本文是近年來(lái)不同行業(yè)、不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)公司的一些經(jīng)典案例總結(jié)。盡管有些已經(jīng)是幾年前的案例，但其中的深層邏輯對(duì)于未來(lái)仍有啟發(fā)。

本文力圖從企業(yè)運(yùn)營(yíng)和管理的角度，梳理出發(fā)掘大數(shù)據(jù)價(jià)值的一般規(guī)律：一是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，主要通過(guò)提高預(yù)測(cè)概率，來(lái)提高決策成功率；二是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的流程，主要是形成營(yíng)銷閉環(huán)戰(zhàn)略，提高銷售漏斗的轉(zhuǎn)化率；三是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，強(qiáng)調(diào)個(gè)性化；在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)階段，則強(qiáng)調(diào)迭代式創(chuàng)新。

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01 上篇：天然大數(shù)據(jù)公司的各種套餐

從谷歌、亞馬遜、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、騰訊，都因其擁有大量的用戶注冊(cè)和運(yùn)營(yíng)信息，成為天然的大數(shù)據(jù)公司。而像IBM、Oracle、EMC、惠普這類大型技術(shù)公司紛紛投身大數(shù)據(jù)，通過(guò)整合大數(shù)據(jù)的信息和應(yīng)用，給其他公司提供“硬件軟件 數(shù)據(jù)”的整體解決方案。我們關(guān)注的重點(diǎn)是大數(shù)據(jù)的價(jià)值，第一類公司首當(dāng)其沖。

下面就是這些天然大數(shù)據(jù)公司的挖掘價(jià)值的典型案例。

1. 亞馬遜的“信息公司”

如果全球哪家公司從大數(shù)據(jù)發(fā)掘出了最大價(jià)值，截至目前，答案可能非亞馬遜莫屬。亞馬遜也要處理海量數(shù)據(jù)，這些交易數(shù)據(jù)的直接價(jià)值更大。

作為一家“信息公司”，亞馬遜不僅從每個(gè)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為中獲得信息，還將每個(gè)用戶在其網(wǎng)站上的所有行為都記錄下來(lái)：頁(yè)面停留時(shí)間、用戶是否查看評(píng)論、每個(gè)搜索的關(guān)鍵詞、瀏覽的商品等等。這種對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的高度敏感和重視，以及強(qiáng)大的挖掘能力，使得亞馬遜早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了它的傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)方式。

亞馬遜CTO Werner Vogels在CeBIT上關(guān)于大數(shù)據(jù)的演講，向與會(huì)者描述了亞馬遜在大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)藍(lán)圖。長(zhǎng)期以來(lái)，亞馬遜一直通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，嘗試定位客戶和和獲取客戶反饋。

“在此過(guò)程中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)越大，結(jié)果越好。為什么有的企業(yè)在商業(yè)上不斷犯錯(cuò)?那是因?yàn)樗麄儧](méi)有足夠的數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)和決策提供支持，”Vogels說(shuō)，“一旦進(jìn)入大數(shù)據(jù)的世界，企業(yè)的手中將握有無(wú)限可能。”從支撐新興技術(shù)企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施到消費(fèi)內(nèi)容的移動(dòng)設(shè)備，亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領(lǐng)域。

亞馬遜推薦：亞馬遜的各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都離不開(kāi)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的身影。在亞馬遜上買(mǎi)過(guò)東西的朋友可能對(duì)它的推薦功能都很熟悉，“買(mǎi)過(guò)X商品的人，也同時(shí)買(mǎi)過(guò)Y商品”的推薦功能看上去很簡(jiǎn)單，卻非常有效，同時(shí)這些精準(zhǔn)推薦結(jié)果的得出過(guò)程也非常復(fù)雜。

亞馬遜預(yù)測(cè)：用戶需求預(yù)測(cè)是通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的需求。對(duì)于書(shū)、手機(jī)、家電這些東西——亞馬遜內(nèi)部叫硬需求的產(chǎn)品，你可以認(rèn)為是“標(biāo)品”——預(yù)測(cè)是比較準(zhǔn)的，甚至可以預(yù)測(cè)到相關(guān)產(chǎn)品屬性的需求。但是對(duì)于服裝這樣軟需求產(chǎn)品，亞馬遜干了十多年都沒(méi)有辦法預(yù)測(cè)得很好，因?yàn)檫@類東西受到的干擾因素太多了，比如：用戶的對(duì)顏色款式的喜好，穿上去合不合身，愛(ài)人朋友喜不喜歡…… 這類東西太易變，買(mǎi)得人多反而會(huì)賣(mài)不好，所以需要更為復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型。

亞馬遜測(cè)試：你會(huì)認(rèn)為亞馬遜網(wǎng)站上的某段頁(yè)面文字只是碰巧出現(xiàn)的嗎?其實(shí)，亞馬遜會(huì)在網(wǎng)站上持續(xù)不斷地測(cè)試新的設(shè)計(jì)方案，從而找出轉(zhuǎn)化率最高的方案。整個(gè)網(wǎng)站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設(shè)計(jì)，其實(shí)都是在多次審慎測(cè)試后的最優(yōu)結(jié)果。

亞馬遜記錄：亞馬遜的移動(dòng)應(yīng)用讓用戶有一個(gè)流暢的無(wú)處不在的體驗(yàn)的同時(shí)，也通過(guò)收集手機(jī)上的數(shù)據(jù)深入地了解了每個(gè)用戶的喜好信息;更值得一提的是Kindle Fire，內(nèi)嵌的Silk瀏覽器可以將用戶的行為數(shù)據(jù)一一記錄下來(lái)。

以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的方法并不僅限于以上領(lǐng)域，亞馬遜的企業(yè)文化就是冷冰冰的數(shù)據(jù)導(dǎo)向型文化。對(duì)于亞馬遜來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)意味著大銷售量。數(shù)據(jù)顯示出什么是有效的、什么是無(wú)效的，新的商業(yè)投資項(xiàng)目必須要有數(shù)據(jù)的支撐。對(duì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價(jià)提供更好的服務(wù)。

2. 谷歌的意圖

如果說(shuō)有一家科技公司準(zhǔn)確定義了“大數(shù)據(jù)”概念的話，那一定是谷歌。根據(jù)搜索研究公司comScore的數(shù)據(jù)，僅2012年3月一個(gè)月的時(shí)間，谷歌處理的搜索詞條數(shù)量就高達(dá)122億條。谷歌的體量和規(guī)模，使它擁有比其他大多數(shù)企業(yè)更多的應(yīng)用大數(shù)據(jù)的途徑。

谷歌搜索引擎本身的設(shè)計(jì)，就旨在讓它能夠無(wú)縫鏈接成千上萬(wàn)的服務(wù)器。如果出現(xiàn)更多的處理或存儲(chǔ)需要，抑或某臺(tái)服務(wù)器崩潰，谷歌的工程師們只要再添加更多的服務(wù)器就能輕松搞定。將所有這些數(shù)據(jù)集合在一起所帶來(lái)的結(jié)果是：企業(yè)不僅從最好的技術(shù)中獲益，同樣還可以從最好的信息中獲益。下面選擇谷歌公司的其中三個(gè)亮點(diǎn)。

谷歌意圖：谷歌不僅存儲(chǔ)了搜索結(jié)果中出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)連接，還會(huì)儲(chǔ)存用戶搜索關(guān)鍵詞的行為，它能夠精準(zhǔn)地記錄下人們進(jìn)行搜索行為的時(shí)間、內(nèi)容和方式，坐擁人們?cè)诠雀杈W(wǎng)站進(jìn)行搜索及經(jīng)過(guò)其網(wǎng)絡(luò)時(shí)所產(chǎn)生的大量機(jī)器數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠讓谷歌優(yōu)化廣告排序，并將搜索流量轉(zhuǎn)化為盈利模式。谷歌不僅能追蹤人們的搜索行為，而且還能夠預(yù)測(cè)出搜索者下一步將要做什么。用戶所輸入的每一個(gè)搜索請(qǐng)求，都會(huì)讓谷歌知道他在尋找什么，所有人類行為都會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上留下痕跡路徑，谷歌占領(lǐng)了一個(gè)絕佳的點(diǎn)位來(lái)捕捉和分析該路徑。換言之，谷歌能在你意識(shí)到自己要找什么之前預(yù)測(cè)出你的意圖。這種抓取、存儲(chǔ)并對(duì)海量人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后據(jù)此進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力，就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品。

谷歌分析：谷歌在搜索之外還有更多獲取數(shù)據(jù)的途徑。企業(yè)安裝“谷歌分析”之類的產(chǎn)品來(lái)追蹤訪問(wèn)者在其站點(diǎn)的足跡，而谷歌也可獲得這些數(shù)據(jù)。網(wǎng)站還使用“谷歌廣告聯(lián)盟”，將來(lái)自谷歌廣告客戶網(wǎng)的廣告展示在其站點(diǎn)，因此，谷歌不僅可以洞察自己網(wǎng)站上廣告的展示效果，同樣還可以對(duì)其他廣告發(fā)布站點(diǎn)的展示效果一覽無(wú)余。

谷歌趨勢(shì)：既然搜索本身是網(wǎng)民的“意圖數(shù)據(jù)庫(kù)”，當(dāng)然可以根據(jù)某一專題搜索量的漲跌，預(yù)測(cè)下一步的走勢(shì)。谷歌趨勢(shì)可以預(yù)測(cè)旅游、地產(chǎn)、汽車(chē)的銷售。此類預(yù)測(cè)最著名的就是谷歌流感趨勢(shì)，跟蹤全球范圍的流感等病疫傳播，依據(jù)網(wǎng)民搜索，分析全球范圍內(nèi)流感等病疫的傳播狀況。

