大數據企業應用玩法攻略②輕公司數據創業狂歡

在這次“數據盛宴”中，是否只有大公司的狂歡？并非如此，從事大數據產業的輕公司將無處不在。新興的創業公司通過出售數據和服務更有針對性地提供單個解決方案，把大數據商業化、商品化，才是更加值得我們關注的模式。這將帶來繼門戶網站、搜索引擎、社交媒體之后的新一波創業浪潮和產業革命，并會對傳統的咨詢公司產生強烈沖擊。

這些更多初創型企業專注于為重要垂直業務提供應用程序，簡稱為BDA公司（大數據應用Big Data Applications）。在新興的大數據創業公司方面，有提供工具系統的，有提供數據存儲和銷售的，有提供信息咨詢算法的，有些提供電影票房預測技術，有些產品優化銷售效率，有些產品通過將不同渠道的營銷業績與實際的產品使用數據相關聯，為未來營銷活動提供建議。

在技術之外，這些小企業還會開發一些產品，追蹤記錄與健康相關的指標并據此提出改善人們行為的建議。諸如此類的產品有望減少肥胖，提高生活質量，同時降低醫療成本。這類業務令人著迷之處在于，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些公司的業務難以有效開展。與此同時，云計算技術的普及，意味著小公司不必在內部開發或配備所有大數據技術，在很多情況下，它們可以利用基于云端的服務來滿足數據分析需求。

13 PredPol的犯罪預測

PredPol公司通過與洛杉磯和圣克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基于地震預測算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

14 Tipp24 AG的賭徒行為預測

Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平臺。該公司用KXEN軟件來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然后通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN，“SAP想通過這次收購來扭轉其長久以來在預測分析方面的劣勢”。

15 Inrix的堵車預言

交通的參與者多種多樣，是大數據最能發揮價值的領域。交通流量數據公司Inrix依靠分析歷史和實時路況數據，能給出及時的路況報告，以幫助司機避開正在堵車的路段，并且幫他們提前規劃好行程。汽車制造商、移動應用開發者、運輸企業以及各類互聯網企業都需要Inrix的路況報告。奧迪、福特、日產、微軟等巨頭都是Inrix的客戶。

16 潘吉瓦的時尚預測

消費者追尋意見領袖的生活方式。潘吉瓦公司就是用數據分析來預測流行趨勢，以此為基礎甚至撬動全球貿易。比如，它們通過41次追蹤《暮光之城》的徽章、襪子的運輸情況，分析在這部電影中主角的服飾對流行趨勢有多大影響率，并將分析結果告知用戶，建議他們對自己的行動做出恰當的調整。

17 潘多拉(Pandora)的音樂推薦

美國在線音樂網站潘多拉特別聘請一些音樂專家，讓他們每個人平均花上20分鐘去分析一首歌曲，并賦予每首歌400種不同的屬性。如果你表示喜歡一首歌，程序會自動尋找跟這首歌“基因”相同的歌曲，猜測你也會喜歡并采用推薦引擎技術推薦給你。借助這種人海戰術，潘多拉網站已經分析了74萬首歌曲。

18 Futrix Health的醫療方案

Futrix Health是一家專注于用通過數據為患者制定醫療解決方案的公司，從安裝在智能手機上的個人健康應用，到診所、醫院里醫生使用的電子健康記錄儀，甚至是革命性的數字化基因組數據，均連接到后端數據倉庫上。從而為患者制定最佳的醫院選擇、醫藥選擇。該如何將采集到醫療保健機構的大量操作信息，分析患者情況或治療效果，實施任何高效率的措施，使之更具有意義——大數據時代提供的機會，不再是簡單地收集這些數據，而是如何運用數據來更好地認知這個世界。

19 Retention Science的用戶粘性

在零售領域，創業公司Retention Science發布了一個為電子商務企業提供增強用戶粘性的數據分析及市場策略設計的平臺，它的用戶建模引擎具備自學習功能，通過使用算法和統計模型來設計優化用戶粘性的策略。平臺的用戶數據分析都是實時進行，以確保用戶行為預測總是符合實際用戶行為更新；同時，動態的根據這些行為預測來設計一些促銷策略。RS目前已獲得Baroda Ventures, Mohr Davidow Ventures, Double M Partners及一些著名天使投資人130萬美金的投資。

20 眾瀛的婚嫁后推薦

江蘇眾瀛聯合數據科技有限公司構建了這樣一個大數據平臺——將準備結婚的新人作為目標消費者，并把與結婚購物相關的商家加入其中。一對新人到薇薇新娘婚紗影樓拍了婚紗照，在實名登記了自己的信息后會被上傳到大數據平臺上。大數據平臺能根據新人在婚紗影樓的消費情況和偏好風格，大致分析判斷出新人后續消費需求，即時發送獎勵和促銷短信。比如邀請他們到紅星美凱龍購買家具、到紅豆家紡選購床上用品、到國美電器選購家用電器、到希爾頓酒店擺酒席……如果新人在紅星美凱龍購買了中式家具，說明他們偏好中國傳統文化，就推薦他們購買紅豆家紡的中式家居用品。

