TBO（旅游商業(yè)觀察）：“如果你只有一堆人的電話號(hào)碼，這可能沒(méi)多大意義。但像攜程的數(shù)據(jù)，比如所有人提前預(yù)訂、搜索、瀏覽、點(diǎn)評(píng)的信息等，這就是有價(jià)值的。但更深層的核心是，你能不能在某個(gè)產(chǎn)品上使用到這些數(shù)據(jù)，而且確實(shí)有幫助。”眾薈數(shù)據(jù)智能事業(yè)部總經(jīng)理焦宇對(duì)TBO（旅游商業(yè)觀察）說(shuō)。

美團(tuán)云大數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人對(duì)此表示認(rèn)同，“首先要弄清楚擁有的數(shù)據(jù)是否有價(jià)值，是否有人愿意為其買單。另外則是源數(shù)據(jù)的豐富度，是否能夠?yàn)閿?shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮帶來(lái)補(bǔ)充和完善”。

顯然，數(shù)據(jù)收集的目的并不單單是把數(shù)據(jù)集中起來(lái)，最終還是要在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮作用。擁有數(shù)據(jù)只是開(kāi)端，如何深入分析、洞察數(shù)據(jù)彼此之間的關(guān)聯(lián)，才是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，這也是眾多手握大數(shù)據(jù)企業(yè)的分水嶺。

不過(guò)，在這個(gè)過(guò)程中，有一個(gè)不容忽視的問(wèn)題，那就是數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題。“錯(cuò)誤的輸入，換來(lái)的必然是錯(cuò)誤的輸出”，螞蜂窩大數(shù)據(jù)技術(shù)總監(jiān)韓鑫在接受TBO（旅游商業(yè)觀察）采訪時(shí)就特別指出了這個(gè)問(wèn)題。

“真正決定數(shù)據(jù)挖掘成敗的是數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量，對(duì)于算法的合理使用和優(yōu)化反而是次要的。由于大數(shù)據(jù)的興起，我們很容易獲得龐雜的數(shù)據(jù)；然而單純地指望從高深的算法中去獲得我們想要的信息而忽視數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量，往往只能是空中樓閣。”

對(duì)大數(shù)據(jù)而言，表面上看數(shù)據(jù)是越多越好，因?yàn)楦嗟臄?shù)據(jù)可以產(chǎn)生更能擬合真實(shí)情況的場(chǎng)景，但同時(shí)更多的數(shù)據(jù)也產(chǎn)生了更多的噪音——所以單純的數(shù)據(jù)的量的增加并不能提高計(jì)算的精準(zhǔn)度。

因而擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，要遠(yuǎn)比握有一堆龐雜的數(shù)據(jù)更有價(jià)值：這樣既能減少數(shù)據(jù)挖掘的難度，也有利于提高數(shù)據(jù)挖掘的精度。但是，這就是大數(shù)據(jù)的核心門檻嗎？

韓鑫認(rèn)為：“建立完整的大數(shù)據(jù)體系還需要兩個(gè)重要的因素，業(yè)務(wù)的豐富程度和數(shù)據(jù)思維的融入。”

焦宇從自己的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，談了自己的看法：“對(duì)一個(gè)特別好的產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)講，大數(shù)據(jù)的門檻首先是要理解這個(gè)東西到底是什么；第二建模能力要強(qiáng)。從這兩方面說(shuō)，人才相對(duì)都是稀缺的。比如有些公司是有大數(shù)據(jù)的，但要找到很牛的人來(lái)做這件事情，雖然理論上講是可以隨時(shí)找到的，但事實(shí)上卻很難。”

“第一個(gè)是大數(shù)據(jù)。第二個(gè)方面，有人把數(shù)據(jù)比喻成‘石油’，有石油寶藏還得有機(jī)器、工具把它挖出來(lái)，這個(gè)工具就是機(jī)器學(xué)習(xí)。第三方面是計(jì)算能力的進(jìn)步。工具再?gòu)?qiáng)，沒(méi)有非常強(qiáng)的計(jì)算能力，還是跑不動(dòng)的。”滴滴研究院院長(zhǎng)何曉飛則給出了這樣的答案。