3. eBay的分析平臺(tái)

早在2006年，eBay就成立了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。為了準(zhǔn)確分析用戶的購(gòu)物行為，eBay定義了超過(guò)500種類型的數(shù)據(jù)，對(duì)顧客的行為進(jìn)行跟蹤分析。eBay分析平臺(tái)高級(jí)總監(jiān)Oliver Ratzesberger說(shuō)：“在這個(gè)平臺(tái)上，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，通過(guò)分析促進(jìn)eBay的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和利潤(rùn)增長(zhǎng)。”

eBay行為分析：在早期，eBay網(wǎng)頁(yè)上的每一個(gè)功能的更改，通常由對(duì)該功能非常了解的產(chǎn)品經(jīng)理決定，判斷的依據(jù)主要是產(chǎn)品經(jīng)理的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。而通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的分析，網(wǎng)頁(yè)上任何功能的修改都交由用戶去決定。“每當(dāng)有一個(gè)不錯(cuò)的創(chuàng)意或者點(diǎn)子，我們都會(huì)在網(wǎng)站上選定一定范圍的用戶進(jìn)行測(cè)試。通過(guò)對(duì)這些用戶的行為分析，來(lái)看這個(gè)創(chuàng)意是否帶來(lái)了預(yù)期的效果。”

eBay廣告分析：更顯著的變化反映在廣告費(fèi)上。eBay對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告的投入一直很大，通過(guò)購(gòu)買(mǎi)一些網(wǎng)頁(yè)搜索的關(guān)鍵字，將潛在客戶引入eBay網(wǎng)站。

4. 塔吉特的“數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘”

利用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法，商家可以通過(guò)用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史記錄分析來(lái)建立模型，預(yù)測(cè)未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為，進(jìn)而設(shè)計(jì)促銷活動(dòng)和個(gè)性服務(wù)避免用戶流失到其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那邊。

美國(guó)第三大零售商塔吉特，通過(guò)分析所有女性客戶購(gòu)買(mǎi)記錄，可以“猜出”哪些是孕婦。其發(fā)現(xiàn)女性客戶會(huì)在懷孕四個(gè)月左右，大量購(gòu)買(mǎi)無(wú)香味乳液。由此挖掘出25項(xiàng)與懷孕高度相關(guān)的商品，制作“懷孕預(yù)測(cè)”指數(shù)。推算出預(yù)產(chǎn)期后，就能搶先一步，將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。

塔吉特還創(chuàng)建了一套購(gòu)買(mǎi)女性行為在懷孕期間產(chǎn)生變化的模型，不僅如此，如果用戶從它們的店鋪中購(gòu)買(mǎi)了嬰兒用品，它們?cè)诮酉聛?lái)的幾年中會(huì)根據(jù)嬰兒的生長(zhǎng)周期定期給這些顧客推送相關(guān)產(chǎn)品，使這些客戶形成長(zhǎng)期的忠誠(chéng)度。

5. 中國(guó)移動(dòng)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，中國(guó)移動(dòng)能夠?qū)ζ髽I(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情。

客戶流失預(yù)警：一個(gè)客戶使用最新款的諾基亞手機(jī)，每月準(zhǔn)時(shí)繳費(fèi)、平均一年致電客服3次，使用WEP和彩信業(yè)務(wù)。如果按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，可能這是一位客戶滿意度非常高、流失概率非常低的客戶。事實(shí)上，當(dāng)搜集了包括微博、社交網(wǎng)絡(luò)等新型來(lái)源的客戶數(shù)據(jù)之后，這位客戶的真實(shí)情況可能是這樣的：客戶在國(guó)外購(gòu)買(mǎi)的這款手機(jī)，手機(jī)中的部分功能在國(guó)內(nèi)無(wú)法使用，在某個(gè)固定地點(diǎn)手機(jī)經(jīng)常斷線，彩信無(wú)法使用——他的使用體驗(yàn)極差，正在面臨流失風(fēng)險(xiǎn)。這就是中國(guó)移動(dòng)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)全面獲取業(yè)務(wù)信息，可能顛覆常規(guī)分析思路下做出的結(jié)論，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的邊界，注重社交媒體等新型數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)各種渠道獲取盡可能多的客戶反饋信息，并從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多的價(jià)值。

數(shù)據(jù)增值應(yīng)用：對(duì)運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析在政府服務(wù)市場(chǎng)上前景巨大。運(yùn)營(yíng)商也可以在交通、應(yīng)對(duì)突發(fā)災(zāi)害、維穩(wěn)等工作中使大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮更大的作用。運(yùn)營(yíng)商處在一個(gè)數(shù)據(jù)交換中心的地位，在掌握用戶行為方面具有先天的優(yōu)勢(shì)。作為信息技術(shù)的又一次變革，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)正在給技術(shù)進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)全新的方向，而誰(shuí)掌握了這一方向，誰(shuí)就可能成功。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，在數(shù)據(jù)處理分析上，需要轉(zhuǎn)型的不僅是技巧和法律問(wèn)題，更需要轉(zhuǎn)變思維方式，以商業(yè)化角度思考大數(shù)據(jù)營(yíng)銷。

6. Twitter中的興趣和情緒

Twitter興趣聚類：通過(guò)過(guò)濾用戶歸屬地、發(fā)推位置和相關(guān)關(guān)鍵詞，Twitter建立了一系列定制化的客戶數(shù)據(jù)流。比如，通過(guò)過(guò)濾電影片名、位置和情緒標(biāo)簽，你可以知道洛杉磯、紐約和倫敦等城市最受歡迎的電影是哪些。而根據(jù)用戶發(fā)布的個(gè)人行為描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。從這個(gè)視角看，Twitter的興趣圖譜的效率優(yōu)于Facebook的社交圖譜。Twitter的用戶數(shù)據(jù)所能產(chǎn)生的潛在價(jià)值同樣令人驚嘆。在社交媒體網(wǎng)站正在收集越來(lái)越多的數(shù)據(jù)的形勢(shì)下，它們或許能找到更好的方式來(lái)利用這些數(shù)據(jù)盈利，并使其取代廣告成為自身提高收入的主要方式。這些社交網(wǎng)站真正的價(jià)值可能在于數(shù)據(jù)本身。相信在不久的將來(lái)，如果尋找到既能充分利用用戶數(shù)據(jù)，又可合理規(guī)避對(duì)用戶隱私的威脅，社交數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的巨大能量將會(huì)徹底被開(kāi)啟。

Twitter情緒分析：Twitter自己并不經(jīng)營(yíng)每一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，但它把數(shù)據(jù)授權(quán)給了像DataSift這樣的數(shù)據(jù)服務(wù)公司，很多公司利用Twitter社交數(shù)據(jù)，做出了各種讓人吃驚的應(yīng)用，從社交監(jiān)測(cè)到醫(yī)療應(yīng)用，甚至可以去追蹤流感疫情爆發(fā)，社交媒體監(jiān)測(cè)平臺(tái)DataSift還創(chuàng)造了一款金融數(shù)據(jù)產(chǎn)品。華爾街“德溫特資本市場(chǎng)”公司首席執(zhí)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(jìn)而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進(jìn)行打分。根據(jù)打分結(jié)果，霍廷再?zèng)Q定如何處理手中數(shù)以百萬(wàn)美元計(jì)的股票?；敉⒌呐袛嘣瓌t很簡(jiǎn)單：如果所有人似乎都高興，那就買(mǎi)入;如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。一些媒體公司會(huì)把觀眾收視率數(shù)據(jù)打包到產(chǎn)品里，再轉(zhuǎn)賣(mài)給頻道制作人和內(nèi)容創(chuàng)造者。

精確的數(shù)據(jù)一旦與社交媒體數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)會(huì)非常準(zhǔn)。

7. 特易購(gòu)的精準(zhǔn)定向

聰明的商家通過(guò)用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史記錄分析來(lái)建立模型，為他們量身預(yù)測(cè)未來(lái)的購(gòu)物清單，進(jìn)而設(shè)計(jì)促銷活動(dòng)和個(gè)性服務(wù)，讓他們?cè)丛床粩嗟貫橹I(mǎi)單。

特易購(gòu)是全球利潤(rùn)第二大的零售商，這家英國(guó)超級(jí)市場(chǎng)巨人從用戶行為分析中獲得了巨大的利益。從其會(huì)員卡的用戶購(gòu)買(mǎi)記錄中，特易購(gòu)可以了解一個(gè)用戶是什么“類別”的客人，如速食者、單身、有上學(xué)孩子的家庭等等。

這樣的分類可以為提供很大的市場(chǎng)回報(bào)，比如，通過(guò)郵件或信件寄給用戶的促銷可以變得十分個(gè)性化，店內(nèi)的促銷也可以根據(jù)周?chē)巳旱南埠?、消費(fèi)的時(shí)段來(lái)更加有針對(duì)性，從而提高貨品的流通。這樣的做法為特易購(gòu)獲得了豐厚的回報(bào)，僅在市場(chǎng)宣傳一項(xiàng)，就能幫助特易購(gòu)每年節(jié)省3.5億英鎊的費(fèi)用。