21 Takadu的數字馴水

水，向來是個不好管理的東西：自來水公司發現某個水壓計出現問題，可能需要花上很長的時間排查共用一個水壓計的若干水管。等找到的時侯，大量的水已經被浪費了。以色列一家名為Takadu的水系統預警服務公司解決了這個問題。Takadu把埋在地下的自來水管道水壓計、用水量和天氣等檢測數據搜集起來，通過亞馬遜的云服務傳回Takadu公司的電腦進行算法分析，如果發現城市某處地下自來水管道出現爆水管、滲水以及水壓不足等異常狀況，就會用大約10分鐘完成分析生成一份報告，發回給這片自來水管道的維修部門。報告中，除了提供異常狀況類型以及水管的損壞狀況——每秒漏出多少立方米的水，還能相對精確地標出問題水管具體在哪里。檢測每千米“水路”，Takadu的月收費是1萬美元。

22 百合網的婚戀匹配

電商行業的現金收入源自數據，而婚戀網站的商業模型更是根植于對數據的研究。比如，作為一家婚戀網站，百合網不僅需要經常做一些研究報告，分析注冊用戶的年齡、地域、學歷、經濟收入等數據，即便是每名注冊用戶小小的頭像照片，這背后也大有挖掘的價值。百合網研究規劃部李琦曾經對百合網上海量注冊用戶的頭像信息進行分析，發現那些受歡迎頭像照片不僅與照片主人的長相有關，同時照片上人物的表情、臉部比例、清晰度等因素也在很大程度上決定了照片主人受歡迎的程度。例如，對于女性會員，微笑的表情、直視前方的眼神和淡淡的妝容能增加自己受歡迎的概率，而那些臉部比例占照片1/2、穿著正式、眼神直視沒有多余pose的男性則更可能成為婚戀網站上的寵兒。

23 Prismatic的新聞外衣

Prismatic是一款個性化新聞應用，只有4名創始員工，憑借互聯網數據爬蟲和社交網絡開發平臺的數據，依托亞馬遜的云計算平臺，實現了大數據的精益創業。Prismatic不提供統一的設計精良的新聞訂閱或推薦界面，而是根據分析用戶的Facebook 或Twitter資料，為用戶做一對一的數據分析和推薦。從盈利模式來看，Prismatic不是依靠廣告費生存下來，也不是傳統的新聞媒介，而是一個披著新聞應用外衣的電子商務公司。名義上為了給用戶個性化推薦新聞而得到用戶的個人信息進行數據分析，針對性的推出推薦商品，從而從電子商務中盈利。

24 Opower的對比激勵

人類都有和同類對比的天性，例如，一家政府機構收集不同地點從事同類工作的多組員工的數據，僅僅將這些信息公諸于眾就促使落后員工提高了績效。在能源行業，Opower使用數據對比來提高消費用電的能效，并取得了顯著的成功。作為一家SaaS的創新公司，Opower與多家電力公司合作，分析美國家庭用電費用并將之與周圍的鄰居用電情況進行對比，被服務的家庭每個月都會受到一份對比的報告，顯示自家用電在整個區域或全美類似家庭所處水平，以鼓勵節約用電。Opower的服務以覆蓋了美國幾百萬戶居民家庭，預計將為美國消費用電每年節省5億美元。Opower報告信封，看上去像賬單（所以幾乎總是打開），它們使用行為技術（笑臉、同行比較）輕輕地說服公用事業客戶降低消耗。Opower已經推出了它的大數據平臺 Opower4 ，通過分析各種智能電表和用電行為，電力公司等公用事業單位成為Opower的盈利來源。而對一般用戶而言，Opower完全是免費的。

25 Chango和Uniqlick的點擊消費

使用新的數據技術，諸如美國的Chango公司和中國的Uniqlick公司正在數字廣告行業中探索新的商業模式——實時競拍數字廣告。通過了解互聯網用戶在網絡的搜索、瀏覽等行為，這些公司可以為廣告主提供最有可能對其商品感興趣的用戶群，從而進行精準營銷；更長期的趨勢是，將廣告投放給最有可能購買的用戶群。這樣的做法對于廣告主來說，可以獲得更高的轉換率，而對于發布廣告的網站來說，也提高了廣告位的價值。

