大數據時代不是突然出現的,實際上過去的幾十年間,數學分析就已經涉獵金融行業了,諾貝爾經濟學獎獲得者哈里·馬克維茨、威廉·夏普、羅伯特·恩格爾就是利用計量經濟學知識和金融市場數據來建立數學模型,預測金融市場產品收益同風險波動的關系。
大數據時代的出現,簡單地講是海量數據同完美計算能力結合的結果;確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據,大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。
大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。
新的數據類型
首先來介紹一下大數據時代中新出現的數據類型:
1)過于一些記錄是以模擬形式方式存在的,或者以數據形式存在但是存貯在本地,不是公開數據資源,沒有開放給互聯網用戶,例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料。現在這些數據不但數據量巨大,并且共享到了互聯網上,面對所有互聯網用戶,其數量之大是前所未有。舉個例子,Facebook每天有18億張照片被上傳或傳播,形成了海量的數據。
2)移動互聯網出現后,移動設備的很多傳感器收集了大量的用戶點擊行為數據,已知IPHONE有3個傳感器,三星有6個傳感器。它們每天產生了大量的點擊數據,這些數據被某些公司所有擁有,形成用戶大量行為數據。
3)電子地圖如高德、百度、Google地圖出現后,其產生了大量的數據流數據,這些數據不同于傳統數據,傳統數據代表一個屬性或一個度量值,但是這些地圖產生的流數據代表著一種行為、一種習慣,這些流數據經頻率分析后會產生巨大的商業價值。基于地圖產生的數據流是一種新型的數據類型,在過去是不存在的。
4)進入了社交網絡的年代后,互聯網行為主要由用戶參與創造,大量的互聯網用戶創造出海量的社交行為數據,這些數據是過去未曾出現的。其揭示了人們行為特點和生活習慣。
5)電商戶崛起產來了大量網上交易數據,包含支付數據,查詢行為,物流運輸、購買喜好,點擊順序,評價行為等,其是信息流和資金流數據。
6)傳統的互聯網入口轉向搜索引擎之后,用戶的搜索行為和提問行為聚集了海量數據。單位存儲價格的下降也為存儲這些數據提供了經濟上的可能。
我們所指的大數據不同與過去傳統的數據,其產生方式、存儲載體、訪問方式、表現形式、來源特點等都同傳統數據不同。大數據更接近于某個群體行為數據,它是全面的數據、準確的數據、有價值的數據。
大數據時代帶給我們的思考
1)大數據計算提高數據處理效率,增加人類認知盈余
大數據技術就像其他的技術革命一樣,是從效率提升入手。大數據技術平臺的出現提升了數據處理效率。其效率的提升是幾何級數增長的,過去需要幾天或更多時間處理的數據,現在可能在幾分鐘之內就會完成。大數據的高效計算能力,為人類節省了更多的時間。我們都知道效率提升是人類社會進步的典型標志,可以推斷大數據技術將帶領人類社會進入另外一個階段。通過大數據計算節省下來的時間,人們可以去消費,娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能,增加人類認知盈余,幫助人類更好地改造世界。
2)大數據通過全局的數據讓人類了解事物背后的真相
相對于過去的樣本代替全體的統計方法,大數據將使用全局的數據,其統計出來的結果更為精確,更接事物真相,幫助科學家了解事物背后的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識,影響過去人類行為、社會行為的結論,帶來全新的認知。有利于政府、企業、科學家對過去人類社會的各種歷史行為真正原因的了解,大數據統計將糾正樣本統計誤差,為統計結論不斷糾錯。大數據可以讓人類更加接近了解大自然,增加對自然災害原因的了解。
3)大數據有助于了解事物發展的客觀規律,利于科學決策
大數據收集了全局的數據,準確的數據,通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相,通過數據分析出解人類社會的發展規律,自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律,通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策,大數據時代的精準營銷就是典型的應用。
4)大數據提供了同事物的連接,客觀了解人類行為
在沒有大數據之前,我們了解人類行為的數據往往來源于一些被動的調查表格及滯后的統計數據。擁有了大數據技術之后,則可以利用大量的傳感器如手機APP、攝像頭、分享的圖片和視頻等讓我們更加客觀的了解人類的行為。大數據技術連接了人類行為,通過大數據將人類的行為數據收集起來,經過一定的分析后來統計人類行為,幫助我們了解人類的行為。可以說大數據的一個重要作用就是將人類行為數據進行收集分析,了解人類行為特點,為數據價值的商業運用提供基礎資產。
5)大數據改變過去的經驗思維,幫助人們建立數據思維
人類社會的發展一直都在依賴著數據,無論是各國文明的演化,農業的規劃,工業的發展,軍事戰役及政治事件等。但是出現大數據之后,我們將會面對著海量的數據,多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。這些數據是過去沒有了解到的,通過大數據計算和分析技術,人們將會得到不同的事物真相,不同的事物發展規律。依靠大數據提供的數據分析報告,人們將會發現決定一件事、判斷一件事、了解一件事不再變得困難。各國政府和企業將借助于大數據來了解民眾需求,拋棄過去的經驗思維和慣性思維,掌握客觀規律,跳出歷史預測未來的困境。

大數據的應用場景
大數據時代最有意義就是利用大數據及大數據技術創造價值。
