數據就是資本：大數據的經濟應用分析

楊佳琪

摘 要：目前，大數據越來越受人們關注與重視，許多公司都加大了在數據挖掘與分析方面的投入，在大數據時代，任何企業、公司想要繼續引領潮流、向前發展，就必須掌握利用大數據。當前也有許多有關利用大數據獲得經濟收入的案例，這些應用案例表明，大數據值得學界和業界重視。

關鍵詞：大數據；經濟；案例分析；資本

中圖分類號：F830.49 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）09-0085-02

1 概 述

現在，“大數據”這個詞語已經被炒得越來越火熱，《紐約時報》《華爾街日報》等重要報刊都對其進行了專門報道。2013年，美國白宮發布的大數據白皮書更使大數據引起了廣泛關注，大數據在國內也引起了學界和業界的關注，諸多投資分析公司均將大數據寫進了投資分析報告。

2012年2月，《紐約時報》全面宣布“大數據”時代的降臨。亞馬遜科學家Andreas Weigend也將數據視為未來經濟發展新的石油。這些呼聲表明，大數據在科技、商業等各個領域的決策擯棄了經驗和感覺，決策將更加基于數據分析作出。從國內來看，國務院也發布了《促進大數據發展行動綱要》以推動中國大數據產業的應用發展。

“大數據”究竟是什么？關于“大數據”的定義有很多，在這里，我們認為，大數據首先是指數據規模之大，然后指通過大數據分析軟件對大數據進行采集、分析與應用的過程。目前許多公司都加大了在數據挖掘方面的投入，Software AG、甲骨文、IBM、微軟、SAP、易安信、惠普和戴爾已在多間數據管理分析專門公司上花費超過150億美元。

2005年以來，IBM在大數據方面就投資了160億美元，通過強大的投入進行了30多次大數據企業并購。2009年美國GDP中有540億美元來自谷歌公司的大數據相關工作。這些知名公司在大數據方面的巨大投入更告訴我們大數據在將來的社會中扮演的重要角色。麥肯錫咨詢公司之前的一份報告揭示，大數據在金融保險、信息技術、政務及批發貿易等四大行業有巨大的應用前景。而公司企業如何利用大數據，大數據又如何與經濟相結合？如何利用大數據獲得經濟收益？本文將通過案例分析大數據與經濟的結合來進行窺視和分析。

2 優酷土豆集團在視頻運營中的大數據營銷案例

首先，優酷土豆集團運用了“協調過濾推薦技術”，即網頁上會顯示出的“看過甲視頻的人，也喜歡看乙視頻”的內容，谷歌、YouTube、亞馬遜等網站都利用了該項技術。“協同過濾推薦”技術非常受歡迎，主要原因在于這項技術能夠根據用戶內容進行區別推薦，相同愛好的用戶推薦相同愛好的內容，進而建立一個基于興趣和愛好的虛擬用戶群，其核心依據是相似信息的評價和喜好程度預測。

優酷土豆集團的CTO姚鍵也提過，一個看似容易實現的“相關推薦”功能，其實涉及上百個參數，每一次參數的調整，都牽涉到十幾甚至幾十個參數，并且都是手動的調整。而細微的參數調整，則會帶來幾十億的推薦數據，進而產生海量的視頻觀看數據和算法。

此外，優酷在2010年推出的“優酷指數”，通過搜集大數據統計分析出視頻播放周期、用戶核心特征、用戶播放行為、視頻熱度排行等信息。

而這些數據，無疑有著巨大的用處。

比如通過用戶播放行為的數據，包括用戶在哪些地方快進、哪些地方會跳過、哪些地方會反復觀看等行為數據，可以幫助影視制作公司了解哪些類型的情節是比較受歡迎的，再比如通過用戶核心特征的分析可以更有針對性地進行廣告的投放，比如，觀看《快樂大本營》這一綜藝節目的觀眾大部分為80、90后，就可以投放針對此年齡群的廣告，這樣會大大提高廣告的投放效果，為廣告商提高收益率。

