在大數(shù)據(jù)中找到別人的“集體智慧”

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作者:車品覺(jué)

2016-08-19 16:53:24

摘自:紅杉匯

最近,我去了一趟美國(guó),看到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的幾個(gè)變化,這些變化有可能極大地改變世界。關(guān)于隱私問(wèn)題,大部分用戶更多是希望平衡好,你不能拿到我的數(shù)據(jù)我一點(diǎn)好處都沒(méi)有,你拿了數(shù)據(jù)使用我卻一點(diǎn)都不知道。

最近,我去了一趟美國(guó),看到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的幾個(gè)變化,這些變化有可能極大地改變世界。

第一個(gè)變化是開(kāi)始從被動(dòng)搜集數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)搜集數(shù)據(jù)。

美國(guó)一家公司現(xiàn)場(chǎng)給我們表演,電視里正在播放新聞,他們把手機(jī)放在電視機(jī)旁,手機(jī)很快識(shí)別出這是CNN新聞?lì)l道,以及正在播出什么內(nèi)容。我們?nèi)齻€(gè)人拿出自己的手機(jī),手機(jī)同時(shí)放三首不同的歌,他們的軟件很快辨別出這三首歌是什么,以及作為背景正在播放的電視新聞。這意味著,非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)編程結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù),開(kāi)始從被動(dòng)搜集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)搜集數(shù)據(jù)。

第二個(gè)變化是非實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)實(shí)時(shí)。

滴滴打車的數(shù)據(jù)可以說(shuō)明不同地點(diǎn)的人流情況,但是零售業(yè)得到了這些數(shù)據(jù),又如何觸到它的用戶群呢?大家知道這個(gè)世界有一個(gè),DSP(Demand-Side Platform 需求方平臺(tái)),作為中間方,DMP記錄用戶去了哪個(gè)網(wǎng)站,用了什么APP。當(dāng)人使用APP時(shí),數(shù)據(jù)會(huì)告訴DSP,這個(gè)人出現(xiàn)在了某一個(gè)地方,DSP就能夠幫商戶做智能投放。由于背后有大數(shù)據(jù)支撐,投放在很短的時(shí)間內(nèi)就能完成。這種模式對(duì)營(yíng)銷來(lái)說(shuō),絕對(duì)是一個(gè)顛覆。

還有一個(gè)非常重要的變化是對(duì)話。

美國(guó)有兩大公司,幾乎同時(shí)宣布了一項(xiàng)戰(zhàn)略性科技——對(duì)話的人工智能。比如,你的房間有一個(gè)音響,這個(gè)音響同時(shí)是一個(gè)傳感器。當(dāng)你說(shuō)“我要買一瓶醬油”,音響會(huì)和你說(shuō):“老板,你是不是要買你之前買過(guò)的醬油?”你說(shuō):“不是,我要買新的。”它就會(huì)告訴你,新的醬油以及同樣差不多的有幾種,建議你選擇哪種。這個(gè)變化將引發(fā)一個(gè)大的顛覆。

隱私+歸屬權(quán):從混沌走向清晰

說(shuō)到大數(shù)據(jù),不得不提的是大數(shù)據(jù)與隱私這個(gè)問(wèn)題。

這次在美國(guó),我見(jiàn)到了一位在隱私問(wèn)題上給美國(guó)總統(tǒng)提意見(jiàn)的專家。他說(shuō),關(guān)于個(gè)人隱私會(huì)有一個(gè)顛覆性的變化,這一變化在歐洲已經(jīng)開(kāi)始了,現(xiàn)在是美國(guó)。過(guò)去,當(dāng)用戶使用一個(gè)應(yīng)用時(shí),都會(huì)和應(yīng)用方簽訂一個(gè)協(xié)議,表明用戶同意把自己的數(shù)據(jù)交給應(yīng)用方以改善用戶體驗(yàn)。但是,大部分人都不知道自己同意的是什么,僅僅是點(diǎn)擊了“同意”。美國(guó)的法律對(duì)此準(zhǔn)備進(jìn)行修改,這可能會(huì)改變大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。

在這個(gè)變化中有個(gè)問(wèn)題,數(shù)據(jù)分可識(shí)別數(shù)據(jù)、不可識(shí)別數(shù)據(jù)?;ヂ?lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù),有的可以識(shí)別是你,有的不可以識(shí)別是你。當(dāng)不能完全知道他是誰(shuí),沒(méi)有辦法和他說(shuō)你是否同意時(shí)該怎么辦?現(xiàn)在,美國(guó)正在認(rèn)真討論類似的事情。

另一個(gè)問(wèn)題是數(shù)據(jù)的擁有權(quán)是誰(shuí)?早期大家是按照實(shí)物的思路,來(lái)定義數(shù)據(jù)擁有權(quán)的法律,后來(lái)發(fā)現(xiàn)這條路撞墻了。數(shù)據(jù)的可愛(ài)之處就是看見(jiàn)就看見(jiàn)了,不在于是你拿著還是我拿著。法律界已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注這個(gè)問(wèn)題。