對企業而言,大數據的應用場景會將提升企業對大數據的關注,鼓勵企業大數據產業中投入更多的資源,利用大數據這個工具,為人類社會造福。
1)醫療行業
醫療行業擁有大量的病例,病理報告,治愈方案,藥物報告等等。如果這些數據可以被整理和應用將會極大地幫助醫生和病人。在未來,借助于大數據平臺我們可以收集不同病例和治療方案,以及病人的基本特征,可以建立針對疾病特點的數據庫。
醫療行業的數據應用一直在進行,但是數據沒有打通,都是孤島數據,沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來,納入統一的大數據平臺,為人類健康造福。政府和醫療行業是推動這一趨勢的重要動力。
2)生物技術
基因技術是人類未來戰勝疾病的重要武器,借助于大數據技術的應用,人們將會加快自身基因和其它他生物的基因的研究進程。未來利用生物基因技術來改良農作物,利用基因技術來培養人類器官,利用基因技術來消滅害蟲都即將實現。
3)金融行業
大數據在金融行業應用范圍較廣,典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品,美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務,如有競爭的信用額度。,招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為數據進行分析,每周給客戶發送針對性廣告信息,里面有顧客可能感興趣的產品和優惠信息。
大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面:
精準營銷:依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦
風險管控:依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持,利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐
決策支持:利用抉策樹技術進抵押貸款管理,利用數據分析報告實施產業信貸風險控制
效率提升:利用金融行業全局數據,了解業務運營薄弱點,利用大數據技術加快內部數據處理速度
產品設計:利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品,利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品
4)零售行業
零售行業大數據應用有兩個層面,一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢,進行商品的精準營銷,降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品,為客戶提供可能購買的其它產品,擴大銷售額,也屬于精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢,有利于熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。零售行業的數據對于產品生產廠家是非常寶貴的,零售商的數據信息將會有助于資源的有效利用,降低產能過剩,廠商依據零售商的信息按實際需求進行生產,減少不必要的生產浪費。
5)電商
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業,除了精準營銷,電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨,并利用便利店作為貨物中轉點,在客戶下單15分鐘內將貨物送上門,提高客戶體驗。馬云的菜鳥網絡宣稱的24小時完成在中國境內的送貨,以及京東的劉強東宣傳未來京東將在15分鐘完成送貨上門,都是基于客戶消費習慣的大數據分析和預測。
電商可以利用其交易數據和現金流數據,為其生態圈內的商戶提供基于現金流的小額貸款,電商業也可以將此數據提供給銀行,同銀行合作為中小企業提供信貸支持。
由于電商的數據較為集中,數據量足夠大,數據種類較多,因此未來電商數據應用將會有更多的想象空間,包括預測流行趨勢,消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。依托大數據分析,電商的消費報告將有利于品牌公司產品設計,生產企業的庫存管理和計劃生產,物流企業的資源配制,生產資料提供方產能安排等等,有利于精細化社會化大生產,有利于精細化社會的出現。
6)農牧業
大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產,降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候,幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植,減少哪些品種農作物的生產,提高單位種植面積的產值,同時有助于快速銷售農產品,完成資金回流。牧民可以通過大數據分析來安排放牧范圍,有效利用牧場。漁民可以利用大數據安排休漁期、定位捕魚范圍等。
大數據另外一個重要應用領域就是在政府。利用采集到的數據,政府可以實現精細化管理。政府過去一直都在利用數據來進行管理,但是過去由于沒有高效的數據處理平臺,造成了很多數據只是在收集,沒有體現其社會價值。由于缺少全局的數據和完善的數據,數據自身沒有體現其應用的價值,所以在過去政府不重視數據價值。依托于大數據和大數據技術,政府可以及時得到更加準確信息,利用這些信息,政府可以更加高效的管理國家這部機器,實現精細化資源配置和宏觀調控。(未完待續)