大数据产品到底应该是什么形态?

大数据很时髦,但企业如何操作,如何落地,才是真正要面对的,好在现在我们看到很多朋友开始思考这样的实操性问题,本文将从大数据产品形态角度帮助我们理清一些概念。

嗨,朋友,看到这个标题请先别主观排斥,跟你一样,我也反感动辄乱谈大数据,为了后续的沟通愉快,先做下这里的“大数据“指向,特指符合4V特点的大数据,即:

1,数据体量巨大;

2,数据类型繁多;

3,价值密度低;

4,处理速度快。

所以,本文的“大数据”既不是有些人口中的海量数据,也不是非结构化数据,更不是什么相关与因果,这里不谈什么是大数据,只谈谈大数据的产品形态与商业逻辑,抛砖引玉,期待交流。

一、大数据的产品特性

顾名思义,“大数据产品”应该是基于大数据而设计出的产品,那么理应符合大数据的特点,毕竟基因在那,那么回顾下大数据与(传统)数据有哪些具体区别。

(传统)数据是通过问卷调查收集数据,或者是已存储的历史经营数据,比如财务数据、销售数据这些,至于数据量级,可能就是一台server的存储级别。

而大数据是海量,这个海量并不是某个时间断点的量级总结,而是持续有更新,持续有增量,那么就决定了可以”制造”出大数据产品的应该不是传统企业,而是类似电信、银行、微博这样的平台级机构,或者依附于平台级企业的第三方机构,亦或者是更宏观层面的政府管理机构。

这些机构拥有大量用户,可以源源不断的产生UGC数据,因此存储和计算成本必然会随之上涨,也就决定了大数据产品的甲乙方级别,屌丝可能会被无情的淘汰出局。这些数据不仅仅是数值型的结构化数据,还包括文本内容、图片、音视频等非结构化数据。

在处理速度上,(传统)数据使用excel或者spss,前期有严谨的方法论,后期有完善的分析处理过程,从数据的收集到最后报表/报告的产出,这个周期可能在至少一周以上,而大数据因为有了hadoop/storm等IT技术的支持,在处理速度上可以保证在小时级延迟,甚至更快。

这里需要补充一点的是,大数据产品是否要快速计算?个人觉得应该是,这里的快速是相对快,不一定非要实时,毕竟在收集、存储、计算上花了更多的成本,策略如果不及时发现,也对不起那些集群啊。

那么是否说大数据就一定比(传统)数据好了?不一定,引用祝建华老师《文科教授眼中的大数据》里的一段话,“理论上讲大数据指的应该就是总体数据。但实际上,由于技术、商业、保密和其它原因,除了少数大数据的原始拥有者,对于绝大多数的第三方来讲,现在大家讲的大数据,基本上都不是总体数据而是局部数据。注意,这种局部数据,哪怕占了总体的很大一个百分比(70%、80%),既不是总体数据、也不是抽样数据。因为哪怕是缺了10%、20%的个案,局部数据跟总体也许就有很大的差别。”

所以在总体代表性上,(传统)数据可以较好的代表整体,而大数据可能会出现偏差。但是,这个偏差并不影响大数据产品的商业应用,举个例子,微博上每天都有各种口碑和舆情,如果涉及某个企业的负面舆情突然趋势走高,即使在不能代表总体的情况下,你能认为这个态势不值得警惕么?当然是不能。并且,大数据产品对使用者的要求更高了,不光关注活跃的数据,还得关注沉默的数据。

由此,大数据产品所具备的特性应当是:

1、数据量级更多;

2、数据处理速度更快;

3、数据类型多样;

4、使用者要求更高。

那么,大数据产品究竟长啥样?

二、大数据的产品形态

先说一个亲身经历,在家收看好声音导师考核的汪峰场,之前一直很期待这场,毕竟汪峰的风格理念偏重社会观察,偏重人文洞察,但看到快一半的时候,却发现很乏味,想换台,没有那英那场更黏我,如果说看上一场脸部肌肉是松弛的话,那这一场则是紧绷的,”上苍、思念、回忆、故人、泪水….”当这些碎片词语不断的充斥在我的耳边时,真的不觉得这是一个娱乐节目,一个比一个悲凉,我的诉求很简单,像看周星驰无厘头电影一样,开心一下足矣,哪怕没有任何的教育意义。

随后我发了一条微博吐糟,引来众多附议。我想这应该是不少受众当时的心态,但不代表对汪峰场的整体评价。那么,试想一下,如果你是好声音的竞争对手,在此刻很实时的洞察到了用户的心情反馈,再通过合适的路径传递出营销信息,受众是否会换台?答案是未知的,但想象空间是巨大的。

这个场景很恰如其分的给我们描绘出了大数据的产品形态。首先他需要在平台级机构(微博)上监控海量数据(微博内容),这些数据是非结构化的,通过实时计算获得洞察(拥有不满情绪的是少量群体还是大量群体,是真实声音还是噪音污染),并快速应用(推送营销信息)。

这样的例子还有很多,特别是在营销环境里,受众的情绪不是线性稳定的,可能十分钟前还是心情愉悦的,而十分钟后,则是心情紧张的,不利于接受你的品牌信息并形成记忆,这些情绪的变化是随机动态的,因环境的变化而随之变化。还有哪些属于大数据产品呢,仅以我所了解的互联网领域为例,DSP、RTB、推荐系统,另外就是宏观的情报系统了,比如联合国的全球脉动项目。

三、总结

综上所述,大数据的产品形态应该是,运行在平台级机构之上,通过对持续性海量增加的多结构类型数据,进行快速计算产生策略,结合使用者的经验认知及时应用,进而产生价值形成商业闭环,一切不以此为特性的大数据产品都是耍流氓!

by:@数据挖掘_PHP

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