吳勇毅

前言

何為大數(shù)據(jù)？根據(jù)IDC機構(gòu)的定義，大數(shù)據(jù)是指為了更經(jīng)濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息而設計的新一代架構(gòu)和技術(shù)，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

21世紀什么最貴？大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)將是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革。

電影《天下無賊》里有這樣一句經(jīng)典對白：“21世紀什么最貴？人才！”如今選項可能還要加上一個：數(shù)據(jù)。而這數(shù)據(jù)已不是傳統(tǒng)意義的一般數(shù)據(jù)，而是超大數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，就是現(xiàn)在所謂的“大數(shù)據(jù)（Big Data）”。如今大數(shù)據(jù)可謂風起云涌、紅紅火火，儼然成為2012年信息技術(shù)領域最時髦的詞匯，IBM 、微軟、Oracle、SAP等IT巨鱷像是尋找到了新的金礦，開始全力挖掘大數(shù)據(jù)，多方位推廣大數(shù)據(jù)理念，爭搶“頭啖湯”，而眾多中小IT廠商也跟著蜂擁而至，以分得大數(shù)據(jù)市場一杯羹。

“大”字不僅意味著數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，還代表著數(shù)據(jù)種類繁多、結(jié)構(gòu)復雜、變化的速度也極快。大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)三種特性：Volume（極多的數(shù)據(jù)量）、Velocity（極快的處理速度）、Variety（極繁的數(shù)據(jù)種類）。Volume指的是數(shù)據(jù)量龐大，如今有許多企業(yè)已面臨單日數(shù)據(jù)量以數(shù)十、數(shù)百TB（萬億字節(jié)，1TB=1024GB）的速度增加，而近幾年累加的總數(shù)據(jù)量也達到了PB（1000個TB）甚至EB（一百萬個TB）等級，這樣的數(shù)據(jù)量已經(jīng)讓傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫難以處理；Velocity是指企業(yè)數(shù)據(jù)增加的速度越來越快，如移動化、社交網(wǎng)絡的廣泛應用使得數(shù)據(jù)增加的速度比傳統(tǒng)的企業(yè)應用程式來得快很多，數(shù)據(jù)增生速度越快，數(shù)據(jù)處理、分析的速度也就越要跟得上；而Variety則是指數(shù)據(jù)的多樣性、復雜性，一方面互聯(lián)網(wǎng)不但產(chǎn)生文字資訊，同時也不斷在產(chǎn)出與以往不同的數(shù)據(jù)：照片、視頻、微博等，另一方面，IT遍及工作生活中的每個角落，各種各樣的傳感器、監(jiān)控器不斷產(chǎn)生，各種機器資訊數(shù)據(jù)的形式日趨復雜多樣，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不斷轉(zhuǎn)化，這就催生了大數(shù)據(jù)技術(shù)的強烈需求。

今天從搜索引擎、社交網(wǎng)絡的普及到人手一機的智能移動，全球互聯(lián)網(wǎng)上的信息總量正以每年30～50% 的增速不斷爆漲，包括每天Facebook上分享的幾億條內(nèi)容，每日15 TB 的Twitter 信息，每天淘寶上數(shù)十億條店鋪、商品瀏覽紀錄及上億的成交、收藏紀錄以及3000多萬條傳感器咨訊等等。市場研究機構(gòu)IDC的研究結(jié)果顯示，去年全球創(chuàng)造的信息數(shù)量達到1800EB，并且還以每年50%的速度高速增長；到2020年，全球每年產(chǎn)生的數(shù)字信息將達到35ZB（ 1ZB=1024EB）。據(jù)IDC 統(tǒng)計，2011 年全球所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量是1.8ZB，如果把這些數(shù)據(jù)刻錄到 CD 碟片中，這些碟片可環(huán)繞地球30圈！

“在大數(shù)據(jù)時代，信息將呈爆發(fā)式增長，而數(shù)據(jù)價值密度非常低，找到有價值的數(shù)據(jù)如同大海撈針，將通過什么樣的產(chǎn)品平臺和方式提煉數(shù)據(jù)價值關系到企業(yè)生存大計，頗值得大家以戰(zhàn)略角度思索！”在2012年百度世界營銷分論壇上，百度商業(yè)產(chǎn)品與技術(shù)執(zhí)行總監(jiān)鄭子斌提出他對大數(shù)據(jù)時代的見解。

