京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网时代大数据的核心价值
都说现在是大数据时代,那么大数据是什么?大数据有什么用?大数据最核心的价值是什么呢?其实大数据的核心价值很简单,就是了解用户行为(更简单说就是了解用户行为习惯)。今天我们就细说大数据的核心价值。
一、什么是元数据(Metadata)?
元数据是对数据本身进行描述的数据,或者说,它不是对象本身,它只描述对象的属性。
比如,一幅画本身,是数据。而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等,就是它的元数据。
又如,你妈给你介绍个相亲对象,你并不认识他,但你妈告诉你他的年龄、身高、体重、体貌特征、家庭背景、收入、爱好特长,你心里也就对他有了印象。即便你还不认识他。
元数据的价值
① 能够从侧面描述对象
② 可以结构化、信息化
什么意思呢?
举个栗子,要判断一幅画的价值,除了专家直接通过画的艺术性来评价外,还可以通过元数据来判断。
这幅画是名家的还是二流画家的?这幅画是作者在他创作鼎盛时期的作品,还是在年轻时的作品?这幅画是作者擅长的类型还是他不熟悉的?
用这些元数据描述的信息,我们居然就能把这幅画的价值算得八九不离十。这肯定会存在误差,但这个判断方法也非常合理。
二、那用元数据描述对象有什么意义呢?
这就是在大数据上产生的价值:对于非结构化的、非量化的对象,结构化的元数据可以用以快速计算和判断。
再举个栗子,你妈给你找了100个相关对象,手里有100份资料,你要是一个一个去仔细翻阅,那几天都翻不完。但你告诉你妈,高学历的可能意味着素质很高, 高收入的可能意味着能力很强,所以先把低学历低收入的筛掉,剩下的再依据身高体重年龄这些信息排序,那效率就高得多了。
注意,这样的方法仍然会有失误的,说不定真爱就在被筛掉的人里。但这样的概率很低很低了。
这效果在相亲里似乎还不太明显,但大数据在真正产品应用中,产生的效果就天翻地覆了。
三、大数据应用阶段一:辅助产品
刚开始比较简单,就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。
过去的实体产品做一次调研非常麻烦。比如饮料公司,调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。
问卷是最常见的,但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验,要搭建环境(一般是有单面玻璃或摄像头的)、邀请志愿者,然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。
比如这样的通过摄像头监视观察室,显然这种办法非常笨重、成本高。
现在的互联网产品根本不需要这么麻烦。用户所有的使用数据、行为,都是记录在案的,想知道什么,瞬间就能分析出来。
过去想知道用户有没有做一件事,比如有没有用过这个功能?太难了。
现在呢,就问点击这个行为,点击了几下、点击在哪里,什么时候点的,甚至这是在什么地方点的、点击之后又做了什么,一清二楚。
用户平时用不用这个功能、怎么用这个功能,也就一目了然。
对于产品设计者来说,这是至关重要的数据。而且,这是完整的数据!如果是互联网产品,那么我知道的是所有用户的数据,不是过去传统行业产品的样本数据。
腾讯知道所有微信用户有多少用朋友圈、知道这些用户每天都发几条朋友圈、知道这些用户每天都发了什么。每一个数据都是真实可用的。
(过去发行量再大的报纸也很难知道读者性别,然而现在再小的微信公众号也可以实时获取。)
在实体产品的行业,随着未来整个产品从生产到销售到使用的信息化,大数据也会渐渐起到更大的作用。过去卖一瓶水,可能到某个超市就断掉了,我不知道这瓶水被 谁买走了。但现在在天猫卖的一瓶水,我知道对方这个用户是每个月买十箱水的,他的地址是某个高档餐厅,那我就知道这瓶水的目标受众是谁了。
这是元数据的价值所在。
所以说,大数据的第一阶段是:辅助产品设计者做判断、让产品制造者更好地满足用户。
这时候的大数据主要是来为产品提供支持,产品再应用于用户。
四、大数据应用阶段二:创造价值
在数据的数量和质量达到一定程度后,事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助,而是变成了最有价值的产生本身。
很简单的,全中国最熟悉老百姓消费习惯的谁吗?是哪个科研机构吗?都不是,是淘宝。
拥有最全面的个人信用信息的,是人事局吗?是银行吗?NO!NO!NO,是支付宝。
道理也简单得很,所有这些行为(消费、交易)发生在了这个平台上,而这个平台又有所有数据的记录,那这些数据就能产生巨大的价值。
