


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