数据就是资本：大数据的经济应用分析

杨佳琪

摘 要：目前，大数据越来越受人们关注与重视，许多公司都加大了在数据挖掘与分析方面的投入，在大数据时代，任何企业、公司想要继续引领潮流、向前发展，就必须掌握利用大数据。当前也有许多有关利用大数据获得经济收入的案例，这些应用案例表明，大数据值得学界和业界重视。

关键词：大数据；经济；案例分析；资本

中图分类号：F830.49 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）09-0085-02

1 概 述

现在，“大数据”这个词语已经被炒得越来越火热，《纽约时报》《华尔街日报》等重要报刊都对其进行了专门报道。2013年，美国白宫发布的大数据白皮书更使大数据引起了广泛关注，大数据在国内也引起了学界和业界的关注，诸多投资分析公司均将大数据写进了投资分析报告。

2012年2月，《纽约时报》全面宣布“大数据”时代的降临。亚马逊科学家Andreas Weigend也将数据视为未来经济发展新的石油。这些呼声表明，大数据在科技、商业等各个领域的决策摈弃了经验和感觉，决策将更加基于数据分析作出。从国内来看，国务院也发布了《促进大数据发展行动纲要》以推动中国大数据产业的应用发展。

“大数据”究竟是什么？关于“大数据”的定义有很多，在这里，我们认为，大数据首先是指数据规模之大，然后指通过大数据分析软件对大数据进行采集、分析与应用的过程。目前许多公司都加大了在数据挖掘方面的投入，Software AG、甲骨文、IBM、微软、SAP、易安信、惠普和戴尔已在多间数据管理分析专门公司上花费超过150亿美元。

2005年以来，IBM在大数据方面就投资了160亿美元，通过强大的投入进行了30多次大数据企业并购。2009年美国GDP中有540亿美元来自谷歌公司的大数据相关工作。这些知名公司在大数据方面的巨大投入更告诉我们大数据在将来的社会中扮演的重要角色。麦肯锡咨询公司之前的一份报告揭示，大数据在金融保险、信息技术、政务及批发贸易等四大行业有巨大的应用前景。而公司企业如何利用大数据，大数据又如何与经济相结合？如何利用大数据获得经济收益？本文将通过案例分析大数据与经济的结合来进行窥视和分析。

2 优酷土豆集团在视频运营中的大数据营销案例

首先，优酷土豆集团运用了“协调过滤推荐技术”，即网页上会显示出的“看过甲视频的人，也喜欢看乙视频”的内容，谷歌、YouTube、亚马逊等网站都利用了该项技术。“协同过滤推荐”技术非常受欢迎，主要原因在于这项技术能够根据用户内容进行区别推荐，相同爱好的用户推荐相同爱好的内容，进而建立一个基于兴趣和爱好的虚拟用户群，其核心依据是相似信息的评价和喜好程度预测。

优酷土豆集团的CTO姚键也提过，一个看似容易实现的“相关推荐”功能，其实涉及上百个参数，每一次参数的调整，都牵涉到十几甚至几十个参数，并且都是手动的调整。而细微的参数调整，则会带来几十亿的推荐数据，进而产生海量的视频观看数据和算法。

此外，优酷在2010年推出的“优酷指数”，通过搜集大数据统计分析出视频播放周期、用户核心特征、用户播放行为、视频热度排行等信息。

而这些数据，无疑有着巨大的用处。

比如通过用户播放行为的数据，包括用户在哪些地方快进、哪些地方会跳过、哪些地方会反复观看等行为数据，可以帮助影视制作公司了解哪些类型的情节是比较受欢迎的，再比如通过用户核心特征的分析可以更有针对性地进行广告的投放，比如，观看《快乐大本营》这一综艺节目的观众大部分为80、90后，就可以投放针对此年龄群的广告，这样会大大提高广告的投放效果，为广告商提高收益率。

姚键也曾表示，优酷土豆集团推出的数据报告为节目制作方、影视剧公司、第三方分析机构分析视频节目内容提供了巨大帮助；除此之外，大数据能够为广告主呈现出用户行为特征，为广告业分析广告投放群提供了重要参考；同时，公司内部在选择播放内容时，也可以根据指数的走向来帮助决策，其实，小到播放器产品的用户体验优化，查看按钮的摆放和使用频率等，都可以利用大数据的分析提供参考。

然而，大数据读出的数据，其指导意义还远不止此。每部电影、电视剧在播出后都会有对应的许多数据，比如剧中哪些演员更加受欢迎，哪些情节更引人入胜，哪些题材更加受到热捧，通过分析大数据找到隐藏在数据背后的规律，根据分析出的规律，就可以制作出更加受欢迎的影片。

很经典的就是美国热剧《纸牌屋》的制作，完全是文艺创作与冰冷数据的完美结合。

该剧的制片方——影视网站Netflix，因其超高的影响力在美国拥有近2 700万的订阅用户，Netflix可以充分利用自己掌握的用户数据了解用户的喜好。

每天用户都在Netflix上产生千万数量级次数的行为，比如快进、回放、暂停等，用户还会给出上百万个评分及搜索请求……Netflix通过点击率等数据，确定由很受欢迎的导演大卫芬奇作为本片导演、男演员凯文·思派西为主角，又根据数据显示的“政治惊悚”这类电影的受欢迎程度，决心投资上亿美金自制出了《纸牌屋》，而大数据也没有辜负Netflix的期望，《纸牌屋》一出便引起收视热潮。