數(shù)據(jù)挖掘的難點(diǎn)

數(shù)據(jù)挖掘，不像收集數(shù)據(jù)填幾張表，問(wèn)幾個(gè)問(wèn)題就能輕松實(shí)現(xiàn)。它的專業(yè)性相對(duì)較高，運(yùn)用的知識(shí)、技術(shù)難度也明顯加大。因而大多數(shù)的數(shù)據(jù)挖掘基本是由專業(yè)人士或?qū)I(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)做的。

另外，建模的成功與否，對(duì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的結(jié)果也有非常重要的影響。模型不同，結(jié)果也往往會(huì)出現(xiàn)差異。

“任何人都能搭出來(lái)一個(gè)模型，只要搭出模型就能有結(jié)果，但這個(gè)結(jié)果是不是反映真實(shí)世界？因?yàn)閿?shù)據(jù)之間的關(guān)系，并不是直接的線性關(guān)系，因此模型可以非常復(fù)雜。所以你先得知道你要解決的是個(gè)什么問(wèn)題：從統(tǒng)計(jì)上來(lái)講，是哪種類型的問(wèn)題，它有什么樣的特性，你在數(shù)據(jù)上的采集有什么局限？然后再找到跟這個(gè)問(wèn)題最接近的模型。”焦宇說(shuō)。

“數(shù)據(jù)挖掘的難點(diǎn)在于，主要數(shù)據(jù)收集和最終應(yīng)用之間的相互關(guān)聯(lián)卻又矛盾的關(guān)系，這類似于‘先有雞還是先有蛋’的問(wèn)題。兩者之間相互影響相互補(bǔ)充，導(dǎo)致其相對(duì)其他類別的程序開(kāi)發(fā)而言，是更為漫長(zhǎng)而又復(fù)雜的過(guò)程。” 韓鑫說(shuō)道。

無(wú)論是焦宇所說(shuō)的模型，還是韓鑫所說(shuō)的算法，其實(shí)都在強(qiáng)調(diào)一個(gè)重點(diǎn)：根據(jù)實(shí)際情況變化對(duì)模型和算法做出相應(yīng)的調(diào)整。沒(méi)有固定的規(guī)則，只有時(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)和不斷變化的情況，所以運(yùn)用的規(guī)則也要因時(shí)調(diào)整。

美團(tuán)云大數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人則認(rèn)為，如何拿到“規(guī)范的數(shù)據(jù)”才是真正的難點(diǎn)所在：“新美大每天產(chǎn)生p級(jí)別的數(shù)據(jù)，包括大量的商戶、用戶和交互數(shù)據(jù)；每天通過(guò)hadoop、hive、spark、storm等大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行批量和實(shí)時(shí)的清洗，才得以形成規(guī)范的數(shù)據(jù)。”

然而，也許最難的一點(diǎn)還是在于那個(gè)最實(shí)際的問(wèn)題。技術(shù)快速發(fā)展，提供了像應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹(shù)、規(guī)則推理、模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等諸多方法來(lái)處理信息，這既降低了數(shù)據(jù)挖掘的難點(diǎn)，同時(shí)也提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率和精準(zhǔn)度——但所有的這些，都需要不菲的資金。

許多人可能都聽(tīng)說(shuō)過(guò)那些使用大數(shù)據(jù)的輝煌案例：Facebook每天要存儲(chǔ)大約100TB的用戶數(shù)據(jù)；NASA每天要處理約24TB的數(shù)據(jù)。那么處理這些數(shù)據(jù)所需的成本是多少呢？

按照亞馬遜Redshift的定價(jià)，NASA需要為45天數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)支付超過(guò)100萬(wàn)美元。而根據(jù)國(guó)外的一項(xiàng)調(diào)查，大多數(shù)企業(yè)的CIO稱他們的預(yù)算支付不起大數(shù)據(jù)部署的成本，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本實(shí)在太高。

