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大数据应用已经发展到新的阶段

[日期:2014-05-21] 来源:周锦昌、孟昭莉   作者:哈佛商业评论 [字体: ]

  “大数据”概念的横空出世开启了数据处理的新纪元。中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授认为,大数据将为商业管理带来三大根本性的变革(详见《大数据带来三大根本性改变》一文)。

  大数据带来的这些本质性改变,将使管理的疆界和管理的深度得到无限延拓。企业高层管理者开始思考,如何利用大数据提高管理效率。尽管大数据的概念是近两年才为人们广泛认知,但大数据的商业应用模式已经开始渐渐升级。我们认为,在过去两年中,大数据的应用已经经历了从逻辑判断到系统思考的提升。

  在大数据应用的初期,人们对大数据的应用还停留在使用庞大的数据做简单的逻辑判断。例如,当很多人不约而同用Google搜索“流感病毒”这一关键字时,大范围的地域性很强的搜索,可以让Google公司早于各大疾控中心提前预测到流感病毒已经开始传播。然而,这些应用仅仅是大数据能力的最初级的探索。

  实际上,伴随着从最初的逻辑思维转向系统思维阶段,大数据的应用策略也经历了以下三种转变:

  大数据应用从最初的逻辑判断阶段转变为系统思考阶段

  第一、从简单相关关系的寻找到系统生存关系的转变。大数据应用的第一阶段,为人们提供了分析数据关系的利器。当现实中多种关系要素错综交织在一起时,大数据可以在一片混沌的状态中发掘出可能的确定关系,指出管理这一混沌状态的方向;然而,在大数据应用第二阶段,简单相关关系的寻找只是开始,如何用系统生存的思路去利用这些关系成为制胜关键。

  例如,乐视在搜索《致我们终将逝去的青春》的相关微博数时,偶然发现《小时代》的讨论是前者的8倍。这一数据明确地预示了《小时代》的卖座率。乐视于是果断决定成为《小时代》这部电影的营销方。不过,数据层面能够给出的直接结论推导,这只是大数据的最基本的应用,微博的关注率也仅是投资方回报的一个保证。一部电影是否能够卖卖座,影响因素是多方面的,同档期的其他电影的竞争力、各个媒体的推广力度及推广手段、甚至连天气、学校假期这样的因素也有可能影响到电影票房。

  大数据技术的不断更迭将不但能够发现新要素与已有要素的联系,还能将各种要素综合起来,以系统发展的思路看待每个要素质之间的关系。

  第二、从发现问题到互动成长的转变。在大数据应用的第一阶段,人们利用大数据对复杂系统的各种变量及关系的记录和描述,通过深层的数据挖掘,发现问题,以提升解决问题的效率。而在大数据应用的第二阶段,大数据的应用更偏向于对用户的深层认知和了解,通过对用户的深刻理解,构造出真正符合用户需求的产品,与用户共同成长。

  《纸牌屋》的案例就很好地证明了这一点。

  Netflix这家全球最大的在线付费视频、在线影碟租赁提供商,通过大数据对用户习惯进行了深入分析,他们运用搜索技术对比来观察用户的观影习惯,发现了一个看上去有点风马牛不相及“巧合”:喜欢观看1990年BBC版本《纸牌屋》的观众,同样是著名导演大卫•芬奇的拥趸。同时,他们还是奥斯卡影帝凯文•史派西的忠诚影迷。Netflix公司认为,将这三个元素糅合在一起的电视剧,其成功几率将大大增加。于是,他们邀请大卫•芬奇来翻拍《纸牌屋》,邀请凯文•史派西担纲主演。在没有任何预告片或样片出来前,Netflix公司就花费两亿美元订购了两季新版《纸牌屋》。

  同时,由于是在线播出,Netflix公司可以轻易地通过强大的数据库监测系统,分析出《纸牌屋》上线后,用户在什么地方按下了暂停键,有多少用户看过几集就放弃了,有多少用户回放和再次播放了剧集,这一连串的精准数据分析,都可以为今后制作剧集提供参考。