姚鍵也曾表示，優酷土豆集團推出的數據報告為節目制作方、影視劇公司、第三方分析機構分析視頻節目內容提供了巨大幫助；除此之外，大數據能夠為廣告主呈現出用戶行為特征，為廣告業分析廣告投放群提供了重要參考；同時，公司內部在選擇播放內容時，也可以根據指數的走向來幫助決策，其實，小到播放器產品的用戶體驗優化，查看按鈕的擺放和使用頻率等，都可以利用大數據的分析提供參考。

然而，大數據讀出的數據，其指導意義還遠不止此。每部電影、電視劇在播出后都會有對應的許多數據，比如劇中哪些演員更加受歡迎，哪些情節更引人入勝，哪些題材更加受到熱捧，通過分析大數據找到隱藏在數據背后的規律，根據分析出的規律，就可以制作出更加受歡迎的影片。

很經典的就是美國熱劇《紙牌屋》的制作，完全是文藝創作與冰冷數據的完美結合。

該劇的制片方——影視網站Netflix，因其超高的影響力在美國擁有近2 700萬的訂閱用戶，Netflix可以充分利用自己掌握的用戶數據了解用戶的喜好。

每天用戶都在Netflix上產生千萬數量級次數的行為，比如快進、回放、暫停等，用戶還會給出上百萬個評分及搜索請求……Netflix通過點擊率等數據，確定由很受歡迎的導演大衛芬奇作為本片導演、男演員凱文·思派西為主角，又根據數據顯示的“政治驚悚”這類電影的受歡迎程度，決心投資上億美金自制出了《紙牌屋》，而大數據也沒有辜負Netflix的期望，《紙牌屋》一出便引起收視熱潮。

3 海爾的大數據需求預測應用案例

除了優酷土豆的成功運用之外，海爾更是利用大數據成功預測出了自己的潛在客戶需要購買的產品，主動將產品送上有需求的客戶家中。2012年，海爾創新推出帝樽空調。設計師將原本空調熟知的方形輪廓改成了圓形，這一大膽創新，被ICEC評為“影響世界的十大創意產品”。

但是，究竟哪些用戶對這款創新性空調有需求？海爾人員該如何對這款產品進行更有針對性的推廣呢？

此時，大數據便起到了關鍵性的作用。2013年4月，海爾利用其SCRM會員大數據平臺，提取已購買過該產品的海爾用戶數據，與中國郵政的名址數據庫進行匹配，建立“look-alike”模型。“look-alike”模型，就是通過提取分析帝樽空調用戶的住址，并將其按照地區遠近進行分類和聚類，并打上標簽，再把這些數據標簽映射回中國郵政的名址數據庫，找到有相似特點的所有小區，同時，海爾根據帝樽空調可以過濾PM2.5這一特性，海爾公司估計喜歡看旅游、健康類雜志等崇尚自然和保健的消費者更容易購買此款空調。于是，海爾的SCRM會員平臺和幾家旅游、健康類雜志合作，聯合推出雜志訂戶關懷活動，購買帝樽空調可以享受到優惠。

其中，通過海爾用戶數據分析，已分析出北京景泰西里小區是一個具有此特點的小區，通過更加精確地調查，發現小區中一名叫“陳然”的居民訂閱了旅游雜志，于是，根據之前的分析，SCRM會員大數據平臺估測他是此款空調的潛在用戶。于是，海爾向陳然寄出了一封直郵單頁，單頁上的內容除了公益環保知識之外，還介紹了帝樽空調的除PM2.5功能。而陳然果真對該款空調產生了濃厚的興趣，并且親自跑到實體店進行了體驗。其實，陳然最近正有購入一臺能除PM2.5空調的想法，而此時就收到了夾在雜志中的宣傳冊，正中下懷，陳然的需求被海爾精確地預測出了，而且也省去了用戶搜索相關功能空調信息的時間，互惠互利，于是，陳然在親身感受過該款空調后，就決定下單購買了。