大數(shù)據(jù)真的精準(zhǔn)嗎

“對(duì)一個(gè)具體區(qū)域來(lái)說(shuō)，滴滴數(shù)據(jù)大腦已經(jīng)達(dá)到提前15分鐘實(shí)現(xiàn)超過(guò)88%準(zhǔn)確率的預(yù)測(cè)。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，就可以選擇要不要對(duì)司機(jī)運(yùn)力進(jìn)行調(diào)度，使在附近的司機(jī)可以提前到達(dá)運(yùn)力緊缺的區(qū)域，以緩解可能發(fā)生的擁堵。對(duì)于出行領(lǐng)域而言，預(yù)測(cè)的是未來(lái)的交通情況，以幫助智能調(diào)度。”滴滴研究院院長(zhǎng)何曉飛曾這樣對(duì)外表示。

這是一個(gè)正面案例。反過(guò)來(lái)看，如果大數(shù)據(jù)無(wú)法為企業(yè)營(yíng)銷、決策、運(yùn)營(yíng)找到合適的解決方案，那它的應(yīng)用前景自然不會(huì)被企業(yè)看好。所以大數(shù)據(jù)到底“準(zhǔn)不準(zhǔn)”，從最初就是商業(yè)力量最關(guān)注的點(diǎn)。

比如在《黃金時(shí)代》上映前，百度就對(duì)其票房做過(guò)預(yù)測(cè)，認(rèn)為這部電影十一黃金周的票房會(huì)在2——3億元之間，當(dāng)時(shí)也有不少媒體都認(rèn)為百度的預(yù)測(cè)過(guò)于保守。實(shí)際情況出來(lái)后卻讓人大跌眼鏡，上映半個(gè)月票房還沒(méi)過(guò)5000萬(wàn)。

作為互聯(lián)網(wǎng)公司的排頭兵，百度擁有的數(shù)據(jù)量其他企業(yè)自然是難以匹敵的，但出現(xiàn)這種結(jié)果，卻不能不令人深思。

“大數(shù)據(jù)歸根結(jié)底還是歷史數(shù)據(jù)，是否能用于預(yù)測(cè)未來(lái)，既要看具體的問(wèn)題，也要看從歷史數(shù)據(jù)中分析出來(lái)的規(guī)律是否能在未來(lái)重演。仔細(xì)分析問(wèn)題，梳理規(guī)律適用的條件，充分理解數(shù)據(jù)、理解技術(shù)的局限，做到正確的使用大數(shù)據(jù)的成果，才能有對(duì)現(xiàn)實(shí)起到真正的作用。”韓鑫說(shuō)道。

事實(shí)上，單純來(lái)看一個(gè)結(jié)果并不能反映出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確與否。焦宇表示，“就像大家都知道，采取最佳玩法的情況下21點(diǎn)的勝率可以提高到49%。但這個(gè)概率對(duì)于某一人某一盤(pán)來(lái)講其實(shí)是沒(méi)有意義的，只有當(dāng)10萬(wàn)人同時(shí)進(jìn)行21點(diǎn)游戲，最后你會(huì)發(fā)現(xiàn)所有人的獲勝概率就是49%。”

焦宇所供職的眾薈信息，會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)分析為酒店提供收益管理預(yù)測(cè)。焦宇表示，對(duì)于真正成熟、有經(jīng)驗(yàn)的收益經(jīng)理來(lái)說(shuō)，并不需要提供給他一個(gè)代表最終結(jié)果的數(shù)字——企業(yè)只需將整合的數(shù)據(jù)給到這些收益經(jīng)理，他們自己可以通過(guò)數(shù)據(jù)制定出一個(gè)最合理的價(jià)格。

中小企業(yè)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)

從另一個(gè)角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)還是需要一定量的數(shù)據(jù)。但究竟多大的數(shù)據(jù)量才算是大數(shù)據(jù)？這個(gè)問(wèn)題業(yè)內(nèi)并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的劃分標(biāo)準(zhǔn)。而中小企業(yè)也掌握一定量的數(shù)據(jù)，那么與BAT相比它的優(yōu)勢(shì)又在哪？