Tesco的優(yōu)惠券：特易購(gòu)每季會(huì)為顧客量身定做6張優(yōu)惠券。其中4張是客戶經(jīng)常購(gòu)買(mǎi)的貨品，而另外2張則是根據(jù)該客戶以往的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)分析，極有可能在未來(lái)會(huì)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品。僅在1999年，特易購(gòu)就送出了14.5萬(wàn)份面向不同的細(xì)分客戶群的購(gòu)物指南雜志和優(yōu)惠券組合。更妙的是，這樣的低價(jià)無(wú)損公司整體的盈利水平。通過(guò)追蹤這些短期優(yōu)惠券的回籠率，了解到客戶在所有門(mén)店的消費(fèi)情況，特易購(gòu)還可以精確地計(jì)算出投資回報(bào)。發(fā)放優(yōu)惠券吸引顧客其實(shí)已經(jīng)是很老套的做法了，而且許多的促銷活動(dòng)實(shí)際只是來(lái)掠奪公司未來(lái)的銷售額。然而，依賴于扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析來(lái)定向發(fā)放優(yōu)惠券的特易購(gòu)，卻可以維持每年超過(guò)1億英鎊的銷售額增長(zhǎng)。

特易購(gòu)?fù)瑯佑袝?huì)員數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)已有的數(shù)據(jù)，就能找到那些對(duì)價(jià)格敏感的客戶，然后在公司可以接受的最低成本水平上，為這類顧客傾向購(gòu)買(mǎi)的商品確定一個(gè)最低價(jià)。這樣的好處一是吸引了這部分顧客，二是不必在其他商品上浪費(fèi)錢(qián)降價(jià)促銷。

特易購(gòu)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)：這家連鎖超市在其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中收集了700萬(wàn)部冰箱的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)行更全面的監(jiān)控并進(jìn)行主動(dòng)的維修以降低整體能耗。

8. Facebook的好友推薦

Facebook是社交網(wǎng)絡(luò)巨擎，但是在挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值方面，好像辦法不多，值得一提的就是好友推薦。

Facebook使用大數(shù)據(jù)來(lái)追蹤用戶在其網(wǎng)絡(luò)的行為，通過(guò)識(shí)別你在它的網(wǎng)絡(luò)中的好友，從而給出新的好友推薦建議，用戶擁有越多的好友，他們與Facebook之間的黏度就越高。更多的好友意味著用戶會(huì)分享更多照片、發(fā)布更多狀態(tài)更新、玩更多的游戲。

9. LinkedIn的獵頭價(jià)值

LinkedIn網(wǎng)站使用大數(shù)據(jù)在求職者和招聘職位之間建立關(guān)聯(lián)。有了LinkedIn，獵頭們?cè)僖膊挥孟驖撛诘氖芷刚叽蚰吧娫拋?lái)碰運(yùn)氣，而可以通過(guò)簡(jiǎn)單的搜索找出潛在受聘者并聯(lián)系他們。

與此相似，求職者也可以通過(guò)聯(lián)系網(wǎng)站上其他人，自然而然地將自己推銷給潛在的雇主。有兩個(gè)例子能夠生動(dòng)呈現(xiàn)LinkedIn的數(shù)據(jù)價(jià)值：幾年前，LinkedIn忽然發(fā)現(xiàn)近期雷曼兄弟的來(lái)訪者多了起來(lái)，當(dāng)時(shí)并沒(méi)引起重視，過(guò)了不久，雷曼兄弟宣布倒閉；而在谷歌宣布退出中國(guó)的前一個(gè)月，在LinkedIn發(fā)現(xiàn)了一些平時(shí)很少見(jiàn)的谷歌產(chǎn)品經(jīng)理在線，這也是相同的道理。

10. 沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)基因

早在1969年沃爾瑪就開(kāi)始使用計(jì)算機(jī)來(lái)跟蹤存貨，1974年就將其分銷中心與各家商場(chǎng)運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行庫(kù)存控制。1983年，沃爾瑪所有門(mén)店都開(kāi)始采用條形碼掃描系統(tǒng)。

1987年，沃爾瑪完成了公司內(nèi)部的衛(wèi)星系統(tǒng)的安裝，該系統(tǒng)使得總部，分銷中心和各個(gè)商場(chǎng)之間可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)，雙向的數(shù)據(jù)和聲音傳輸。采用這些在當(dāng)時(shí)還是小眾和超前的信息技術(shù)來(lái)搜集運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)為沃爾瑪最近20年的崛起打下了堅(jiān)實(shí)的地基，從而發(fā)現(xiàn)了“啤酒與尿布”關(guān)聯(lián)。

如今，沃爾瑪擁有著全世界最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)著沃爾瑪數(shù)千家連鎖店在65周內(nèi)每一筆銷售的詳細(xì)記錄，這使得業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)分析購(gòu)買(mǎi)行為更加了解他們的客戶。

通過(guò)這些數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)員可以分析顧客的購(gòu)買(mǎi)行為，從而供應(yīng)最佳的銷售服務(wù)。沃爾瑪一直致力于改善自身的數(shù)據(jù)收集技術(shù)，從條形碼掃描，到安裝衛(wèi)星系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)雙向數(shù)據(jù)傳輸，整個(gè)公司都充滿了數(shù)據(jù)基因。

2012年4月，沃爾瑪又收購(gòu)了一家研究網(wǎng)絡(luò)社交基因的公司Kosmix，在數(shù)據(jù)基因的基礎(chǔ)上，又增加了社交基因。

11. 阿里小貸和聚石塔

雖然阿里系的余額寶如日中天，但其實(shí)阿里小貸才真正體現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)的價(jià)值。早在2010年阿里就已經(jīng)建立了“淘寶小貸”，通過(guò)對(duì)貸款客戶下游訂單、上游供應(yīng)商、經(jīng)營(yíng)信用等全方位的評(píng)估，就可以在沒(méi)有見(jiàn)面情況下，給客戶放款，這當(dāng)然是對(duì)阿里平臺(tái)上大數(shù)據(jù)的挖掘。

數(shù)據(jù)來(lái)源于“聚石塔”——一個(gè)大型的數(shù)據(jù)分享平臺(tái)，它通過(guò)共享阿里巴巴旗下各個(gè)子公司的數(shù)據(jù)資源來(lái)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。這款產(chǎn)品就是大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)把淘寶交易流程各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合互聯(lián)，然后基于商業(yè)理解對(duì)信息進(jìn)行分類儲(chǔ)存和分析加工，并與決策行為連接起來(lái)所產(chǎn)生的效果。

12. 西爾斯的數(shù)據(jù)大集成

在過(guò)去，美國(guó)零售巨頭西爾斯控股公司，需要八周時(shí)間才能制定出個(gè)性化的銷售方案，但往往做出來(lái)的時(shí)候，它已不再是最佳方案。

痛定思痛，決定整合其專售的三個(gè)品牌——Sears、Craftsman、Lands'End的客戶、產(chǎn)品以及銷售數(shù)據(jù)，使用群集收集來(lái)自不同品牌的數(shù)據(jù)，并在群集上直接分析數(shù)據(jù)，而不是像以前那樣先存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，避免了浪費(fèi)時(shí)間——先把來(lái)自各處的數(shù)據(jù)合并之后再做分析。

這種調(diào)整讓公司的推銷方案更快、更精準(zhǔn)，可以從海量信息中挖掘價(jià)值，但是價(jià)值巨大，困難也巨大：這些數(shù)據(jù)需要超大規(guī)模分析，且分散在不同品牌的數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，不僅數(shù)量龐大而且支離破碎。

西爾斯的困境，在傳統(tǒng)企業(yè)中非常普遍，這些企業(yè)家一直想不通，既然互聯(lián)網(wǎng)零售商亞馬遜可以推薦閱讀書(shū)目、推薦電影、推薦可供購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品，為什么他們所在的企業(yè)卻做不到類似的事情。

西爾斯公司首席技術(shù)官菲里·謝利(Phil Shelley)說(shuō)：如果要制定一系列復(fù)雜推薦方案質(zhì)量更高，需要更及時(shí)、更細(xì)致、更個(gè)性化的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)企業(yè)的IT架構(gòu)根本不能完成這些任務(wù)，需要痛下決心，才能完成轉(zhuǎn)型。

02 中篇：輕公司數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)狂歡

在“數(shù)據(jù)盛宴”中，是否只有大公司的狂歡?并非如此，從事大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的輕公司將無(wú)處不在。新興的創(chuàng)業(yè)公司通過(guò)出售數(shù)據(jù)和服務(wù)更有針對(duì)性地提供單個(gè)解決方案，把大數(shù)據(jù)商業(yè)化、商品化，才是更加值得我們關(guān)注的模式。這將帶來(lái)繼門(mén)戶網(wǎng)站、搜索引擎、社交媒體之后的新一波創(chuàng)業(yè)浪潮和產(chǎn)業(yè)革命，并會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的咨詢公司產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊。

13. PredPol的犯罪預(yù)測(cè)

PredPol公司通過(guò)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(yù)測(cè)算法的變體和犯罪數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)犯罪發(fā)生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內(nèi)。在洛杉磯運(yùn)用該算法的地區(qū)，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(yù)測(cè)

Tipp24 AG針對(duì)歐洲博彩業(yè)構(gòu)建的下注和預(yù)測(cè)平臺(tái)。該公司用KXEN軟件來(lái)分析數(shù)十億計(jì)的交易以及客戶的特性，然后通過(guò)預(yù)測(cè)模型對(duì)特定用戶進(jìn)行動(dòng)態(tài)的營(yíng)銷活動(dòng)。這項(xiàng)舉措減少了90%的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建時(shí)間。SAP公司正在試圖收購(gòu)KXEN，“SAP想通過(guò)這次收購(gòu)來(lái)扭轉(zhuǎn)其長(zhǎng)久以來(lái)在預(yù)測(cè)分析方面的劣勢(shì)”。

