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大数据实践中的要与不要
2018-02-19
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大数据实践中的要与不要

如今，大数据正在快速发展，大数据正在深入到各行各业，而在大数据实践中，却产生了很多疑问，如大数据实践是要精确还是要混杂，要群体还是要个体，要决策还是要工具，这些问题度亟需找到答案。
   要精确，还是要混杂？
    比如一家保险公司，怎样评估它的产品？品牌是很模糊、很难量化的东西，我们用了十多亿条微博数据和论坛数据来画一条曲线，也就是在这个周期之内品牌的波动，就可以把品牌感知量化，把产品投放也量化。
   要群体，还是要个体？
    如何来看大数据与传统数据的区别？银行做数据业务做了十多年，那么大数据和传统数据的仓库有哪些差异？实际上就是群体和个体的差异。互联网数据完全瞄向个体，数据结构也是精准于个体，而传统的数据面向经营指标、面向群体。宏观意义上来看，假如小明去了一百次书店，以前要回答的问题是他第一百零一次买不买书，即业绩和经营指标的问题；而现在，互联网关心的是什么？最关心的是他第一百零一次买什么书，需要将什么样的内容推荐给他。这不是一个概率问题，而是一个模糊的程度问题。
    要量化这个程度，我们一定要基于个体，而不是基于群体的共性描述。传统定义上，更多关注的是一类人群，用同一类规则制订套餐给他们；而在互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进行精准匹配。有电商说他们要做到一百万用户要有一百万个商店，特别是在移动的小屏幕上，三次点击以后就会损失一个客户。所以差异化绝对不可能是对群体共性的描述，而完全是对个体差异的刻画。
    要决策，还是要工具？
   大数据到底是面向决策还是面向工具？很多人认为大数据是决策性的，是让人获得更多洞察力的一个工具。实际上大数据更多的是一个自动化的匹配工具。
    一个典型案例，我们为一家保险公司计算了九千万用户在每一个险种上的流失概率，之后他们要求我们汇总成一份报告，将流失百分比的数据向领导汇报。当结论上升到领导的时候，这个决策必须是宏观的，而且周期很长，几个月以后反馈回来可能就有偏差了。而大数据的动作是直接把东西下沉，九千万个用户的所有流失概率全部分给五万个保险代理人，每个人通过专门的程序就可以看到由他负责的客户到底在做什么样的动作，而这个行动是由基层直接完成的。所以是把这些权限和能力全部推到一线，而不是上升、汇总到总部做决策。所以大数据更多的是一个自动进行的过程，而不是分析决策的过程。

大数据 数据结构 偏差

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