26 眾趣（Social Touch）的行為辯析

眾趣是國內第一家社交媒體數據管理平臺， 目前國內主要的社交開放平臺在用戶數據的開放性方面仍比較保守，身為第三方數據分析公司，能夠獲得的用戶數據還十分有限，要使用這些用戶數據需獲得用戶許可。眾趣通過運營統計學等相關數據分析原理對用戶數據進行過濾，最終完成的是對一個用戶的行為、動作等個體特征的描述。這些描述可以幫助品牌營銷者了解消費者的消費習慣及需求；也可以幫助企業的領導增強對自己員工的了解。除了對個體以及群體行為特征的描述外，這些數據分析結果還可用于對用戶群體的行為預測，從而為營銷者提供一些前瞻性的市場分析。眾趣數據分析的結果只能精準到群組而無法達到個人。此類的用戶數據研究除在市場營銷領域具有一定的參考價之外，目前大多還主要用于配合一些小調研。此外，這些數據還可以實現對用戶甚至企業機構的信用評級，在金融領域也有一定程度的使用。

27 拖拉網的明天猜想

導購電商的拖拉網制作了“明天穿什么”這一應用。在這個應用當中，眾多時裝圈權威人士輸送時裝搭配與風格單品，由用戶任意打分，根據用戶的打分偏好，拖拉網便能猜到明天她們想穿什么，然后為她在數十萬件網購時裝中推薦單品，并且實現直通購買下單。在獲取客戶數據后，后臺分析也是各顯神通。

拖拉網加入了更多變量來考核自己的推薦模式。比如有消費者明天要參加一個聚會，不知道要穿什么風格，也沒有看天氣預報，希望導購網站能幫她把這些場景和自己的信息組合起來，給出一整套的解決方案。于是日期(天氣)、地域、場合、風格，這些都成為穿衣搭配解決方案的變量，經過不斷的組合呈現給用戶，據拖拉網數據，用戶在看到一個比較優質的搭配，并有場景性引導的時候，點擊到最后頁面完成購買的轉化率會比單品推薦高40%。

28 SeeChange的基因健康

現在人們有了把人類基因檔案序列化的能力，這允許醫生和科學家去預測病人對于某些疾病的易感染性和其他不利的條件，可以減少治療過程的時間和花費。位于舊金山的SeeChange公司創建了一套新的健康保險（放心保）模式。該公司通過分析客戶的個人健康記錄、醫療報銷記錄、以及藥店的數據，來判斷該客戶對于慢性病的易感性，并判斷該客戶是否有可能從一些定制的康復套餐中獲利。SeeChange同時設計健康計劃，并設立獎勵機制鼓勵客戶主動完成健康行動，全過程都通過其數據分析引擎來監控。

29 Given Imaging的圖像診斷

以色列的Given Imaging公司發明了一種膠囊，內置攝像頭，患者服用后膠囊能以大約每秒14張照片的頻率拍攝消化道內的情況，并同時傳回外置的圖像接收器，患者病征通過配套的軟件被錄入數據庫，在4至6小時內膠囊相機將通過人體排泄離開體外。一般來說，醫生都是在靠自己的個人經驗進行病征判斷，難免會對一些疑似陰影拿捏不準甚至延誤病人治療?，F在通過Given Imaging的數據庫，當醫生發現一個可疑的腫瘤時，雙擊當前圖像后，過去其他醫生拍攝過的類似圖像和他們的診斷結果都會悉數被提取出來?？梢哉f，一個病人的問題不再是一個醫生在看，而是成千上萬個醫生在同時給出意見，并由來自大量其他病人的圖像給出佐證。這樣的數據對比，不但提高了醫生診斷的效率，還提升了準確度。

30 Entelo的“前獵頭”

真正的技術人才永遠是各大公司的搶手貨，絕對不要坐等他們向你投簡歷，因為在他們還沒有機會寫簡歷之前很可能已經被其他公司搶走了。Entelo公司能替企業家們推薦那些才剛剛萌發跳槽動機的高級技術人才，以便先下手為強。

Entelo的數據庫里目前有3億份簡歷。而如何判斷高級人才的跳槽傾向，Entelo有一套正在申請專利的算法。這套算法有70多個指標用于判定跳槽傾向。某公司的股價下跌、高層大換血、剛被另一大公司收購，這些都會被Entelo看作是導致該公司人才跳槽的可能性因素。于是Entelo就會立刻把該公司里的高級人才的信息推送給訂閱了自己服務的企業家們。企業家們收到的簡歷跟一般的簡歷還不一樣。Entelo抓取了這些人才在各大社交網絡的信息。這樣企業家們可以了解該人提交過哪些代碼，在網上都回答了些什么樣的問題，在Twitter上都發表的是些什么樣的信息?？傊?，這些準備“挖角”的企業家能夠看到一個活生生的目標人才站在面前。