15. Inrix的堵車(chē)預(yù)言

交通的參與者多種多樣，是大數(shù)據(jù)最能發(fā)揮價(jià)值的領(lǐng)域。交通流量數(shù)據(jù)公司Inrix依靠分析歷史和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，能給出及時(shí)的路況報(bào)告，以幫助司機(jī)避開(kāi)正在堵車(chē)的路段，并且?guī)退麄兲崆耙?guī)劃好行程。汽車(chē)制造商、移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者、運(yùn)輸企業(yè)以及各類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都需要Inrix的路況報(bào)告。奧迪、福特、日產(chǎn)、微軟等巨頭都是Inrix的客戶。

16. 潘吉瓦的時(shí)尚預(yù)測(cè)

消費(fèi)者追尋意見(jiàn)領(lǐng)袖的生活方式。潘吉瓦公司就是用數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)流行趨勢(shì)，以此為基礎(chǔ)甚至撬動(dòng)全球貿(mào)易。比如，它們通過(guò)41次追蹤《暮光之城》的徽章、襪子的運(yùn)輸情況，分析在這部電影中主角的服飾對(duì)流行趨勢(shì)有多大影響率，并將分析結(jié)果告知用戶，建議他們對(duì)自己的行動(dòng)做出恰當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

17. 潘多拉的音樂(lè)推薦

美國(guó)在線音樂(lè)網(wǎng)站潘多拉特別聘請(qǐng)一些音樂(lè)專家，讓他們每個(gè)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(huì)自動(dòng)尋找跟這首歌“基因”相同的歌曲，猜測(cè)你也會(huì)喜歡并采用推薦引擎技術(shù)推薦給你。借助這種人海戰(zhàn)術(shù)，潘多拉網(wǎng)站已經(jīng)分析了74萬(wàn)首歌曲。

18. Futrix Health的醫(yī)療方案

Futrix Health是一家專注于用通過(guò)數(shù)據(jù)為患者制定醫(yī)療解決方案的公司，從安裝在智能手機(jī)上的個(gè)人健康應(yīng)用，到診所、醫(yī)院里醫(yī)生使用的電子健康記錄儀，甚至是革命性的數(shù)字化基因組數(shù)據(jù)，均連接到后端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上。從而為患者制定最佳的醫(yī)院選擇、醫(yī)藥選擇。

該如何將采集到醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)的大量操作信息，分析患者情況或治療效果，實(shí)施任何高效率的措施，使之更具有意義——大數(shù)據(jù)時(shí)代提供的機(jī)會(huì)，不再是簡(jiǎn)單地收集這些數(shù)據(jù)，而是如何運(yùn)用數(shù)據(jù)來(lái)更好地認(rèn)知這個(gè)世界。

19. Retention Science的用戶粘性

在零售領(lǐng)域，創(chuàng)業(yè)公司Retention Science發(fā)布了一個(gè)為電子商務(wù)企業(yè)提供增強(qiáng)用戶粘性的數(shù)據(jù)分析及市場(chǎng)策略設(shè)計(jì)的平臺(tái)，它的用戶建模引擎具備自學(xué)習(xí)功能，通過(guò)使用算法和統(tǒng)計(jì)模型來(lái)設(shè)計(jì)優(yōu)化用戶粘性的策略。

平臺(tái)的用戶數(shù)據(jù)分析都是實(shí)時(shí)進(jìn)行，以確保用戶行為預(yù)測(cè)總是符合實(shí)際用戶行為更新；同時(shí)，動(dòng)態(tài)的根據(jù)這些行為預(yù)測(cè)來(lái)設(shè)計(jì)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(wàn)美金的投資。

20. 眾瀛的婚嫁后推薦

江蘇眾瀛聯(lián)合數(shù)據(jù)科技有限公司構(gòu)建了這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)——將準(zhǔn)備結(jié)婚的新人作為目標(biāo)消費(fèi)者，并把與結(jié)婚購(gòu)物相關(guān)的商家加入其中。

一對(duì)新人到薇薇新娘婚紗影樓拍了婚紗照，在實(shí)名登記了自己的信息后會(huì)被上傳到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上。大數(shù)據(jù)平臺(tái)能根據(jù)新人在婚紗影樓的消費(fèi)情況和偏好風(fēng)格，大致分析判斷出新人后續(xù)消費(fèi)需求，即時(shí)發(fā)送獎(jiǎng)勵(lì)和促銷短信。

比如邀請(qǐng)他們到紅星美凱龍購(gòu)買(mǎi)家具、到紅豆家紡選購(gòu)床上用品、到國(guó)美電器選購(gòu)家用電器、到希爾頓酒店擺酒席……如果新人在紅星美凱龍購(gòu)買(mǎi)了中式家具，說(shuō)明他們偏好中國(guó)傳統(tǒng)文化，就推薦他們購(gòu)買(mǎi)紅豆家紡的中式家居用品。

21. Takadu的數(shù)字馴水

水，向來(lái)是個(gè)不好管理的東西：自來(lái)水公司發(fā)現(xiàn)某個(gè)水壓計(jì)出現(xiàn)問(wèn)題，可能需要花上很長(zhǎng)的時(shí)間排查共用一個(gè)水壓計(jì)的若干水管。等找到的時(shí)侯，大量的水已經(jīng)被浪費(fèi)了。以色列一家名為T(mén)akadu的水系統(tǒng)預(yù)警服務(wù)公司解決了這個(gè)問(wèn)題。

Takadu把埋在地下的自來(lái)水管道水壓計(jì)、用水量和天氣等檢測(cè)數(shù)據(jù)搜集起來(lái)，通過(guò)亞馬遜的云服務(wù)傳回Takadu公司的電腦進(jìn)行算法分析，如果發(fā)現(xiàn)城市某處地下自來(lái)水管道出現(xiàn)爆水管、滲水以及水壓不足等異常狀況，就會(huì)用大約10分鐘完成分析生成一份報(bào)告，發(fā)回給這片自來(lái)水管道的維修部門(mén)。

報(bào)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(duì)精確地標(biāo)出問(wèn)題水管具體在哪里。檢測(cè)每千米“水路”，Takadu的月收費(fèi)是1萬(wàn)美元。

22. 百合網(wǎng)的婚戀匹配

電商行業(yè)的現(xiàn)金收入源自數(shù)據(jù)，而婚戀網(wǎng)站的商業(yè)模型更是根植于對(duì)數(shù)據(jù)的研究。比如，作為一家婚戀網(wǎng)站，百合網(wǎng)不僅需要經(jīng)常做一些研究報(bào)告，分析注冊(cè)用戶的年齡、地域、學(xué)歷、經(jīng)濟(jì)收入等數(shù)據(jù)，即便是每名注冊(cè)用戶小小的頭像照片，這背后也大有挖掘的價(jià)值。

百合網(wǎng)研究規(guī)劃部李琦曾經(jīng)對(duì)百合網(wǎng)上海量注冊(cè)用戶的頭像信息進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)那些受歡迎頭像照片不僅與照片主人的長(zhǎng)相有關(guān)，同時(shí)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(duì)于女性會(huì)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(méi)有多余pose的男性則更可能成為婚戀網(wǎng)站上的寵兒。

23. Prismatic的新聞外衣

Prismatic是一款個(gè)性化新聞應(yīng)用，只有4名創(chuàng)始員工，憑借互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)和社交網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)平臺(tái)的數(shù)據(jù)，依托亞馬遜的云計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的精益創(chuàng)業(yè)。

Prismatic不提供統(tǒng)一的設(shè)計(jì)精良的新聞?dòng)嗛喕蛲扑]界面，而是根據(jù)分析用戶的Facebook 或Twitter資料，為用戶做一對(duì)一的數(shù)據(jù)分析和推薦。

從盈利模式來(lái)看，Prismatic不是依靠廣告費(fèi)生存下來(lái)，也不是傳統(tǒng)的新聞媒介，而是一個(gè)披著新聞應(yīng)用外衣的電子商務(wù)公司。名義上為了給用戶個(gè)性化推薦新聞而得到用戶的個(gè)人信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，針對(duì)性的推出推薦商品，從而從電子商務(wù)中盈利。

24. Opower的對(duì)比激勵(lì)

人類都有和同類對(duì)比的天性，例如，一家政府機(jī)構(gòu)收集不同地點(diǎn)從事同類工作的多組員工的數(shù)據(jù)，僅僅將這些信息公諸于眾就促使落后員工提高了績(jī)效。

在能源行業(yè)，Opower使用數(shù)據(jù)對(duì)比來(lái)提高消費(fèi)用電的能效，并取得了顯著的成功。作為一家SaaS的創(chuàng)新公司，Opower與多家電力公司合作，分析美國(guó)家庭用電費(fèi)用并將之與周?chē)泥従佑秒娗闆r進(jìn)行對(duì)比，被服務(wù)的家庭每個(gè)月都會(huì)受到一份對(duì)比的報(bào)告，顯示自家用電在整個(gè)區(qū)域或全美類似家庭所處水平，以鼓勵(lì)節(jié)約用電。

Opower的服務(wù)以覆蓋了美國(guó)幾百萬(wàn)戶居民家庭，預(yù)計(jì)將為美國(guó)消費(fèi)用電每年節(jié)省5億美元。Opower報(bào)告信封，看上去像賬單，它們使用行為技術(shù)輕輕地說(shuō)服公用事業(yè)客戶降低消耗。

Opower已經(jīng)推出了它的大數(shù)據(jù)平臺(tái) Opower4 ，通過(guò)分析各種智能電表和用電行為，電力公司等公用事業(yè)單位成為Opower的盈利來(lái)源。而對(duì)一般用戶而言，Opower完全是免費(fèi)的。

