小公司如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)

1. 拓展傳統(tǒng)的商業(yè)智能(BI)領(lǐng)域。以前針對(duì)大數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)由抽樣變成全量分析、將數(shù)據(jù)回流到各種報(bào)表。

2. 業(yè)務(wù)流程改。對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析，用來(lái)做業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和考核的依據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)商品和商業(yè)應(yīng)用。通過(guò)對(duì)已有數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行服務(wù)化或產(chǎn)品化包裝，形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品或數(shù)據(jù)服務(wù)。

其中，我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)最常見(jiàn)的就是通過(guò)已有的數(shù)據(jù)來(lái)形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)，最典型的應(yīng)用場(chǎng)景就是“個(gè)性化推薦”，但這并非是人人都可以染指的概念——我們知道，行業(yè)內(nèi)依靠四個(gè)特征界定“大數(shù)據(jù)”：

第一，Volume，體量巨大，PB級(jí)別;

第二，Variety，數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多;

第三，Veracity，價(jià)值密度低;

第四，Velocity，處理速度快。簡(jiǎn)而言之，需要從不同維度抓取海量數(shù)據(jù)并將其快速轉(zhuǎn)變?yōu)橛行虻目捎眯畔ⅰ?/p>

實(shí)際上，在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)，完全具備以上四點(diǎn)特征也只有騰訊、阿里巴巴、百度等較大型公司，對(duì)于一般公司而言，根本就不可能擁有PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，也無(wú)法支撐高昂的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本，而且大數(shù)據(jù)方面的技術(shù)人才十分稀缺。最近就有不少創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)告訴我他們產(chǎn)品的愿景，很多想法都十分新穎，但迫于數(shù)據(jù)處理能力，只好選擇 “慢慢來(lái)”或者將產(chǎn)品功能閹割。那么，這類(lèi)公司該如何在“大數(shù)據(jù)”浪潮中崛起呢?

我首先想到的就是利用第三方的數(shù)據(jù)處理服務(wù)平臺(tái)，這是一項(xiàng)在海外已經(jīng)比較成熟的業(yè)務(wù)，從字面不難理解，這些公司為那些沒(méi)有大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)處理能力的公司提供“數(shù)據(jù)”或“服務(wù)”。

服務(wù)可以分為兩大類(lèi)：基礎(chǔ)服務(wù)和個(gè)性化服務(wù)。

基礎(chǔ)服務(wù)即幫助公司解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、框架搭建和管理等大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)能力，這類(lèi)公司的代表有Hadoop(分布式軟件框架)管理軟件與服務(wù)提供商Cloudera、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB開(kāi)發(fā)商 10gen等。

另一類(lèi)則直接幫助企業(yè)直接打造個(gè)性化解決方案，我認(rèn)為這類(lèi)公司更適合大部分從整體上就缺乏數(shù)據(jù)能力的中國(guó)的小型互聯(lián)網(wǎng)公司和希望互聯(lián)網(wǎng)化的傳統(tǒng)企業(yè)，譬如幫助電商提供個(gè)性化網(wǎng)上購(gòu)物體驗(yàn)的RichRelevance、個(gè)性化和數(shù)字市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化服務(wù)提供商Baynote、為廣告商提供數(shù)據(jù)和分析的 eXelate，以及數(shù)據(jù)拍賣(mài)平臺(tái)BlueKai等。在國(guó)內(nèi)，也有一些不錯(cuò)的平臺(tái)開(kāi)始涌現(xiàn)，例如個(gè)性化推薦引擎服務(wù)商百分點(diǎn)。利用這些第三方的服務(wù)和數(shù)據(jù)，可以讓小公司的產(chǎn)品也兼具優(yōu)秀的個(gè)性化能力，融入大數(shù)據(jù)時(shí)代。

但我認(rèn)為，還有另一種應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)浪潮的做法——逆勢(shì)而為。我并不認(rèn)為大數(shù)據(jù)是解決個(gè)性化的唯一方案，同是它還帶有相當(dāng)強(qiáng)的局限性——基于數(shù)據(jù)意為著用數(shù)據(jù)建立模型，從某種意義上說(shuō)，它也像是一個(gè)牢籠：設(shè)想一下，如果你所有的信息全部來(lái)自個(gè)性化推薦，那么你很可能錯(cuò)失那些你從未接觸過(guò)的全新領(lǐng)域，而這些開(kāi)放的、全新的信息不正是互聯(lián)網(wǎng)最迷人之處么?

事實(shí)上，已經(jīng)有些產(chǎn)品這么做了，唐茶計(jì)劃的李如一就曾表示，不會(huì)受數(shù)據(jù)干擾去決定出售/推薦哪一本電子書(shū)，而是完全基于他們的個(gè)人對(duì)內(nèi)容的判斷，還有進(jìn)來(lái)比較受關(guān)注的電臺(tái)Fuzz，完全由人工DJ來(lái)推送音樂(lè)。反過(guò)來(lái)想，如果同一類(lèi)型的產(chǎn)品都具有精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)處理能力，那么它們?yōu)橛脩?hù)提供的內(nèi)容也很可能是千篇一律的，而這些逆勢(shì)而為的產(chǎn)品，反而更像是真正的“個(gè)性化”服務(wù)。

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