你以为做医疗健康这方面的产品仅仅是关注你的健康吗?并不是,他们同时还能够记录你所有的体征,这是第一线的临床数据。
此时,大数据本身已经成为了产品,可以输出有价值的内容。
消费行为数据,卖给广告商,广告商就可以定向给你投送广告;信用数据,卖给银行,银行就可以判断出你的信用程度;健康数据,卖给保险公司...你懂的(当然,我们不提倡这样做)。
近几年,互联网公司已经能够对全国各领域的市场,给出最有说服力的统计报告了,这些之前可都是政府做的:
淘宝网发布中国互联网消费趋势报告
携程旅行网发布《2014年旅游者调查报告》
滴滴携两大机构发布首份智能出行年度报告
其实出售数据是比较愚蠢的方法,数据提供的内容完全可以创造出新的产品。尤其像o2o 这样的产品/服务,上游是服务提供者和资源,下游是用户,都能够有价值可以发掘。
比如,在纽带线CRM系统中,通过商务社交功能,了解下游企业间的供求信息,通过社交,促进企业间的交易合作,定向把企业间的供求准确配对,减少企业的成本,这就充分体现了用户数据产生价值。这也是他这个商务社交功能的核心思想了。
听说饿了么在尝试一项新服务,就是为餐馆提供食材。一听吓一跳,你TM在逗我么?但后来想想的确是再合理不过。除了饿了么还有谁更能清楚某块区域的餐品售卖数据呢?这地方萝卜白菜卖得多、有多少量,饿了么清楚得很,跟农场谈合作,可以很好地把控上游渠道。
这阶段的大数据,已经可以成为产品,为用户直接服务。
从另一个角度看,不知道你发现没,通过我们行为数据这些元数据,我们已经在慢慢被量化的信息给描述出来了。看到这些数字(一年花了多少钱、在哪方面花的钱等等)已经对这个人可以有相对粗糙的认识了。
而大数据最终的形态开始初现。
五、大数据应用阶段三:塑造我们
可能我们对对行为数据表示不屑。你知道我在网上买了点东西、跟谁微信聊了几句话、去百度随便查了点东西,就能知道我是什么人了?
别说,还真可以。只要数据保质保量。
我们举个栗子,你一个月没买避孕套这两天突然买了三盒,那可能是你要跟异地恋的女朋友见面了;你微信跟异地的某个妹子聊得特别多、经常还视频,那这大概就是你异地的女朋友;你在百度一直搜东南亚的机票和旅行攻略,那你可能要去那里玩。
就是这么简单的三条元数据,我们可以大楖推测出来,最近你要跟女朋友一起去东南亚旅行。
说实话,做这么基础的逻辑推断,比下围棋容易多了。
这是说明元数据能够推理信息的逻辑性。而对于可获取的元数据,也越来越多了。
你打电话时,可以知道你给谁打(妇科医生?要生孩子了。律师?最近有官司。)
你买东西时,可以知道你的消费能力、家庭状况、喜好甚至性格(高端笔记本?爱玩游戏。吉他、钢琴?喜欢音乐。)
你出门消费时,可以知道你的生活习惯和个人情况(健身房?应该很健康。经常大保健?可能身体比较虚。)
你加别人微信时,可以知道你的社交圈子(认识李开复?应该不是一般人。通讯录里都是老师?那可能也是一名教师。)
作为这些产品的数据的拥有者,完全不需要派个私家侦探来跟踪你。只需要等你自己乖乖把这些数据送上来。
春节的时候,支付宝为什么要和微信争抢小额支付和社交场景的支付?不是为了那点手续费,就是为了它缺失的社交支付这一块。这块数据的价值,超乎你想象。
未来我们每个人的衣食住行、生活起居,都将有大量的数据记录。我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据,成为描述我们的信息。我们工作用纽带线CRM、吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用百度、社交用微信,每一步都被记了下来。
不信你可以翻出你历史所有在搜索引擎的搜索记录来,对你生活的描述绝对比你自己的日记都要真实得多。
这些数据将被转换成有价值的商业数据,来描述你各方面的信息。你喜欢黑色的衣服、你喜欢胸大的妹子、你比较文艺、你有高度近视、你最近刚失恋...... 关于你,可能这些数据比你自己都要清楚。
最终,我们本身就是可以被量化的大数据对象,不存在多层的逻辑了。
这样的未来自然有利有弊。利是我们无处不在享受着大数据带来的便利,我们看到的每一条广告都会是我们自己喜欢的,我们查的每一条搜索记录都是根据我们特点来推荐的,我们在加好友时系统甚至都可以说他是不是会跟我们合得来。
弊在于,我们的隐私就暴露无疑。只要数据的拥有者想做点坏事,那真的一切皆有可能了。
大数据绝不会止步在为决策仅仅提供帮助,它的终极形态就是可以用海量的数据描述我们一个个具体的个体。当达到这一步时,现在所谓的市场调研、用户分析就太小儿科不过了。
因为,大数据已经完全能够塑造出我们了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27