關(guān)于隱私問(wèn)題,大部分用戶更多是希望平衡好,你不能拿到我的數(shù)據(jù)我一點(diǎn)好處都沒(méi)有,你拿了數(shù)據(jù)使用我卻一點(diǎn)都不知道。所以,問(wèn)題是誰(shuí)有權(quán)控制?比如臉書,每一次使用用戶數(shù)據(jù),會(huì)告訴用戶,這個(gè)數(shù)據(jù)會(huì)在某個(gè)點(diǎn)使用,這就涉及數(shù)據(jù)使用透明和是否可控的權(quán)利問(wèn)題。這個(gè)行業(yè)里面很多人不想講這個(gè)問(wèn)題,但并不是不知道。這是我們做大數(shù)據(jù)的人必須要慢慢解決的,否則這是一個(gè)定時(shí)炸彈。

當(dāng)然,有大量的數(shù)據(jù)不相關(guān)隱私。比如,用1000個(gè)人或者5000個(gè)人的數(shù)據(jù)算出來(lái)的結(jié)果,當(dāng)做大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的時(shí)候,有沒(méi)有把他捆綁在5000個(gè)人當(dāng)中營(yíng)銷?美國(guó)有些法案很可愛(ài),認(rèn)定個(gè)人數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題不是放在單獨(dú)的案例當(dāng)中,而是放在行業(yè)里面。我問(wèn)專家,為什么要放在行業(yè)里面?他說(shuō),個(gè)人隱私和行業(yè)有關(guān),比如賣藥的,個(gè)人隱私的監(jiān)管就會(huì)非常嚴(yán)格,而游戲類的個(gè)人數(shù)據(jù)會(huì)相對(duì)簡(jiǎn)單一些。在歐洲則是一套法律,不分行業(yè)。歐洲人認(rèn)為,隱私是一個(gè)人的底線。而美國(guó)認(rèn)為價(jià)值和隱私之間可平衡。這些都是未來(lái)大家都會(huì)議論的課題。

做好縫合,不斷迭代

大數(shù)據(jù)的本身是異構(gòu)異類的數(shù)據(jù),就像裁縫把不同的材料縫成一件衣服一樣,需要很多技術(shù)把數(shù)據(jù)連接起來(lái),讓這些數(shù)據(jù)可以使用。不同材料縫合在一起,中間會(huì)有一些縫合處。

美國(guó)任何一個(gè)做大數(shù)據(jù)的人,都會(huì)告訴你數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)很難。美國(guó)可以把數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)的公司有幾家。美國(guó)大數(shù)據(jù)行業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈上,是可以分工的。你干這個(gè),我干那個(gè),大家協(xié)同把東西做出來(lái)。這和中國(guó)的情況是有區(qū)別的。

要把大數(shù)據(jù)整合起來(lái),數(shù)據(jù)源好不好非常重要。另外有沒(méi)有不同的環(huán)境可以進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試,也很重要。

數(shù)據(jù)是迭代的,算法是迭代的,產(chǎn)品服務(wù)也是迭代的。數(shù)據(jù)有不同的版本、算法有不同的版本,我們要找到最優(yōu)、同一個(gè)語(yǔ)境下最好的算法,達(dá)到最好的服務(wù)。

將大數(shù)據(jù)變成企業(yè)的洞察力和行動(dòng)力

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),需要將大數(shù)據(jù)變成企業(yè)的洞察力、行動(dòng)力。10年前,商業(yè)決策都是靠經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng),用數(shù)據(jù)證明自己的判斷是對(duì)的。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),則要擁有足夠的數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)一些以前沒(méi)有看到的東西。

比如,有一些人在購(gòu)物網(wǎng)站搜索過(guò)的關(guān)鍵詞,兩個(gè)月后會(huì)成為比較流行的關(guān)鍵詞。當(dāng)我們深入分析時(shí),數(shù)據(jù)會(huì)告訴我們,購(gòu)物里面是有達(dá)人的,購(gòu)物達(dá)人看的東西和普通人不一樣,他們有自己的方法尋找自己想要的商品。如果能跟蹤這些達(dá)人,就可以找到用一般推薦引擎無(wú)法找到的東西。

一個(gè)學(xué)習(xí)的完整體系,簡(jiǎn)單來(lái)講,首先有目標(biāo)定義,之后進(jìn)行決策、行動(dòng)、拿到行動(dòng)結(jié)果之后學(xué)習(xí)。人類學(xué)習(xí)的一般方法,都是根據(jù)這個(gè)鏈路進(jìn)行,這叫“自學(xué)習(xí)”:用自己的經(jīng)驗(yàn)慢慢積累,進(jìn)行一個(gè)自我循環(huán)。