4 銀行業的大數據應用案例

此外，在金融行業，國內的銀行也都開始利用大數據進行業務的完善與提升，如中信銀行、光大銀行、招商銀行分別利用大數據進行實時營銷，建立社交網絡信息數據庫，發展小微貸款等。總的來看銀行大數據應用主要分為客戶畫像應用、精準營銷、風險管控和運營優化四大方面。

4.1 客戶畫像應用

是指搜集客戶的人口統計學特征、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等，可以通過搜集這些數據，了解客戶對于該銀行的評價，了解客戶的真實需求，從而進行更為精準的營銷和管理，如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分客戶等級，哪些是優質客戶，哪些是信譽不夠好的用戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式；還可以通過統計數據評定用戶信譽等級；

4.2 精準營銷

而企業客戶畫像則可以預測企業未來的狀況，在客戶畫像的基礎上銀行可以更加高效地開展精準營銷，包括實時營銷、個性化推薦、交叉營銷和客戶生命周期管理等。比如，實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷——客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶采用信用卡采購兒童用品，可以通過建模推測其家中有兒童，并推薦兒童的用品，比如兒童讀物、童裝等等。）

4.3 風險營銷

風險管控是指銀行可以分析企業的生產、流通、銷售、財務等相關數據，利用大數據挖掘，分析貸款給客戶的風險分析，量化企業的信用等級，可以更有針對性地進行中小企業貸款業務。還可以進行實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人以及卡的相關信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如從一個不經常出現的國家為一個特有用戶轉賬或從一個不熟悉的位置進行在線交易）進行實時的交易反欺詐分析。

例如IBM、摩根大通銀行等利用大數據可以幫助銀行預防及破獲金融犯罪。

4.4 運營優化

運營優化是指通過大數據，監控不同市場推廣渠道尤其是網絡渠道推廣的質量，進行合作渠道的調整和優化。銀行還可以通過爬蟲技術，抓取社交媒體、網站上關于銀行、相關產品以及服務的信息，并通過相關技術進行語言的正負面判斷，通過分析出銀行的相關負面評價，了解評價的具體內容，可以幫助銀行及時發現并解決問題；對于提取出的正面信息，可以繼續保持并進行完善。同時，銀行也可以抓取同行業競爭銀行的正負面評價，及時了解競爭公司的優勢和不足，并加以借鑒。

5 結 語

從以上互聯網公司、傳統制造業公司、娛樂行業、銀行業等各個行業的案例可以看出，大數據正滲透到生活的方方面面，無論什么企業，要想跟上時代的發展而不被淘汰，都不能忽視大數據這個風口。

但是目前對于大數據的利用，依舊不夠深入。一些公司其實已經積累了大量的用戶數據，但是并不知道如何可以更好地利用這些數據，使數據發揮出意想不到的經濟作用。除此之外，政府擁有海量的可供開發和挖掘的數據，企業利用政府數據進行商業挖掘的能力也極其有限，政府數據基本處于“僵死”狀態。

然而，我們已經全面進入大數據時代，哪家公司能夠盤活政府數據、充分利用好商業大數據，從冗雜的互聯網用戶瀏覽和消費數據以及自采數據中分析出規律、找到商業利用價值，誰就能在大數據商業時代贏得商業先機。

哪家企業能夠真正了解、掌握大數據技術，能夠將大數據與經濟完美結合，哪家企業就能在這場“數據革命”中獲得勝利。

因此，大叔據時代的商業模式需要變革，大叔據時代的數據采集技術需要變革，大數據時代的數據分析技術需要變革，大數據時代的信息工程師需要培養，大叔據時代的市場需要與政府進行合作，從國內的大數據經濟應用來看，與英美等國的大數據開發還存在一定差距，這警示我們：大數據時代，中國企業家和政府需要做的開發、挖掘和應用工作還有很多，大數據經濟應用前景廣闊。

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