大數據魔方

“給我提供一些數據，我就能做一些改變。如果給我提供所有數據，我就能拯救世界。”

2013年5月10日，阿里巴巴集團董事局主席馬云在淘寶十周年晚會上做卸任前的演講，馬云說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。

大數據（big data），從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

數據增值

獨立第三方大數據解決方案提供商AdMaster（精碩科技）創始人兼CTO洪倍把“大數據”三個字拆開來理解：大，是空間和時間上的損費；數，是采集到的數據；據，可以為商業行為提供價值的理據。他強調說，只有能為商業行為提供“據”的海量數據才算是其真正的價值所在。

換言之，大數據的戰略意義不在于龐大的數據信息，而在于對這些富有意義的數字的“加工能力”，通過“加工”實現“增值”。

“數據清洗是數據處理的第一步，如何從信息中提取規律剔除異常波動和噪音干擾有賴于打通成百上千維度的建模。數據提純、知識抽取是一個動態學習的過程，也是國際計算機學界近10年的研究重點。”洪倍補充道。

數據處理能力首先取決于計算機硬件性能，CPU、內存、網絡，搭建一個適用于業務場景、性能平衡、造價合理的系統是關鍵。可以說隨著存儲成本、硬件功耗的不斷降低，大數據的處理能力將會不斷提高。

其次，數據處理能力也取決于算法層面的不斷完善，分布式計算、機器學習、人工智能、非線性系統的發展讓數據分析、挖掘的速度不斷提高、硬件依賴和資源消耗不斷減少。

目前，大數據處理主要困難和瓶頸是現有的硬件系統和算法對非結構化數據（如文本語義、圖像、音視頻流）的處理能力還有待提高。

可樂的勝利

每個企業都希望做到有的放矢把每一筆錢花在刀刃上，在互聯網高度發展的今天，傳統的營銷模式受到沖擊，而互聯網營銷正成為他們新的營銷平臺。廣告主如今思考的問題是，第一，如何從大量的營銷平臺或網絡營銷形式中選擇對本產品營銷效果最好的平臺；第二，如何借助新技術，比如網絡社交商務來實現數字化精準營銷，從而加強企業競爭能力。

第三方大數據提供商的存在正好切中了廣告主在這方面需求，把傳播變成完全個性化，告訴廣告主什么是正確的時間，哪些是精準的目標人群以及什么是應該推送的內容，幫助廣告主在互聯網的數字營銷效果進行監測、后續研究和分析，最大化數字營銷ROI、創造更多的商業價值。

大數據運用于營銷一炮走紅的例子莫過于今年夏天可口可樂的昵稱瓶。2012年澳大利亞推出的名為“Share A Coke”的宣傳活動，把澳洲最常見的150個名字印在可樂瓶上。由于中國人名復雜繁多，中國可口可樂最終決定采用網絡昵稱，一是為了更走近年輕人生活，二是發現其實消費者很喜歡擁有自己的標簽，找到自己的族群。在整個營銷計劃的背后，做為獨立第三方大數據研究機構AdMaster功不可沒。

AdMaster通過全網輿情信息抓取，提取了使用最頻繁的熱詞，然后通過三個標準（量、互動性和發帖率）進行評估，初步敲定300個熱詞。之后，可口可樂公司本著傳播正能量的原則進行了另一輪的淘汰，最后選定了24個詞印在可樂瓶上。

在昵稱瓶上市之后，AdMaster全程監測了其在社交媒體上的表現，根據數據顯示，由于社會化媒體的“滾雪球式”傳播，廣告宣傳達到了20億次，吸引了超過100萬個意見領袖自發為品牌宣傳這些熱詞。在新浪微博上，超過30萬條來自網友的微博引起了超過150萬的互動，36.9%的網民覺得可樂非常可愛，更有25%的人直接表達愿意購買。

從營銷結果來看，這次活Hg2bXOaVQgktIp7nFdJr4pw5bx/LgqOY3ATA+NAaBd8=動完美收場，根據中國可口可樂公司6月初到7底的銷售統計數據，昵稱裝的銷量較去年同期增長兩成，超出了此前區制定的10%的銷售增長目標。

流動、存儲與分析

大數據的迷人之處，也是信息化社會的迷人之處，真正要把大數據運用于企業創造需要注意三個重點，這也是大數據所在操作過中面臨的困難。AdMaster CTO洪倍詳細解讀了大數據應用的三個重點：

首先，是數據的流動性。數據個性化的應用最大的一個基礎應該是“數據的流動性”，換句話說，數據本身的價值在于有足夠好的流動性，數據只有流動之后才會產生價值。每一個事物都可以用無限個維度進行描述，任何的數據都只是事物部分側面，因此數據要流動起來、融合起來才能更全面的描述。

其次，數據需要存儲、積累和沉淀。大多數使用大數據存儲的用戶希望數據能夠保存一個較長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基于時間段進行的，數據在時間軸上的變動模式本身就是最需要研究的特征。要實現長期的數據保存，大數據管理平臺需要鉆研數據一致性校驗和保證的方法，同時還要實現數據原位更新、校正的功能。大數據的去噪清洗、分析是一個不斷發展深入的自學習過程，事物和環境也在不斷變動，因此模型需要長時間的積累和修正。

最后，數據能夠被運用抵達到消費者。再復雜龐大的數據如果不能被合理地運用起來，也只能躺在數據庫。數據要最終產生價值一定需要實際應用于決策過程，對于營銷領域來說，終極目標就是觸及并影響目標消費者。現在大多數工具只是分析數據層面，怎樣有效分析、分析之后得出什么結論、用來干什么，后續的工作也是值得大數據管理機構和廣告主需要注意的。