阿里研究院高級(jí)專家程欣指出：“中小企業(yè)的大數(shù)據(jù)主要是會(huì)員數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)，用途是crm和定價(jià)分析，但無(wú)法分析不是自己的用戶。”每一類企業(yè)都有自己的短板，最明智的做法不是去一味的補(bǔ)齊短板，而是要充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì)。

而數(shù)量和豐富性是大數(shù)據(jù)的兩個(gè)面。BAT雖然在數(shù)據(jù)量上占據(jù)優(yōu)勢(shì)，但卻在豐富性上受到局限，甚至并不具備垂直領(lǐng)域UGC所具備的大數(shù)據(jù)能力。中小企業(yè)則可以充分利用自己在垂直領(lǐng)域里深耕的優(yōu)勢(shì)，將數(shù)據(jù)的豐富性提升上來(lái)，從而獲得差異性的優(yōu)勢(shì)。

所以，中小企業(yè)對(duì)自有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深耕，在數(shù)據(jù)挖掘方面也并非就一定比BAT等大型企業(yè)差。

美團(tuán)云大數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人認(rèn)為：“用大數(shù)據(jù)是希望能夠有更全面的信息幫助企業(yè)決策，而不是為了用大數(shù)據(jù)而用大數(shù)據(jù)。應(yīng)該反過(guò)來(lái)看，企業(yè)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，是否能夠?yàn)槟硞€(gè)行業(yè)的深度應(yīng)用帶來(lái)補(bǔ)充。所以中小企業(yè)的數(shù)據(jù)，這里我不想提‘大’這個(gè)字，有點(diǎn)過(guò)于強(qiáng)調(diào)概念了，關(guān)鍵是看內(nèi)容層面是否有垂直化的信息補(bǔ)充，采集到BAT所沒(méi)有的數(shù)據(jù)。”

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的諸多門檻，以及建立數(shù)據(jù)挖掘部門所需的投入，也決定了并非所有的企業(yè)都能擁有數(shù)據(jù)挖掘能力。數(shù)據(jù)挖掘能力要與公司規(guī)模與發(fā)展階段相匹配，在產(chǎn)品并不成熟的情況下，從現(xiàn)有人員中根據(jù)業(yè)務(wù)需要兼職去做會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的開(kāi)始，并不一定需要配備獨(dú)立專職的團(tuán)隊(duì)。

在業(yè)務(wù)逐步走向成熟階段，再逐步建立專業(yè)化的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，則是一個(gè)更現(xiàn)實(shí)辦法。

“目前國(guó)內(nèi)的公司往往在B輪左右，開(kāi)始搭建自己的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)始具備初步的數(shù)據(jù)挖掘能力了。但基于此前所說(shuō)的大數(shù)據(jù)‘門檻’，并非所有搭建數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的公司，都可以被稱為大數(shù)據(jù)公司。”韓鑫說(shuō)。

不過(guò)韓鑫坦言，大數(shù)據(jù)就像是好的武器，到底能否有效、規(guī)模化的在各個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)取勝，在于如何分析戰(zhàn)場(chǎng)形勢(shì)，合理的使用武器達(dá)到戰(zhàn)術(shù)目的，形成戰(zhàn)略性勝果。

想真正的起到規(guī)模化的效果與作用，需要公司全員的努力，不能僅僅期待建立一個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。要在日常產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，從基本的統(tǒng)計(jì)、分析入手，逐步形成全公司全員性的數(shù)據(jù)化思維，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研發(fā)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品等深入骨髓。

公司的數(shù)據(jù)體系建設(shè)也要圍繞各個(gè)業(yè)務(wù)各個(gè)職能角色進(jìn)行設(shè)計(jì)與搭建，讓所有人都能參與進(jìn)來(lái)，每個(gè)人成為公司數(shù)據(jù)能力的一部分與推動(dòng)者。
本文轉(zhuǎn)自d1net（轉(zhuǎn)載）

總結(jié)

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