25. Chango和Uniqlick的點(diǎn)擊消費(fèi)

使用新的數(shù)據(jù)技術(shù)，諸如美國(guó)的Chango公司和中國(guó)的Uniqlick公司正在數(shù)字廣告行業(yè)中探索新的商業(yè)模式——實(shí)時(shí)競(jìng)拍數(shù)字廣告。

通過(guò)了解互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)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(duì)其商品感興趣的用戶群，從而進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷;更長(zhǎng)期的趨勢(shì)是，將廣告投放給最有可能購(gòu)買(mǎi)的用戶群。

這樣的做法對(duì)于廣告主來(lái)說(shuō)，可以獲得更高的轉(zhuǎn)換率，而對(duì)于發(fā)布廣告的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，也提高了廣告位的價(jià)值。

26. 眾趣的行為辯析

眾趣是國(guó)內(nèi)第一家社交媒體數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，目前國(guó)內(nèi)主要的社交開(kāi)放平臺(tái)在用戶數(shù)據(jù)的開(kāi)放性方面仍比較保守，身為第三方數(shù)據(jù)分析公司，能夠獲得的用戶數(shù)據(jù)還十分有限，要使用這些用戶數(shù)據(jù)需獲得用戶許可。

眾趣通過(guò)運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)數(shù)據(jù)分析原理對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，最終完成的是對(duì)一個(gè)用戶的行為、動(dòng)作等個(gè)體特征的描述。這些描述可以幫助品牌營(yíng)銷者了解消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣及需求；也可以幫助企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)增強(qiáng)對(duì)自己?jiǎn)T工的了解。除了對(duì)個(gè)體以及群體行為特征的描述外，這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果還可用于對(duì)用戶群體的行為預(yù)測(cè)，從而為營(yíng)銷者提供一些前瞻性的市場(chǎng)分析。

眾趣數(shù)據(jù)分析的結(jié)果只能精準(zhǔn)到群組而無(wú)法達(dá)到個(gè)人。此類的用戶數(shù)據(jù)研究除在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域具有一定的參考價(jià)之外，目前大多還主要用于配合一些小調(diào)研。此外，這些數(shù)據(jù)還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶甚至企業(yè)機(jī)構(gòu)的信用評(píng)級(jí)，在金融領(lǐng)域也有一定程度的使用。

27. 拖拉網(wǎng)的明天猜想

導(dǎo)購(gòu)電商的拖拉網(wǎng)制作了“明天穿什么”這一應(yīng)用。在這個(gè)應(yīng)用當(dāng)中，眾多時(shí)裝圈權(quán)威人士輸送時(shí)裝搭配與風(fēng)格單品，由用戶任意打分，根據(jù)用戶的打分偏好，拖拉網(wǎng)便能猜到明天她們想穿什么，然后為她在數(shù)十萬(wàn)件網(wǎng)購(gòu)時(shí)裝中推薦單品，并且實(shí)現(xiàn)直通購(gòu)買(mǎi)下單。在獲取客戶數(shù)據(jù)后，后臺(tái)分析也是各顯神通。

拖拉網(wǎng)加入了更多變量來(lái)考核自己的推薦模式。比如有消費(fèi)者明天要參加一個(gè)聚會(huì)，不知道要穿什么風(fēng)格，也沒(méi)有看天氣預(yù)報(bào)，希望導(dǎo)購(gòu)網(wǎng)站能幫她把這些場(chǎng)景和自己的信息組合起來(lái)，給出一整套的解決方案。

于是日期、地域、場(chǎng)合、風(fēng)格，這些都成為穿衣搭配解決方案的變量，經(jīng)過(guò)不斷的組合呈現(xiàn)給用戶，據(jù)拖拉網(wǎng)數(shù)據(jù)，用戶在看到一個(gè)比較優(yōu)質(zhì)的搭配，并有場(chǎng)景性引導(dǎo)的時(shí)候，點(diǎn)擊到最后頁(yè)面完成購(gòu)買(mǎi)的轉(zhuǎn)化率會(huì)比單品推薦高40%。

28. SeeChange的基因健康

現(xiàn)在人們有了把人類基因檔案序列化的能力，這允許醫(yī)生和科學(xué)家去預(yù)測(cè)病人對(duì)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(guò)程的時(shí)間和花費(fèi)。

位于舊金山的SeeChange公司創(chuàng)建了一套新的健康保險(xiǎn)模式。該公司通過(guò)分析客戶的個(gè)人健康記錄、醫(yī)療報(bào)銷記錄、以及藥店的數(shù)據(jù)，來(lái)判斷該客戶對(duì)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(fù)套餐中獲利。

SeeChange同時(shí)設(shè)計(jì)健康計(jì)劃，并設(shè)立獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)客戶主動(dòng)完成健康行動(dòng)，全過(guò)程都通過(guò)其數(shù)據(jù)分析引擎來(lái)監(jiān)控。

29. Given Imaging的圖像診斷

以色列的Given Imaging公司發(fā)明了一種膠囊，內(nèi)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(nèi)的情況，并同時(shí)傳回外置的圖像接收器，患者病征通過(guò)配套的軟件被錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，在4至6小時(shí)內(nèi)膠囊相機(jī)將通過(guò)人體排泄離開(kāi)體外。

一般來(lái)說(shuō)，醫(yī)生都是在靠自己的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行病征判斷，難免會(huì)對(duì)一些疑似陰影拿捏不準(zhǔn)甚至延誤病人治療。現(xiàn)在通過(guò)Given Imaging的數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)醫(yī)生發(fā)現(xiàn)一個(gè)可疑的腫瘤時(shí)，雙擊當(dāng)前圖像后，過(guò)去其他醫(yī)生拍攝過(guò)的類似圖像和他們的診斷結(jié)果都會(huì)悉數(shù)被提取出來(lái)。

可以說(shuō)，一個(gè)病人的問(wèn)題不再是一個(gè)醫(yī)生在看，而是成千上萬(wàn)個(gè)醫(yī)生在同時(shí)給出意見(jiàn)，并由來(lái)自大量其他病人的圖像給出佐證。這樣的數(shù)據(jù)對(duì)比，不但提高了醫(yī)生診斷的效率，還提升了準(zhǔn)確度。

30. Entelo的“前獵頭”

真正的技術(shù)人才永遠(yuǎn)是各大公司的搶手貨，絕對(duì)不要坐等他們向你投簡(jiǎn)歷，因?yàn)樵谒麄冞€沒(méi)有機(jī)會(huì)寫(xiě)簡(jiǎn)歷之前很可能已經(jīng)被其他公司搶走了。Entelo公司能替企業(yè)家們推薦那些才剛剛萌發(fā)跳槽動(dòng)機(jī)的高級(jí)技術(shù)人才，以便先下手為強(qiáng)。

Entelo的數(shù)據(jù)庫(kù)里目前有3億份簡(jiǎn)歷。而如何判斷高級(jí)人才的跳槽傾向，Entelo有一套正在申請(qǐng)專利的算法。這套算法有70多個(gè)指標(biāo)用于判定跳槽傾向。某公司的股價(jià)下跌、高層大換血、剛被另一大公司收購(gòu)，這些都會(huì)被Entelo看作是導(dǎo)致該公司人才跳槽的可能性因素。

于是Entelo就會(huì)立刻把該公司里的高級(jí)人才的信息推送給訂閱了自己服務(wù)的企業(yè)家們。企業(yè)家們收到的簡(jiǎn)歷跟一般的簡(jiǎn)歷還不一樣。Entelo抓取了這些人才在各大社交網(wǎng)絡(luò)的信息。這樣企業(yè)家們可以了解該人提交過(guò)哪些代碼，在網(wǎng)上都回答了些什么樣的問(wèn)題，在Twitter上都發(fā)表的是些什么樣的信息。

總之，這些準(zhǔn)備“挖角”的企業(yè)家能夠看到一個(gè)活生生的目標(biāo)人才站在面前。

31. FlightCaster和Passur的延誤預(yù)測(cè)

航空業(yè)分秒必爭(zhēng)，尤其是航班抵達(dá)的準(zhǔn)確時(shí)間。如果一班飛機(jī)提前到達(dá)，地勤人員還沒(méi)準(zhǔn)備好，乘客和乘務(wù)員就會(huì)被困在飛機(jī)上白白耽誤時(shí)間;如果一班飛機(jī)延誤，地勤人員就只能坐著干等，白白消耗成本。

美國(guó)一家大航空公司從其內(nèi)部報(bào)告中發(fā)現(xiàn)，大約10%的航班的實(shí)際到達(dá)時(shí)間與預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)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(yù)測(cè)的公司，主要根據(jù)航空公司的航班運(yùn)行情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

與航空公司所擁有的類似航班運(yùn)行情況的專有信息一樣，該公司擁有大量國(guó)內(nèi)航班飛行和航班實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況的歷史數(shù)據(jù)。Flightcaster的秘訣就是其對(duì)大數(shù)據(jù)分析的有效利用和使用適當(dāng)?shù)能浖ぞ邔?duì)產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。

Passur Aerospace是專門(mén)為航空業(yè)提供決策支持的技術(shù)公司。通過(guò)搜集天氣、航班日程表等公開(kāi)數(shù)據(jù)，結(jié)合自己獨(dú)立收集的其他影響航班因素的非公開(kāi)數(shù)據(jù)，綜合預(yù)測(cè)航班到港時(shí)間。時(shí)至2012年，Passur公司已經(jīng)擁有超過(guò)155處雷達(dá)接收站，每4.6秒就收集一次雷達(dá)上每架飛機(jī)的一系列信息，這會(huì)持續(xù)地帶來(lái)海量數(shù)據(jù)。