  Netflix公司在制作《纸牌屋》这一电视剧集的时候,完全是根据用户的兴趣分析出,具有某些共同特质的用户有可能的品味是什么,之后再根据他们预测出的用户品味开始制作产品,并一举而红。《纸牌屋》的制作过程完美地诠释了大数据如何帮助企业在与用户的互动中深度了解用户的需求,帮助企业打造符合用户需求的完美产品。

  第三、从既定状态分析到未来生态环境重构的转变。在大数据应用的第一阶段,大数据被用作对用户当前状态的静态分析。例如,大数据可以记录用户的行为、偏好、地理位置等实时信息,企业利用这些数据可以在恰当的时间和地点推送更为精准的促销信息,更好地锁定用户。相比之下,在大数据应用的第二阶段,大数据可以帮助企业重构用户需求,塑造出新的生态环境,让企业和用户以全新的商务模式共同有机成长。

  一般而言,没有人愿意将自己极为隐私的信息公布在Facebook或者Foursquare上,但是由美国罗伯特•伍德•约翰逊基金会(Robert Wood Johnson Foundation)资助190万美元创立的PatientsLikeMe 社交网络成为一个例外。在这家开放性的、慢性病病人专属的社交网络上,患者可以测量自己的疾病,查询治疗进展,研究人员也可以获得他们的医疗数据。至今,已有近20万用户在平台上创建和分享了他们的医疗记录。

  PatientsLikeMe 研究总监保罗•威克斯在TED大会上说:“检测和医疗之间的空白有待填补。当你拥有了正确的测量标准和办法,你就可以做出令人惊叹的事情。”疾病的种类成千上万,但能供患者进行自测的方法却少之又少。保罗•威克斯举例说,多发性硬化症患者可以使用由七个问题组成的自测表格进行自测,至今已经有3万名用户参与填写。保罗•威克斯希望能为其他疾病也创建相似的标准化自测工具。

  房地产经理戴维•诺尔斯,现年59岁,生活在美属维尔京群岛的圣克罗伊岛。他在网上搜寻治疗多发性硬化症新疗法的信息,偶然发现了PatientsLikeMe网站。诺尔斯患多发性硬化症已经十年,曾经参加过几个患者社区组织。这个网站立刻吸引了他。“哪个网站都没有PatientsLikeMe这样详细的数据。”诺尔斯说,“点击一个症状,你就可以看到,‘哦,有850人有此症状,这是他们正采用的疗法。’”

  诺尔斯对一种叫做那他珠单抗(Tysabri)的药物特别感兴趣。他的一位医生曾经向他推荐过这种药,不过,诺尔斯对它的副作用(影响大脑、焦虑、疲劳)感到疑虑。他在PatientsLikeMe上找到数百名服用那他珠单抗患者的资料。查看了他们的服药结果之后,他确定,对他来说,风险超过了回报。于是,他带着其他疗法去找医生讨论。“我认为我现在掌控了自己的医疗护理。”他说,“当然,我还会听取神经病学家的意见,不过,现在听从的是一个团队的更多建议。”诺尔斯对PatientsLikeMe赞不绝口,说它拥有“来自真正使用过这些疗法患者的丰富治疗信息。你可以随时密切关注患者的反应,不管是三个月、六个月,还是一年。”

  PatientsLikeMe网站的盈利模式是:在经得用户授权的情况下,将用户的信息卖给制药商。制药商通过这些庞大的、详实的用户信息的记录,可以研究各种药品对不同患者的作用机制、获得研发新药品的充足的信息。

  PatientsLikeMe 通过对用户需求的深入分析,将大量用户的数据集合起来,为病患、医疗行业、制药行业都提供了有巨大价值的数据,这些数据在惠利三方的同时,也重塑着病患的就医方式、医疗行业的诊疗方案、以及制药行业的药品研发和销售计划。显然,这种由大数据重构而成的生态环境,创造出了全新的商业模式。这将是在大数据应用的第二阶段里值得期待的商业变革。

  周锦昌是德勤中国科技、传媒及电信行业(TMT) 主管合伙人;孟昭莉是德勤中国科技、传媒及电信行业 (TMT) 卓越中心负责人。





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