31 FlightCaster和Passur的延誤預測

航空業分秒必爭，尤其是航班抵達的準確時間。如果一班飛機提前到達，地勤人員還沒準備好，乘客和乘務員就會被困在飛機上白白耽誤時間；如果一班飛機延誤，地勤人員就只能坐著干等，白白消耗成本。美國一家大航空公司從其內部報告中發現，大約10%的航班的實際到達時間與預計到達時間相差10分鐘以上，30%的航班相差5分鐘以上。FlightCaster是一家提供航班延誤信息預測的公司，主要根據航空公司的航班運行情況進行預測。與航空公司所擁有的類似航班運行情況的專有信息一樣，該公司擁有大量國內航班飛行和航班實時運行狀況的歷史數據。Flightcaster的秘訣就是其對大數據分析的有效利用和使用適當的軟件工具對產出數據進行實時管理。

Passur Aerospace是專門為航空業提供決策支持的技術公司。通過搜集天氣、航班日程表等公開數據，結合自己獨立收集的其他影響航班因素的非公開數據，綜合預測航班到港時間。時至2012年，Passur公司已經擁有超過155處雷達接收站，每4.6秒就收集一次雷達上每架飛機的一系列信息，這會持續地帶來海量數據。不僅如此，經過長期的數據收集，Passur擁有了一個超過十年的巨大的多維信息載體，為透徹的分析和恰當的數據模型提供了可能。Passur公司相信，航空公司依據它們提供的航班到達時間做計劃，能為每個機場每年節省數百萬美元。

32 Climate的農業保險

一家名為氣候公司(Climate Corporation)的創業企業每天都會對美國境內超過100萬個地點、未來兩年的天氣情況進行超過1萬次模擬，其數據量龐大、動態、實時。隨后，該公司將根系結構和土壤孔隙度的相關數據，與模擬結果相結合，為成千上萬的農民提供農作物保險。 通過遙感獲取土壤數據，這和我們過去所熟悉的通過網絡服務獲取用戶網絡行為數據不是一回事，數據的概念得以極大的擴充。要想對每塊田地提供精準的保險服務，肯定還需要與土地數據相配套的農產品(000061,股吧)期貨、氣候預測、國際貿易、國際政治和軍事安全、國民經濟，產業競爭等等各方面的數。在如此龐雜的大數據基礎上推出的商業模式是創新的，同現有農作物保險方式相比具備極大競爭力，并且是可持續和規?；?。更妙的是，這家公司基于大數據的運營，完全沒有進行高額的網絡設施投資，只是租用了亞馬遜的公共云服務，一個月幾萬美元而已。

33 Hiptype的記錄閱讀

幾乎所有的收費電子書都會提供部分章節讓讀者試讀，其實，出版商需要弄清楚人們讀到了哪里、讀完后有沒有購買，以及其他各種體驗，才能賣出更多的電子書。美國創業公司Hiptype開發了一套電子書閱讀分析工具，其商業模式就在試圖解決這一難題。Hiptype自稱為“面向電子書的Google Analytics”，能夠提供與電子書有關的豐富數據。它不僅能統計電子書的試讀和購買次數，還能繪制出“讀者圖譜”，包括用戶的年齡、收入和地理位置等。此外，它還能告訴出版商讀者在看完免費章節后是否進行了購買，有多少讀者看完了整本書，以及讀者平均看了多少頁，讀者最喜歡從哪個章節開始看，又在哪個章節半途而廢，等等。Hiptype能夠與電子書整合在一起，出版商無論選擇哪種渠道，總是能夠獲得用戶數據。Hiptype收集的所有數據都是匿名的。用戶在下載了內置Hiptype服務的電子書時，會得到一個提示，可以選擇將其屏蔽。

34 安客誠的“人網合一”

網絡營銷存在一個巨大問題，如何獲知在網上使用幾個不同名稱的人是否是同一個人？安誠客（Acxiom）推出了一種名為“觀眾操作系統”（“Audience Operating System”，AOS ）的技術方案解決了這個問題。它允許市場營銷者與你的 “數字人物”綁定 ，即使你由于婚姻換了名字，或者使用昵稱，或者偶爾使用中名，它也照樣能夠解答那個已經換了地址或者電話號碼的人是否是同一個人的問題。

AOS 可以匯集不同數據庫中的信息，這些數據或離線或在線，是公司可能在不同場合針對個人而收集的。通過使用AbiliTec——一種Acxiom也擁有的數字化“身份識別”技術——AOS將客戶信息刪繁就簡，得到簡單單一的結果。AOS幫助安誠客的廣告客戶使用他們的數據在Facebook上找到廣告投放目標用戶。