不僅如此，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)收集，Passur擁有了一個(gè)超過(guò)十年的巨大的多維信息載體，為透徹的分析和恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型提供了可能。Passur公司相信，航空公司依據(jù)它們提供的航班到達(dá)時(shí)間做計(jì)劃，能為每個(gè)機(jī)場(chǎng)每年節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元。

32. Climate的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)

一家名為氣候公司的創(chuàng)業(yè)企業(yè)每天都會(huì)對(duì)美國(guó)境內(nèi)超過(guò)100萬(wàn)個(gè)地點(diǎn)、未來(lái)兩年的天氣情況進(jìn)行超過(guò)1萬(wàn)次模擬，其數(shù)據(jù)量龐大、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)。隨后，該公司將根系結(jié)構(gòu)和土壤孔隙度的相關(guān)數(shù)據(jù)，與模擬結(jié)果相結(jié)合，為成千上萬(wàn)的農(nóng)民提供農(nóng)作物保險(xiǎn)。

通過(guò)遙感獲取土壤數(shù)據(jù)，這和我們過(guò)去所熟悉的通過(guò)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)獲取用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)不是一回事，數(shù)據(jù)的概念得以極大的擴(kuò)充。要想對(duì)每塊田地提供精準(zhǔn)的保險(xiǎn)服務(wù)，肯定還需要與土地?cái)?shù)據(jù)相配套的農(nóng)產(chǎn)品期貨、氣候預(yù)測(cè)、國(guó)際貿(mào)易、國(guó)際政治和軍事安全、國(guó)民經(jīng)濟(jì)，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等等各方面的數(shù)。

在如此龐雜的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上推出的商業(yè)模式是創(chuàng)新的，同現(xiàn)有農(nóng)作物保險(xiǎn)方式相比具備極大競(jìng)爭(zhēng)力，并且是可持續(xù)和規(guī)?；摹８畹氖?，這家公司基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)，完全沒(méi)有進(jìn)行高額的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施投資，只是租用了亞馬遜的公共云服務(wù)，一個(gè)月幾萬(wàn)美元而已。

33. Hiptype的記錄閱讀

幾乎所有的收費(fèi)電子書(shū)都會(huì)提供部分章節(jié)讓讀者試讀，其實(shí)，出版商需要弄清楚人們讀到了哪里、讀完后有沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)，以及其他各種體驗(yàn)，才能賣(mài)出更多的電子書(shū)。

美國(guó)創(chuàng)業(yè)公司Hiptype開(kāi)發(fā)了一套電子書(shū)閱讀分析工具，其商業(yè)模式就在試圖解決這一難題。Hiptype自稱為“面向電子書(shū)的Google Analytics”，能夠提供與電子書(shū)有關(guān)的豐富數(shù)據(jù)。它不僅能統(tǒng)計(jì)電子書(shū)的試讀和購(gòu)買(mǎi)次數(shù)，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(fèi)章節(jié)后是否進(jìn)行了購(gòu)買(mǎi)，有多少讀者看完了整本書(shū)，以及讀者平均看了多少頁(yè)，讀者最喜歡從哪個(gè)章節(jié)開(kāi)始看，又在哪個(gè)章節(jié)半途而廢，等等。

Hiptype能夠與電子書(shū)整合在一起，出版商無(wú)論選擇哪種渠道，總是能夠獲得用戶數(shù)據(jù)。Hiptype收集的所有數(shù)據(jù)都是匿名的。用戶在下載了內(nèi)置Hiptype服務(wù)的電子書(shū)時(shí)，會(huì)得到一個(gè)提示，可以選擇將其屏蔽。

34. 安客誠(chéng)的“人網(wǎng)合一”

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷存在一個(gè)巨大問(wèn)題，如何獲知在網(wǎng)上使用幾個(gè)不同名稱的人是否是同一個(gè)人?安誠(chéng)客推出了一種名為“觀眾操作系統(tǒng)”的技術(shù)方案解決了這個(gè)問(wèn)題。它允許市場(chǎng)營(yíng)銷者與你的 “數(shù)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(gè)已經(jīng)換了地址或者電話號(hào)碼的人是否是同一個(gè)人的問(wèn)題。

AOS 可以匯集不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息，這些數(shù)據(jù)或離線或在線，是公司可能在不同場(chǎng)合針對(duì)個(gè)人而收集的。通過(guò)使用AbiliTec——一種Acxiom也擁有的數(shù)字化“身份識(shí)別”技術(shù)——AOS將客戶信息刪繁就簡(jiǎn)，得到簡(jiǎn)單單一的結(jié)果。AOS幫助安誠(chéng)客的廣告客戶使用他們的數(shù)據(jù)在Facebook上找到廣告投放目標(biāo)用戶。

03 下篇：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)廢氣和黑暗數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)主要不作因果判斷，主要適用于關(guān)聯(lián)分析。很多關(guān)聯(lián)分析并不需要復(fù)雜的模型，只需要具有大數(shù)據(jù)的意識(shí)。

很多機(jī)構(gòu)都有數(shù)據(jù)廢氣，數(shù)據(jù)不是用完就是被舍棄，它的再利用價(jià)值也許你現(xiàn)在不清楚，但在未來(lái)的某一刻，它會(huì)迸發(fā)出來(lái)，可以化廢為寶。

黑暗數(shù)據(jù)就是那些針對(duì)單一目標(biāo)而收集的數(shù)據(jù)，通常用過(guò)之后就被歸檔閑置，其真正價(jià)值未能被充分挖掘。如果黑暗數(shù)據(jù)用在恰當(dāng)?shù)牡胤剑材芄镜氖聵I(yè)變得光明。

35. 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

某公司團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)使用來(lái)自手機(jī)的位置數(shù)據(jù)，來(lái)推測(cè)美國(guó)圣誕節(jié)購(gòu)物季開(kāi)始那一天有多少人在梅西百貨公司的停車(chē)場(chǎng)停車(chē)，進(jìn)而可以預(yù)測(cè)其當(dāng)天的銷售額，這遠(yuǎn)早于梅西百貨自己統(tǒng)計(jì)出的銷售記錄。無(wú)論是華爾街的分析師或者傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的高管，都會(huì)因這種敏銳的洞察力獲得極大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于稅務(wù)部門(mén)來(lái)說(shuō)，稅務(wù)欺騙正在日益的被關(guān)注，這時(shí)大數(shù)據(jù)可以用于增加政府識(shí)別詐騙的流程。在隱私允許的地方，政府部門(mén)可以綜合各個(gè)方面的數(shù)據(jù)比如車(chē)輛的登記，海外旅游的數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)個(gè)人的花費(fèi)模式，使稅務(wù)貢獻(xiàn)不被疊加。同時(shí)一個(gè)可疑的問(wèn)題出現(xiàn)了，這并沒(méi)有直接的證據(jù)指向詐騙，這些結(jié)論并不能用來(lái)去控告?zhèn)€人。但是他可以幫助政府部門(mén)去明確他們的審計(jì)和其他的審核以及一些流程。

36. 數(shù)據(jù)廢氣

物流公司的數(shù)據(jù)原來(lái)只服務(wù)于運(yùn)營(yíng)需要，但一經(jīng)再利用，物流公司就華麗轉(zhuǎn)身為金融公司，數(shù)據(jù)用以評(píng)估客戶的信用，提供無(wú)抵押貸款，或者拿運(yùn)送途中的貨品作為抵押提供貸款;物流公司甚至可以轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑谛畔⒎?wù)公司來(lái)判斷各個(gè)細(xì)分經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的運(yùn)行和走勢(shì)。

有公司已經(jīng)在大數(shù)據(jù)中有接近“上帝俯視”的感覺(jué)，美國(guó)洛杉磯的一家企業(yè)宣稱，他們將全球夜景的歷史數(shù)據(jù)建立模型，在過(guò)濾掉波動(dòng)之后，做出了投資房地產(chǎn)和消費(fèi)的研究報(bào)告。

麥當(dāng)勞則通過(guò)外送服務(wù)，在售賣(mài)漢堡的同時(shí)獲得了用戶的精準(zhǔn)地址，這些地址數(shù)據(jù)匯集之后，就變成了一份絕妙的房地產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)。

37. 黑暗數(shù)據(jù)

在特定情況下，黑暗數(shù)據(jù)可以用作其他用途。Infinity Property & Casualty公司用累積的理賠師報(bào)告來(lái)分析欺詐案例，通過(guò)算法挽回了1200萬(wàn)美元的代位追償金額。一家電氣銷售公司，通過(guò)積累10年ERP銷售數(shù)據(jù)分析，按照電氣設(shè)備的生命周期，給5年前的老客戶逐一拜訪，獲得了1000萬(wàn)元以上電氣設(shè)備維修訂單，順利地進(jìn)入MRO市場(chǎng)。

38. 客戶流失分析

美國(guó)運(yùn)通以前只能實(shí)現(xiàn)事后諸葛亮式的報(bào)告和滯后的預(yù)測(cè)，傳統(tǒng)的BI已經(jīng)無(wú)法滿足其業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。

于是，AmEx開(kāi)始構(gòu)建真正能夠預(yù)測(cè)客戶忠誠(chéng)度的模型，基于歷史交易數(shù)據(jù)，用115個(gè)變量來(lái)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。該公司表示，對(duì)于澳大利亞將于之后4個(gè)月中流失的客戶，已經(jīng)能夠識(shí)別出其中的24%。這樣的客戶流失分析，當(dāng)然可以用于挽留客戶。

