大数据追捧反思：并非所有数据都有价值

 

　　“大数据”仿佛一下子闯进人们的生活。“可能就像电影《黑客帝国》一样，每一个元素，包括每一个房间，每一张床，每一张机票的check-in，每一部汽车的位置，每个景点的刷卡进入……一个系统就够了。”去哪儿网首席执行官庄辰超如此说。

 

 

　　百度：智能Mall预报交通

 

 

　　5日，百度与万科达成战略合作，基于大数据分析及云计算技术，为万科旗下的商业地产提供智能化升级的解决方案。首个项目——北京昌平的金隅万科广场有望于今年8月底完成智能化升级，成为万科旗下的首个智能Mall(购物中心)。届时，顾客可以在手机上查询各种实时信息，比如周边交通是否拥堵、停车场还有多少空位。同时，万科借助百度的数据挖掘、分析技术，可根据顾客喜好来为调整店铺分布、招商策略。

 

 

　　百度副总裁张东晨说，项目预计7月底就可以进行数据测试，8月底初步上线。

 

 

　　百度在大数据领域可谓孜孜不倦。今年以来，从发布BaiduIn-side创新智能硬件合作计划，到“百度大脑”对外曝光，以及近期请来“谷歌大脑之父”吴恩达。今年4月，百度开放了大数据引擎能力，包括开放云、数据工厂和百度大脑。开放云解决了存储和计算瓶颈，开发者或者创业者可以把数据放在百度的云端；数据工厂，百度提供“大数据挖掘机”。百度和央视一起做了“百度迁徙活动”，根据每天多达70亿次的定位信息，在地图上直观显示“春运”期间人们怎样移动。

 

 

　　在硬件领域，百度与第三方公司合作，把搜索、地图等技术植入到硬件产品，获取更多的数据。百度高级副总裁王劲举例说，现在有很多可穿戴设备能够24小时监控健康状况，记录血压、心跳、睡眠状况、运动状况等，并把检测数据上传到大数据中心。

 

 

 

 

　　阿里巴巴(滚动资讯)的大数据应用，在另一个层面展开。

 

 

　　旗下的“阿里云”和中国气象局公共气象服务中心达成一项战略合作，双方计划共同挖掘过去60年的历史气象数据：包括降水、温度、风力风向、地面结冰、太阳辐射、酸雨、空气能见度等。

 

 

　　这些“大数据”的价值到底在哪里？

 

 

　　让我们先看看国外。通过气象“大数据”的分析挖掘，默克公司提前半年多掌握了美国地区3月的气象信息，并预测温暖的空气将带来花粉等过敏因素，加大了过敏药的宣传和供应，由此带来数百万美元的额外销售额。路边的连锁便利店，会根据天气变化改变橱窗货物的摆放，比如在快下雨前，将雨伞摆放在醒目的位置。

 

 

　　分析人士说，淘宝每天产生涉及各行各业的海量销售数据，与天气数据匹配，未来将开发出针对不同产品的销量指数，比如羽绒服指数、针织衫指数、口罩指数等。商家可根据天气数据预测某些地区未来半年的热销商品，提前生产备货和宣传推广。

 

 

 

 

 

 

 

 

　　有网友曾抱怨：几天前在淘宝买了一把榔头，结果上微博发现，满屏都在推荐各式各样的榔头。“我买一个榔头可以用几年，为什么还要再推荐呢？”这是通过“大数据”进行所谓“精准推送”的另一面。事实上，巨头们也在反思。

 

 

　　百度创始人李彦宏为现阶段的“大数据”泼了一盆冷水：很多数据都是没有价值的，特别对于传统产业，现在要解决的是数据过多的问题。阿里巴巴团队中更有一个专门的洗数据团队，剔除一些“刷单”的错误数据。

 

 

 

 

　　想一想，某一天，你的家庭地址、电话、身体状况、家庭成员情况、信用卡还款情况、资产情况……都成为商业的一部分，这种感觉一定不会很好。

 

 

　　阿里巴巴大数据业务负责人士表示，大数据在对外合作中，一般都是脱敏的数据，即只告诉数据分析运算的结果，而不是过程。隐私高于一切结果。阿里巴巴内部有一个专门的数据安全小组，把控隐私的问题，“数据权限都卡得很严格，其他业务部门只能根据业务需求申请相应的数据。比如敏感字段，身份证号，要查1986年的用户有多少，数据结果是不会看到某个人的全部身份证号码。另外如果业务部门使用数据的用途和当初申请的用途不同，我们也会进行追责”。

 

 

 

 

　　做过大数据模型的业内人士郝志伟说，大数据有价值，但有时间限制。比如，有些数据当下看着有价值，但一年之后，价值就失去了。

 

 

　　百度在大数据领域一直积极探索，CEO李彦宏说，过去两年生产的数据，占人类史上数据的90%，“传统企业在大数据时代到来时，都觉得大数据很值钱，但是，我们每天看到的很多数据基本都是没有价值的”。他说，下一个方向应该是“新数据”，新一代的数据搜集，难点不在于制造新型硬件，而在于找到什么数据对你是有价值的。企业可以通过搜集“新数据”来获取真正有价值的数据：这些数据可以告诉你一些信息，也许不会立刻告诉你，但是坚持做下去，也许就会有价值。

 

 

　　宏源证券研究所副所长易欢欢说，对中国来说，以前很多决策是拍脑袋的，现在重要的是在决策时要有数据思维。同时，在数据积累方面，不要大跃进，而是有针对性的一步步做。比如小企业，关键是加大信息化建设，重视数据的采集、使用和管理；中企业，不要把数据丢在仓库中，要通过利用数据，探索新的商业模式；而大企业，则需要更低成本的获取数据，构建数据资产，实现各种应用场景。