可以說，目前大部分企業(yè)經(jīng)營決策面臨的最大挑戰(zhàn)不是缺少數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)太多。面對這些只是靜態(tài)、孤立、無多大參考意義的“初級品”的信息數(shù)據(jù)，企業(yè)信息部門如何通過系統(tǒng)功能來有效利用和整合來發(fā)掘有價值的數(shù)據(jù)、給公司營銷管理提供決策支持，已成為擺在企業(yè)信息部門及其它管理部門面前的難題，而浩如煙海的客戶及市場、銷售和服務信息如果沒有一個具有高度商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析和處理系統(tǒng)，則是不可想象的。用戶想要從龐大海量的數(shù)據(jù)庫中提取出對自己有用的信息，就離不開大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具。事實證明，傳統(tǒng)基于事實的商業(yè)管理系統(tǒng)如BI（智能分析系統(tǒng)）、CRM（客戶管理系統(tǒng)）也能夠為企業(yè)帶來價值，但是今天一個優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)更能將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與現(xiàn)有技術(shù)很好地結(jié)合起來。將特殊領域的商業(yè)邏輯與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)集成起來，找出對未來企業(yè)戰(zhàn)略具有影響的因素，使數(shù)據(jù)挖掘的分析效果和效益盡可能達到峰值，讓企業(yè)營銷管理能“運籌帷幄，決勝千里”。

大數(shù)據(jù)技術(shù)與BI或CRM一個主要區(qū)別在于其能在BI的基礎上進行更大容量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)分析不僅關注結(jié)構(gòu)化的歷史數(shù)據(jù)，它們亦能對Web、社交網(wǎng)絡、RFID傳感器等非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)進行更好地分析、計算。整體相比BI、CRM而言，大數(shù)據(jù)是一個完美的大提升。當前適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺以及互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)，另外也包含這些常規(guī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析技術(shù)：數(shù)據(jù)集市（Data Mart）、數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse， DW）；用戶查詢和報表（Query &Reports;）；聯(lián)機分析處理（On-Line Analytical Processing， OLAP），也稱為多維分析；數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）；關鍵績效指標（KPI）；分析型應用（Analytic Application）。

像Facebook、Twitter這樣面臨數(shù)據(jù)量大爆炸的國際社交網(wǎng)絡公司已經(jīng)開始用Hadoop（分布式程序系統(tǒng)）基礎架構(gòu)、NoSQL（非關系型的數(shù)據(jù)庫）等新興大數(shù)據(jù)技術(shù)來解決海量市場信息問題并取得了成效。國內(nèi)最大電子商務公司阿里巴巴也已在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供具體服務，如阿里信用貸款與淘寶數(shù)據(jù)魔方。以淘寶數(shù)據(jù)魔方為例，利用淘寶平臺上的大數(shù)據(jù)應用方案，商家可以了解淘寶平臺上的行業(yè)宏觀情況、自己品牌的銷售情況、市場排名、消費者行為情況等，并可以據(jù)此作出經(jīng)營決策。

大數(shù)據(jù)，重構(gòu)精確營銷模式

大數(shù)據(jù)時代之前，企業(yè)多從哪些平臺提取數(shù)據(jù)、利用哪些營銷數(shù)據(jù)？一般是CRM或BI系統(tǒng)中的顧客信息、市場促銷、廣告活動、展覽等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及企業(yè)官網(wǎng)一些數(shù)據(jù)。但這些信息只能達到企業(yè)正常營銷管理需求的10%的量能，并不足夠給出一個重要洞察和發(fā)現(xiàn)規(guī)律，而其它85%的數(shù)據(jù)如社交媒體數(shù)據(jù)、郵件數(shù)據(jù)、地理位置、音視頻等這類不斷增加的信息數(shù)據(jù)和包括數(shù)據(jù)量更大、逐漸廣泛應用、以傳感器為主的物聯(lián)網(wǎng)信息以及風起云涌的移動3G互聯(lián)網(wǎng)信息等等，這些就是大數(shù)據(jù)所指的非結(jié)構(gòu)性或者叫做多元機構(gòu)性所需的數(shù)據(jù)，它們更多以圖片、視頻等方式，幾年前可能被置之度外，不會被運用，價值尚未被有效地挖掘，而今大數(shù)據(jù)能進一步提高算法和機器分析的作用，這類數(shù)據(jù)在如今競爭激烈的市場卻日顯寶貴、作用突出，并能被大數(shù)據(jù)技術(shù)所充分挖掘、運用。

對營銷決策數(shù)據(jù)進行更好的優(yōu)化。包括沃爾瑪、家樂福、麥當勞等知名企業(yè)的一些主要門店均安裝了搜集運營數(shù)據(jù)的裝置用于跟蹤客戶互動、店內(nèi)客流和預訂情況，研究人員可以對菜單變化、餐廳設計以及顧問意見等對物流和銷售額的影響進行建模。這些企業(yè)可將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合起來并利用大數(shù)據(jù)工具展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調(diào)整售價上給出意見。此類方法已經(jīng)幫助這些領先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