酒店業(yè)可以為消費(fèi)者定制相應(yīng)的獨(dú)特的個(gè)性房間，甚至可以在墻紙上放上消費(fèi)者的微博的旅游心情等等。旅游業(yè)可以根據(jù)大數(shù)據(jù)為消費(fèi)者提供其可能會(huì)喜好的本地特色產(chǎn)品、活動(dòng)、小而美的小眾景點(diǎn)等等來(lái)挽回游客的心。

39. 快餐業(yè)的視頻分析

快餐業(yè)的公司可以通過(guò)視頻分析等候隊(duì)列的長(zhǎng)度，然后自動(dòng)變化電子菜單顯示的內(nèi)容。如果隊(duì)列較長(zhǎng)，則顯示可以快速供給的食物;如果隊(duì)列較短，則顯示那些利潤(rùn)較高但準(zhǔn)備時(shí)間相對(duì)長(zhǎng)的食品。

40. 大數(shù)據(jù)競(jìng)選

2012年，參與競(jìng)選的奧巴馬團(tuán)隊(duì)確定了三個(gè)最根本的目標(biāo)：讓更多的人掏更多的錢(qián)，讓更多的選民投票給奧巴馬，讓更多的人參與進(jìn)來(lái)！

這需要“微觀”層面的認(rèn)知：每個(gè)選民最有可能被什么因素說(shuō)服？每個(gè)選民在什么情況下最有可能掏腰包？什么樣的廣告投放渠道能夠最高效獲取目標(biāo)選民？如競(jìng)選總指揮吉姆·梅西納所說(shuō)，在整個(gè)競(jìng)選活中，沒(méi)有數(shù)據(jù)做支撐的假設(shè)不能存在。

為了籌到10億美元的競(jìng)選款，奧巴馬的數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)在過(guò)去兩年搜集、存儲(chǔ)和分析了大量數(shù)據(jù)。他們注意到，影星喬治·克魯尼對(duì)美國(guó)西海岸40歲至49歲的女性具有非常大的吸引力：她們無(wú)疑是最有可能為了在好萊塢與克魯尼和奧巴馬共進(jìn)晚餐而不惜自掏腰包的一個(gè)群體?？唆斈嵩谧约液勒e辦的籌款宴會(huì)上，為奧巴馬籌集到數(shù)百萬(wàn)美元的競(jìng)選資金。

此后，當(dāng)奧巴馬團(tuán)隊(duì)決定在東海岸物色一位對(duì)于這個(gè)女性群體具有相同號(hào)召力的影星時(shí)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)莎拉·杰西卡·帕克的粉絲們也同樣喜歡競(jìng)賽、小型宴會(huì)和名人。“克魯尼效應(yīng)”被成功地復(fù)制到了東海岸。

在整個(gè)的競(jìng)選中，奧巴馬團(tuán)隊(duì)的廣告費(fèi)用花了不到3億美元，而羅姆尼團(tuán)隊(duì)則花了近4億美元卻落敗，其中一個(gè)重要的原因在于，奧巴馬的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對(duì)于廣告購(gòu)買(mǎi)的決策，是經(jīng)過(guò)縝密的數(shù)據(jù)分析之后才制定的。一項(xiàng)民調(diào)顯示，80%的美國(guó)選民認(rèn)為奧巴馬比羅姆尼讓他們感覺(jué)更加重視自己。

結(jié)果是，奧巴馬團(tuán)隊(duì)籌得的第一個(gè)1億美元中，98%來(lái)自于小于250美元的小額捐款，而羅姆尼團(tuán)隊(duì)在籌得相同數(shù)額捐款的情況下，這一比例僅為31%。

41. 監(jiān)控非法改建

“私搭亂建”在哪個(gè)國(guó)家都是一件鬧心的事，而且容易引起火災(zāi)。非法在屋內(nèi)打隔斷的建筑物著火的可能性比其他建筑物高很多。紐約市每年接到2.5萬(wàn)宗有關(guān)房屋住得過(guò)于擁擠的投訴，但市里只有200名處理投訴的巡視員。

市長(zhǎng)辦公室一個(gè)分析專家小組覺(jué)得大數(shù)據(jù)可以幫助解決這一需求與資源的落差。該小組建立了一個(gè)市內(nèi)全部90萬(wàn)座建筑物的數(shù)據(jù)庫(kù)，并在其中加入市里19個(gè)部門(mén)所收集到的數(shù)據(jù)：欠稅扣押記錄、水電使用異常、繳費(fèi)拖欠、服務(wù)切斷、救護(hù)車(chē)使用、當(dāng)?shù)胤缸锫省⑹蠡纪对V等等。

接下來(lái)，他們將這一數(shù)據(jù)庫(kù)與過(guò)去5年中按嚴(yán)重程度排列的建筑物著火記錄進(jìn)行比較，希望找出相關(guān)性。果然，建筑物類型和建造年份是與火災(zāi)相關(guān)的因素。不過(guò)，一個(gè)沒(méi)怎么預(yù)料到的結(jié)果是，獲得外磚墻施工許可的建筑物與較低的嚴(yán)重火災(zāi)發(fā)生率之間存在相關(guān)性。

利用所有這些數(shù)據(jù)，該小組建立了一個(gè)可以幫助他們確定哪些住房擁擠投訴需要緊急處理的系統(tǒng)。他們所記錄的建筑物的各種特征數(shù)據(jù)都不是導(dǎo)致火災(zāi)的原因，但這些數(shù)據(jù)與火災(zāi)隱患的增加或降低存在相關(guān)性。這種知識(shí)被證明是極具價(jià)值的：過(guò)去房屋巡視員出現(xiàn)場(chǎng)時(shí)簽發(fā)房屋騰空令的比例只有13%，在采用新辦法之后，這個(gè)比例上升到了70%。

42. 榨菜指數(shù)

負(fù)責(zé)起草《全國(guó)促進(jìn)城鎮(zhèn)化健康發(fā)展規(guī)劃(2011-2020年)》(以下簡(jiǎn)稱“城鎮(zhèn)化規(guī)劃”)的國(guó)家發(fā)改委規(guī)劃司官員需要精確知道人口的流動(dòng)，怎么統(tǒng)計(jì)出這些流動(dòng)人口成為難題。

榨菜，屬于低質(zhì)易耗品，收入增長(zhǎng)對(duì)于榨菜的消費(fèi)幾乎沒(méi)有影響。一般情況下，城市常住人口對(duì)于方便面和榨菜等方便食品的消費(fèi)量，基本上是恒定的。銷量的變化，主要由流動(dòng)人口造成。

據(jù)國(guó)家發(fā)改委官員的說(shuō)法，涪陵榨菜這幾年在全國(guó)各地區(qū)銷售份額變化，能夠反映人口流動(dòng)趨勢(shì)，一個(gè)被稱為“榨菜指數(shù)”的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)就誕生了。國(guó)家發(fā)改委規(guī)劃司官員發(fā)現(xiàn)，涪陵榨菜在華南地區(qū)銷售份額由2007年的49%、2008年的48%、2009年的47.58%、2010年的38.50%下滑到2011年的29.99%。

這個(gè)數(shù)據(jù)表明，華南地區(qū)人口流出速度非?？?。他們依據(jù)“榨菜指標(biāo)”，將全國(guó)分為人口流入?yún)^(qū)和人口流出區(qū)兩部分，針對(duì)兩個(gè)區(qū)的不同人口結(jié)構(gòu)，在政策制定上將會(huì)有所不同。

43. 天氣賬單

常言道，“天有不測(cè)之風(fēng)云”，遇到過(guò)出門(mén)旅游、重要戶外路演、舉辦婚禮等重要時(shí)刻卻被糟糕的天氣弄壞心情甚至造成經(jīng)濟(jì)損失的情況嗎？

全球第一家氣象保險(xiǎn)公司“天氣賬單”能為用戶提供各類氣候擔(dān)保?？蛻舻卿?ldquo;天氣賬單”公司網(wǎng)站，然后給出在某個(gè)特定時(shí)間段里不希望遇到的溫度或雨量范圍。“天氣賬單”網(wǎng)站會(huì)在100毫秒內(nèi)查詢出客戶指定地區(qū)的天氣預(yù)報(bào)，以及美國(guó)國(guó)家氣象局記載的該地區(qū)以往30年的天氣數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算分析天氣數(shù)據(jù)，網(wǎng)站會(huì)以承保人的身份給出保單的價(jià)格。這項(xiàng)服務(wù)不僅個(gè)人用戶需要，一些公司，比如旅行社也很樂(lè)意參與。

一家全球性飲料企業(yè)將外部合作伙伴的每日天氣預(yù)報(bào)信息集成，錄入其需求和存貨規(guī)劃流程。通過(guò)分析特定日子的溫度、降水和日照時(shí)間等3個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，該公司減少了在歐洲一個(gè)關(guān)鍵市場(chǎng)的存貨量，同時(shí)使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提高了大約5%。

44. 歷史情景再現(xiàn)

微軟和以色列理工學(xué)院的研究人員已開(kāi)發(fā)出一款軟件，能根據(jù)過(guò)去20年《紐約時(shí)報(bào)》的文章以及其他在線數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)傳染病或者其他社會(huì)問(wèn)題可能會(huì)于何時(shí)何地爆發(fā)。

在利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試時(shí)，該系統(tǒng)的表現(xiàn)十分驚人。例如，根據(jù)2006年對(duì)安哥拉干旱的報(bào)道，該系統(tǒng)預(yù)測(cè)安哥拉很可能發(fā)生霍亂。這是由于，通過(guò)此前發(fā)生的多起事件，該系統(tǒng)了解到在干旱出現(xiàn)的幾年后霍亂爆發(fā)的可能性將上升。