3 海尔的大数据需求预测应用案例

除了优酷土豆的成功运用之外，海尔更是利用大数据成功预测出了自己的潜在客户需要购买的产品，主动将产品送上有需求的客户家中。2012年，海尔创新推出帝樽空调。设计师将原本空调熟知的方形轮廓改成了圆形，这一大胆创新，被ICEC评为“影响世界的十大创意产品”。

但是，究竟哪些用户对这款创新性空调有需求？海尔人员该如何对这款产品进行更有针对性的推广呢？

此时，大数据便起到了关键性的作用。2013年4月，海尔利用其SCRM会员大数据平台，提取已购买过该产品的海尔用户数据，与中国邮政的名址数据库进行匹配，建立“look-alike”模型。“look-alike”模型，就是通过提取分析帝樽空调用户的住址，并将其按照地区远近进行分类和聚类，并打上标签，再把这些数据标签映射回中国邮政的名址数据库，找到有相似特点的所有小区，同时，海尔根据帝樽空调可以过滤PM2.5这一特性，海尔公司估计喜欢看旅游、健康类杂志等崇尚自然和保健的消费者更容易购买此款空调。于是，海尔的SCRM会员平台和几家旅游、健康类杂志合作，联合推出杂志订户关怀活动，购买帝樽空调可以享受到优惠。

其中，通过海尔用户数据分析，已分析出北京景泰西里小区是一个具有此特点的小区，通过更加精确地调查，发现小区中一名叫“陈然”的居民订阅了旅游杂志，于是，根据之前的分析，SCRM会员大数据平台估测他是此款空调的潜在用户。于是，海尔向陈然寄出了一封直邮单页，单页上的内容除了公益环保知识之外，还介绍了帝樽空调的除PM2.5功能。而陈然果真对该款空调产生了浓厚的兴趣，并且亲自跑到实体店进行了体验。其实，陈然最近正有购入一台能除PM2.5空调的想法，而此时就收到了夹在杂志中的宣传册，正中下怀，陈然的需求被海尔精确地预测出了，而且也省去了用户搜索相关功能空调信息的时间，互惠互利，于是，陈然在亲身感受过该款空调后，就决定下单购买了。

4 银行业的大数据应用案例

此外，在金融行业，国内的银行也都开始利用大数据进行业务的完善与提升，如中信银行、光大银行、招商银行分别利用大数据进行实时营销，建立社交网络信息数据库，发展小微贷款等。总的来看银行大数据应用主要分为客户画像应用、精准营销、风险管控和运营优化四大方面。

4.1 客户画像应用

是指搜集客户的人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等，可以通过搜集这些数据，了解客户对于该银行的评价，了解客户的真实需求，从而进行更为精准的营销和管理，如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分客户等级，哪些是优质客户，哪些是信誉不够好的用户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式；还可以通过统计数据评定用户信誉等级；

4.2 精准营销

而企业客户画像则可以预测企业未来的状况，在客户画像的基础上银行可以更加高效地开展精准营销，包括实时营销、个性化推荐、交叉营销和客户生命周期管理等。比如，实时营销是根据客户的实时状态来进行营销——客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购儿童用品，可以通过建模推测其家中有儿童，并推荐儿童的用品，比如儿童读物、童装等等。）

4.3 风险营销

风险管控是指银行可以分析企业的生产、流通、销售、财务等相关数据，利用大数据挖掘，分析贷款给客户的风险分析，量化企业的信用等级，可以更有针对性地进行中小企业贷款业务。还可以进行实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人以及卡的相关信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析。

例如IBM、摩根大通银行等利用大数据可以帮助银行预防及破获金融犯罪。

4.4 运营优化

运营优化是指通过大数据，监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，进行合作渠道的调整和优化。银行还可以通过爬虫技术，抓取社交媒体、网站上关于银行、相关产品以及服务的信息，并通过相关技术进行语言的正负面判断，通过分析出银行的相关负面评价，了解评价的具体内容，可以帮助银行及时发现并解决问题；对于提取出的正面信息，可以继续保持并进行完善。同时，银行也可以抓取同行业竞争银行的正负面评价，及时了解竞争公司的优势和不足，并加以借鉴。

5 结 语

从以上互联网公司、传统制造业公司、娱乐行业、银行业等各个行业的案例可以看出，大数据正渗透到生活的方方面面，无论什么企业，要想跟上时代的发展而不被淘汰，都不能忽视大数据这个风口。

但是目前对于大数据的利用，依旧不够深入。一些公司其实已经积累了大量的用户数据，但是并不知道如何可以更好地利用这些数据，使数据发挥出意想不到的经济作用。除此之外，政府拥有海量的可供开发和挖掘的数据，企业利用政府数据进行商业挖掘的能力也极其有限，政府数据基本处于“僵死”状态。

然而，我们已经全面进入大数据时代，哪家公司能够盘活政府数据、充分利用好商业大数据，从冗杂的互联网用户浏览和消费数据以及自采数据中分析出规律、找到商业利用价值，谁就能在大数据商业时代赢得商业先机。

哪家企业能够真正了解、掌握大数据技术，能够将大数据与经济完美结合，哪家企业就能在这场“数据革命”中获得胜利。

因此，大叔据时代的商业模式需要变革，大叔据时代的数据采集技术需要变革，大数据时代的数据分析技术需要变革，大数据时代的信息工程师需要培养，大叔据时代的市场需要与政府进行合作，从国内的大数据经济应用来看，与英美等国的大数据开发还存在一定差距，这警示我们：大数据时代，中国企业家和政府需要做的开发、挖掘和应用工作还有很多，大数据经济应用前景广阔。

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