以前相關一些CRM系統(tǒng)只能促使分析報告回答“發(fā)生了什么事”，現(xiàn)在一個優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)已可以被用來回答“為什么會發(fā)生這種事”，而且一些關聯(lián)數(shù)據(jù)庫還可以預言“將要發(fā)生什么事”，最終發(fā)展為非?；钴S的數(shù)據(jù)倉庫，從而能判斷“你（用戶）想要什么事發(fā)生”。 據(jù)稱，集成整合Essbase服務技術(shù)的Oracle大數(shù)據(jù)平臺已能為用戶提供面向策略級、未知信息分析預測能力和個性化自助式定制等。

對目標對象進行更完整的分析、描述。通過獲取更豐富的消費者數(shù)據(jù)包括網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和地理追蹤數(shù)據(jù)等可以繪制出更完整的消費者行為描述，譬如大數(shù)據(jù)技術(shù)能對客人方方面面的信息進行充分有效管理并深度挖掘。

如果某個客人是某酒店的老主顧，那么該大數(shù)據(jù)系統(tǒng)就會向酒店提供個性化服務，清楚告知酒店經(jīng)理人這位客人的習慣和喜好，如是否喜歡靠路邊、是否吸煙、是否喜歡大床、喜歡什么樣的早餐，甚至從事什么工作、有什么商務需求等等。當客人再次光臨時不用客人自己提出來，酒店大數(shù)據(jù)系統(tǒng)就會自動提供客人所喜歡的房間和服務等相關信息，大大提升酒店管理效率。

利用大數(shù)據(jù)中的語義搜索功能，系統(tǒng)能理解自然語言的含義，包括理解工作的頭銜、技能、行業(yè)和教育等。除此之外，它可以做到智能地處理拼寫錯誤、縮寫、標點符號等更多問題，也能識別相同的詞在不同語境中的含義，以便更好地為營銷管理服務。例如銷售經(jīng)理，財務經(jīng)理，人事經(jīng)理，它們中都有“經(jīng)理”二字，顯然代表了不同的語義，借用語義搜索技術(shù)能對目標對象實現(xiàn)智能的區(qū)隔、判斷。

實現(xiàn)點對點智能廣告模式。對于廣告主來說，廣告核心問題在于如何從海量數(shù)據(jù)中尋找目標受眾并投放相應的廣告信息。

時下廣告不是點對點模式的，而是主從模式，像單個“老師”（產(chǎn)品）對眾多滿地跑的“學生”（消費者等受眾），可是“老師”卻總是抓不住多數(shù)“學生”，把99%的廣告費都扔了。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，這些錢或許會被一一撿回來。

大數(shù)據(jù)能通過互聯(lián)網(wǎng)點擊流來跟蹤個體用戶的行為以更新其偏愛，并實時模仿其可能的行為，讓點對點的RTB（實時競價廣告）成為可能。在美國，在大數(shù)據(jù)的幫助下，RTB能把炙手可熱的目標用戶拍賣給廣告商。以前，電梯里上來一個禿頭的中年人，如果你在電梯里打的是洗發(fā)水廣告，那肯定瞎了?，F(xiàn)在有了RTB，廣告將盯住不是滿地跑的“學生”，而是那個喜歡看廣告的目標人；廣告市場上賣的也不是傳統(tǒng)意義上的廣告位了，而是訪問這個廣告位的具體用戶。

那么RTB實時競價廣告系統(tǒng)是如何實現(xiàn)精準的呢？假設潛在客戶在瀏覽某網(wǎng)頁面，某網(wǎng)會向廣告交易平臺（Ad Exchange）請求廣告。交易平臺向所有需求端平臺（DSP）發(fā)出公告，“某網(wǎng)有訪客，要不要向他發(fā)廣告”，同時DSP請求大數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）幫助分析這位訪客情況并根據(jù)結(jié)果進行出價決策。Ad Exchange為出價高的DSP匹配相關廣告代碼，并最終做出廣告。

今天尖端的追蹤技術(shù)和多種的大數(shù)據(jù)管理平臺（DMPs）可以將受眾以及廣告效果數(shù)據(jù)整合于單一界面上，讓廣告主輕易擷取關鍵指標，包括轉(zhuǎn)化率、流失率以及各個渠道的貢獻比率等等。

更好地進行顧問式營銷。如當一個顧客進入店鋪后，一個零售商利用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜索他們的數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)這位顧客是其希望留住的有價值顧客，之后他們通過將其過去的購物歷史和Facebook主頁獲得的這位顧客的信息綜合起來了解需要花多少錢來留住他，從而確定所售賣物品的合適價格和零售商可以退讓的利潤空間，并最終針對這一位顧客給出最佳的優(yōu)惠策略和個性化的溝通方式。