此外，該系統(tǒng)根據(jù)對(duì)2007年初非洲大型颶風(fēng)的報(bào)道，再次對(duì)安哥拉發(fā)生霍亂做出預(yù)警。而在不到一周之后，報(bào)道顯示安哥拉確實(shí)發(fā)生了霍亂。在其他測(cè)試，例如對(duì)疾病、暴力事件及傷亡人數(shù)的預(yù)測(cè)中，該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到70%至90%。

該系統(tǒng)的信息來(lái)自過(guò)去22年中《紐約時(shí)報(bào)》的報(bào)道存檔，具體時(shí)間為1986年至2007年。不過(guò)，該系統(tǒng)也利用了網(wǎng)絡(luò)上的其他一些數(shù)據(jù)，了解什么樣的事件會(huì)帶來(lái)特定的社會(huì)問(wèn)題。這些信息來(lái)源提供了不存在于新聞文章但卻有價(jià)值的內(nèi)容，有助于確定不同事件之間的因果關(guān)系或前后關(guān)系。

例如，該系統(tǒng)能夠推斷盧旺達(dá)和安哥拉城市之間所發(fā)生事件的關(guān)系，因?yàn)檫@兩個(gè)國(guó)家都位于非洲，有著類似的GDP，其他一些因素也很相似。根據(jù)這種方法，該系統(tǒng)認(rèn)為，在預(yù)測(cè)霍亂爆發(fā)方面，應(yīng)當(dāng)考慮國(guó)家或城市的位置，國(guó)土面積有多少是水域，人口密度和GDP是多少，以及近幾年是否發(fā)生過(guò)干旱。

負(fù)責(zé)此項(xiàng)研發(fā)工作的Horvitz表示，近幾十年來(lái)，世界的許多方面都發(fā)生了改變，不過(guò)人類的本性和環(huán)境的許多方面仍然未變，因此軟件可以從以往的數(shù)據(jù)中了解事情發(fā)生的模式，從而預(yù)測(cè)未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。他表示：“對(duì)于回溯更久之前的數(shù)據(jù)，我個(gè)人很感興趣。”

此類預(yù)測(cè)工具的市場(chǎng)正在形成。例如，一家名為RecordedFuture的創(chuàng)業(yè)公司根據(jù)網(wǎng)上的前瞻性報(bào)道和其他信息來(lái)源預(yù)測(cè)未來(lái)事件，該公司的客戶包括政府情報(bào)部門(mén)。該公司CEOChristopherAhlberg表示，利用“硬數(shù)據(jù)”來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的，但從原型系統(tǒng)到商用產(chǎn)品還有很長(zhǎng)的路要走。

45. Nike+傳感鞋

耐克憑借一種名為Nike+的新產(chǎn)品變身為大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的創(chuàng)新公司。所謂Nike+，是一種以“Nike跑鞋或腕帶+傳感器”的產(chǎn)品，只要運(yùn)動(dòng)者穿著Nike+的跑鞋運(yùn)動(dòng)，iPod就可以存儲(chǔ)并顯示運(yùn)動(dòng)日期，時(shí)間、距離、熱量消耗值等數(shù)據(jù)。用戶上傳數(shù)據(jù)到耐克社區(qū)，就能和同好分享討論。

耐克和Facebook達(dá)成協(xié)議，用戶上傳的跑步狀態(tài)會(huì)實(shí)時(shí)更新到賬戶里，朋友可以評(píng)論并點(diǎn)擊一個(gè)“鼓掌”按鈕——神奇的是，這樣你在跑步的時(shí)候便能夠在音樂(lè)中聽(tīng)到朋友們的鼓掌聲。

隨著跑步者不斷上傳自己的跑步路線，耐克由此掌握了主要城市里最佳跑步路線的數(shù)據(jù)庫(kù)。有了Nike+，耐克組織的城市跑步活動(dòng)效果更好。參賽者在規(guī)定時(shí)間內(nèi)將自己的跑步數(shù)據(jù)上傳，看哪個(gè)城市累積的距離長(zhǎng)。

憑借運(yùn)動(dòng)者上傳的數(shù)據(jù)，耐克公司已經(jīng)成功建立了全球最大的運(yùn)動(dòng)網(wǎng)上社區(qū)，超過(guò)500萬(wàn)活躍的用戶，每天不停地上傳數(shù)據(jù)，耐克借此與消費(fèi)者建立前所未有的牢固關(guān)系。海量的數(shù)據(jù)對(duì)于耐克了解用戶習(xí)慣、改進(jìn)產(chǎn)品、精準(zhǔn)投放和精準(zhǔn)營(yíng)銷又起到了不可替代的作用。

46. 沃爾沃的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

在沃爾沃集團(tuán)，通過(guò)在卡車(chē)產(chǎn)品中安裝傳感器和嵌入式CPU，從剎車(chē)到中央門(mén)鎖系統(tǒng)等形形色色的車(chē)輛使用信息，正源源不斷地傳輸?shù)轿譅栁旨瘓F(tuán)總部。

“對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不僅可以幫助我們制造更好的汽車(chē)，還可以幫助客戶們獲取更好體驗(yàn)。”沃爾沃集團(tuán)CIORichStrader說(shuō)。這些數(shù)據(jù)正在被用來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)流程，以提升客戶體驗(yàn)和提升安全性。

將來(lái)自不同客戶的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以讓產(chǎn)品部門(mén)提早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品潛在的問(wèn)題，并在這些問(wèn)題發(fā)生之前提前向客戶預(yù)警。“產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面的缺陷，此前可能需要有50萬(wàn)臺(tái)銷量的時(shí)候才能暴露出來(lái)，而現(xiàn)在只需要1000臺(tái)，我們就能發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷。”

47. McKesson的動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈

在美國(guó)最大的醫(yī)藥貿(mào)易商McKesson公司，對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于大多數(shù)企業(yè)，將先進(jìn)的分析能力融合到每天處理200萬(wàn)個(gè)訂單的供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)中，并且監(jiān)督超過(guò)80億美元的存貨。

對(duì)于在途存貨的管理，McKesson開(kāi)發(fā)了一種供應(yīng)鏈模型，它根據(jù)產(chǎn)品線、運(yùn)輸費(fèi)用甚至碳排放量而提供了極為準(zhǔn)確的維護(hù)成本視圖。據(jù)公司流程改造副總裁RobertGooby說(shuō)，這些詳細(xì)信息使公司能夠更加真實(shí)地了解任意時(shí)間點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)情況。

McKesson利用先進(jìn)分析技術(shù)的另一個(gè)領(lǐng)域是對(duì)配送中心內(nèi)的物理存貨配置進(jìn)行模擬和自動(dòng)化處理。評(píng)估政策和供應(yīng)鏈變化的能力幫助公司增強(qiáng)了對(duì)客戶的響應(yīng)能力，同時(shí)減少了流動(dòng)資金。總體來(lái)講，McKesson的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型使公司節(jié)省了超過(guò)1億美元的流動(dòng)資金。

48. 紙牌屋與電影業(yè)

《紙牌屋》最大的特點(diǎn)在于，與以往電視劇的制作流程不同，這是一部“網(wǎng)絡(luò)劇”。簡(jiǎn)而言之，不僅傳播渠道是互聯(lián)網(wǎng)觀看，這部劇從誕生之初就是一部根據(jù)“大數(shù)據(jù)”，即互聯(lián)網(wǎng)觀眾欣賞口味來(lái)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品。

Netflix成功之處在于其強(qiáng)大的推薦系統(tǒng)Cinematch，該系統(tǒng)基于用戶視頻點(diǎn)播的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如評(píng)分、播放、快進(jìn)、時(shí)間、地點(diǎn)、終端等，儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫(kù)后通過(guò)數(shù)據(jù)分析，計(jì)算出用戶可能喜愛(ài)的影片，并為他提供定制化的推薦。為此他們開(kāi)設(shè)了年Netflix大獎(jiǎng)(點(diǎn)擊查看獲獎(jiǎng)算法)，用百萬(wàn)美元懸賞，獎(jiǎng)勵(lì)能夠?qū)⑵潆娪巴扑]算法準(zhǔn)確性提高至少10%的人。

未來(lái)的電影制作成本將大幅降低，一千粉絲足以使電影成功。還是像《技術(shù)元素》里說(shuō)：“目光聚集的地方，金錢(qián)必將追隨。”

49. 點(diǎn)評(píng)與餐飲業(yè)

美國(guó)很多州政府在與餐飲點(diǎn)評(píng)網(wǎng)lep展開(kāi)合作，監(jiān)督餐飲行業(yè)的衛(wèi)生情況，效果非常好。人們不再像以前那樣從窗口去看餐館里的情況，而是從手機(jī)APP里的評(píng)論！在中國(guó)的本地化O2O點(diǎn)評(píng)比如大眾點(diǎn)評(píng)、番茄點(diǎn)等等，消費(fèi)者可以對(duì)任何商家進(jìn)行評(píng)判，同時(shí)商家也可以通過(guò)這些評(píng)判來(lái)提升自己的服務(wù)能力，在環(huán)節(jié)上進(jìn)行更大力度的效率優(yōu)化。

未來(lái)的餐飲行業(yè)將會(huì)由互聯(lián)網(wǎng)和社會(huì)化媒體上所產(chǎn)生和承載的數(shù)據(jù)徹底帶動(dòng)起來(lái)，會(huì)有越來(lái)越多的人加入點(diǎn)評(píng)中，餐館優(yōu)勝劣汰的速度將會(huì)大幅加快。