當(dāng)我們開(kāi)始做大數(shù)據(jù)的時(shí)候,你會(huì)發(fā)現(xiàn),別人的數(shù)據(jù)會(huì)成為你的經(jīng)驗(yàn)。你也可以把別人的數(shù)據(jù)代入自己的決策,學(xué)習(xí)到別人的經(jīng)驗(yàn),這叫“集體智慧”。在大數(shù)據(jù)當(dāng)中,我們可以找到別人的集體智慧。

大數(shù)據(jù)里的創(chuàng)新,可以有三個(gè)層面:數(shù)據(jù)的創(chuàng)新、算法的創(chuàng)新、服務(wù)的創(chuàng)新。

下面這張圖中有四個(gè)坐標(biāo):數(shù)據(jù)集中、數(shù)據(jù)分散、問(wèn)題清楚、問(wèn)題不清楚。過(guò)去我們可以解決的是數(shù)據(jù)集中、問(wèn)題很清楚的部分,后來(lái)開(kāi)始出現(xiàn)很多碎片化、分散的數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)可以用零散的、沒(méi)有集合、沒(méi)有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),更好地解決原來(lái)的問(wèn)題。

舉一個(gè)例子,有一個(gè)網(wǎng)站雖然有幾億用戶群,但只有幾百萬(wàn)人買彩票。如何找到更多用戶到這個(gè)網(wǎng)站上買彩票呢?按以往的方法,先描述買彩票的人是什么樣的,經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為男的比較喜歡買彩票,年紀(jì)應(yīng)該是25-35歲。而用大數(shù)據(jù)的方法,則是想猜用戶下一步想做什么,可以看4周之內(nèi)用戶有沒(méi)有看過(guò)彩票的內(nèi)容,如果有,那他就是一個(gè)希望要買彩票的人,只是沒(méi)有在網(wǎng)站里買。用這個(gè)思路,我們發(fā)現(xiàn)買彩票的女性比男性多,而且往往是在辦公室里買的多。這樣一來(lái),數(shù)據(jù)就指明了哪些人在哪些地點(diǎn)是最好去做營(yíng)銷的。

對(duì)于數(shù)據(jù)零散且問(wèn)題不是很清楚,大數(shù)據(jù)同樣可以解決。比如在面對(duì)不知道客戶是什么樣的人,只知道這些人是重復(fù)購(gòu)買的人,而想要用大眾標(biāo)簽去描述這些人時(shí),可以先猜1000個(gè)人,對(duì)他們進(jìn)行營(yíng)銷,發(fā)現(xiàn)有些人被猜對(duì),有些人被猜錯(cuò)。對(duì)猜對(duì)的那部分人繼續(xù)深入,慢慢就會(huì)越做越準(zhǔn)確。這就是我通常講的“用數(shù)據(jù)養(yǎng)數(shù)據(jù)”。

一個(gè)公司有沒(méi)有大數(shù)據(jù)能力,一般看他有沒(méi)有預(yù)測(cè)能力和行動(dòng)能力。但是布點(diǎn)/收集、存儲(chǔ)/刷新、識(shí)辨/關(guān)聯(lián),也很重要。前者是如何讓數(shù)據(jù)更容易使用,后者是如何讓數(shù)據(jù)更有效關(guān)聯(lián)在一起。這個(gè)閉環(huán)如果可以做好,就可以做一個(gè)非常好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

  考量“好數(shù)據(jù)”的六把標(biāo)尺

好的數(shù)據(jù),六個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)是缺一不可。缺少其中任何一個(gè),數(shù)據(jù)質(zhì)量就會(huì)下降。有的數(shù)據(jù)很稀缺,很獨(dú)家,那就是數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)質(zhì)量,主要要看準(zhǔn)不準(zhǔn),但還要看全不全。如果你只拿到安卓的數(shù)據(jù),沒(méi)有拿到蘋果的數(shù)據(jù),那就不全。一段段很零散的數(shù)據(jù)買過(guò)來(lái),沒(méi)有連續(xù)性的數(shù)據(jù)也是不行的。需要找很可靠的伙伴來(lái)提供算法、數(shù)據(jù)、服務(wù)。

一家公司是否能用好自己的數(shù)據(jù),首先要看一個(gè)公司高管、員工有沒(méi)有意愿,接著看工具。有意愿、有能力、有工具的前提下,才談到整個(gè)公司一定要對(duì)數(shù)據(jù)有自己的方向,有組織保障,以及執(zhí)行到位。

信息數(shù)據(jù)化的研究,還應(yīng)該包括應(yīng)用無(wú)線化。對(duì)話性的產(chǎn)品,將是顛覆世界的產(chǎn)品。互動(dòng)的產(chǎn)品,將來(lái)或許會(huì)越來(lái)越多,這也是我們?cè)趧?chuàng)新產(chǎn)品時(shí)非常大的機(jī)會(huì)。

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