如今在美國沃爾瑪大賣場，當收銀員掃描完顧客所選購的商品后POS機上會顯示出一些附加信息，然后售貨員會友好提醒顧客：“我們商場剛進兩三種配酒佳料并正在促銷，位于D5貨架上，您要購買嗎？”這時顧客也許會驚訝地說：“啊，謝謝你，我正想要，剛才一直沒找到，那我現(xiàn)在再去買?！?/p>

這就是沃爾瑪在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)支持下實現(xiàn)的“顧問式營銷”的一個實例，因為計算機系統(tǒng)早就算計好了，如果顧客的購物車中有不少啤酒、紅酒和沙拉，則有80%的可能需要買配酒小菜、佐料了，而提供這一決策分析支持的就是其位于美國一個龐大的、通過衛(wèi)星與全球所有賣場實時連通的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫。

大數(shù)據(jù)時代，要為營銷準備什么？

雖然大數(shù)據(jù)展示非凡的前景和巨大作用，大數(shù)據(jù)營銷仍面臨不少問題與挑戰(zhàn)。首先面臨的是技術(shù)難題，畢竟大數(shù)據(jù)技術(shù)尚處于活躍前期，各方面技術(shù)并不太扎實，各項工具需要進一步完善。但實際情況是，真正啟動大數(shù)據(jù)營銷，你面臨的不僅僅是技術(shù)和工具問題，更重要的是要轉(zhuǎn)變經(jīng)營思維和組織架構(gòu)來真正地挖掘那座數(shù)據(jù)金礦。

確定企業(yè)的短中期目標和標準

大數(shù)據(jù)的資源極為繁雜豐富，如果企業(yè)沒有明確的目標，就算沒有走入迷途至少會覺得非常迷茫。因此首先要確定企業(yè)運用大數(shù)據(jù)的短中期目標，定義企業(yè)的價值數(shù)據(jù)標準，之后再使用那些能夠解決特定領域問題的工具。逐步推廣，步步為營，不要把理想定得太高，否則失望會愈大。

儲備好大數(shù)據(jù)相關技術(shù)人才

企業(yè)運用大數(shù)據(jù)為營銷管理服務之前技術(shù)團隊要到位，企業(yè)的營銷團隊要能夠非常自如地玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。許多人認為社交媒體營銷人是個有趣的工作，其實只是個艱苦的活兒。它非常注重數(shù)據(jù)、衡量標準和數(shù)據(jù)可視化等問題。要能熟悉駕馭，首先要確保企業(yè)技術(shù)人員已經(jīng)接受過相關技能培訓，了解如何最大化利用大數(shù)據(jù)的作用和潛力為企業(yè)營銷服務。

解決碎片化問題

企業(yè)啟動大數(shù)據(jù)營銷一個最重要的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的碎片化，各自為政。許多公司組織中數(shù)據(jù)都散落在互不連通的數(shù)據(jù)庫中，而且相應的數(shù)據(jù)技術(shù)也都存在于不同部門中，如何將這些孤立錯位的數(shù)據(jù)庫打通、互聯(lián)并且實現(xiàn)技術(shù)共享才是能夠最大化大數(shù)據(jù)價值的關鍵。營銷者當留意的是：數(shù)據(jù)策略要成功提升網(wǎng)絡營銷成效，要訣在于無縫對接網(wǎng)絡營銷的每一步驟， 從數(shù)據(jù)收集、到數(shù)據(jù)挖掘、應用、提取洞悉、報表等。

培養(yǎng)內(nèi)部整合能力

要做好大數(shù)據(jù)的營銷運用，其一，要有較強的整合數(shù)據(jù)的能力，整合來自企業(yè)各種不同的數(shù)據(jù)源、各種不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如客戶關系管理、搜索、移動、社交媒體、網(wǎng)絡分析工具、普查數(shù)據(jù)以及離線數(shù)據(jù)，這些整合而得的數(shù)據(jù)是定向更大目標受眾的基礎。其二，要有研究探索數(shù)據(jù)背后價值的能力。未來營銷成功的關鍵將取決于如何在大數(shù)據(jù)庫中挖掘更豐富的營銷價值，像是站內(nèi)、站外的數(shù)據(jù)整合、多方平臺的數(shù)據(jù)接軌、結(jié)合人口與行為數(shù)據(jù)去建立優(yōu)化算法等都是未來的發(fā)展重點。其三，探索出來之后給予精確行動的營銷指導綱領，同時通過此綱領進行精確快速實時性行動。

“決勝千里，運籌帷幄”，或就在大數(shù)據(jù)中！