運用認知分析平臺掘金大資料

關於大資料，大家都在談論它，也想要嘗試它，但是很少有人知道大資料究竟是什麼樣子。

大資料時代無可爭議的來臨了，源自全球數十年的技術積累，但僅用了最近兩三年時間，便迅速滲透到各個行業。 相比十幾年前的互聯網泡沫，大資料的發展趨勢更加實際、與企業業務緊密相關、盈利模式也更加清晰。 業界幾乎一致認同，由大資料推動的行業變革，將會對企業競爭模式產生顛覆性影響。 但另一方面，企業真正利用大資料分析並獲得價值的商業案例仍然少之又少。

在世界盃期間，IBM和騰訊展開了一場以社交大資料分析為基礎的全新媒體報導模式的探索，在這次合作中，利用IBM社交大資料技術，騰訊實現了針對微博等社交媒體平臺上的資訊進行大資料分析，開創了緊抓球迷需求的、更新穎、更生動、 更個人化的世界盃賽事報導，實現了全新的賽事體驗。

不過這個案例僅僅展現了大資料技術和能力的一部分，社交大資料分析價值遠不止于此。 大資料的商業價值，也需要我們從更廣闊的視角來理解。

大資料蘊含大價值

首先，大資料分析為何如此重要?

這是因為我們整個社會生活模式、消費模式都在不斷發生改變：截至2013年6月底，我國線民數量達到5.91億，較2012年底增加2656萬人。 手機線民規模達4.64億，線民中使用手機上網的人群占比提升至78.5%;即時通信在線民中的覆蓋率達到了86.9%，其中微信覆蓋率為61.9%;社交網站(包含QQ空間)覆蓋率為60.7%，微博覆蓋率為55.4%。

這些資料顯示，社交媒體已經成為企業尋找客戶資源的最大的資料庫，以及收集回饋和傳播市場訊息的主要途徑。 這些看似隨意和雜亂無章的社交大資料中，其實蘊含著無窮的價值，是企業未來的利潤來源。

客戶的生活和消費模式正在發生改變，每個企業都在這場巨大的變革中尋求著新的技術和能力，希望在大資料的變革浪潮中抓住成功機會。 可喜的是，中國的CMO已經意識到行銷管理在將來的巨大變化，並且已經開始在投資/整合技術與分析方面做出相應的準備。

在IBM每年實施的調研中，中國的CMO列出了可能對企業行銷管理產生影響的13個因素，其中「資料爆炸」排名第一，占到85%的比例;排名第二的因素則是「社交媒體」，占到了75%的比例。 調研還顯示了CMO為了應對資料爆炸和社交媒體所願意進行的改變，其中70%的CMO認為「技術投資」是應對大資料挑戰的首要任務。

針對行業的定制化大資料分析

那麼企業究竟該如何進行技術投資?

社交大資料應該為企業提供社交環境下客戶全生命週期的支援，從初期瞭解客戶、瞭解市場開始，進而影響到產品設計和服務流程改進，並滲透到銷售的環節，最終留住老客戶並拉動新客戶。 所以我們看到企業的大資料應用應該是一個閉環的流程，並且需要針對不同的行業特徵提供定制化的解決方案。

我們首先需要理解客戶的行業應用特徵，瞭解客戶對大資料分析的期望和需求，梳理大資料分析的框架結構，對資料來源進行歸類和分析，讓資料分析的引擎理解這些資訊及其背後蘊含的潛在價值，並針對不同的客戶需求建立大資料分析的模型， 這樣大資料分析架構才能夠真正適應不同行業的個人化需求。

從技術角度看，巴西世界盃可說是一次跑在資料上的世界盃。 在互聯網時代下，使用者通過移動終端在社交媒體上創造了海量的資訊，IBM和騰訊充分利用了身邊的海量社交資訊，瞭解並引爆觀眾的焦點，並從媒體的角度加以解讀。 這樣的報導模式不僅僅是騰訊的專利，在更多體育賽事中，社交大資料都得到更充分的利用。 IBM結緣體育已經幾十年，參與支援了奧運會、四大滿貫網球賽事等多項體育盛會的報導。 今天體育賽事的報導和傳播需求已經發生了很大的變化，具體包括三點：

一、面向的受眾更加細分。 今天媒體面對的受眾不再是抽象的一群人，而是具象的某一類、甚至某一個人。 就像在騰訊世界盃報導中，我們為每位球星的球迷繪製差異化的個性形象圖一樣，媒體需要瞭解每個人的特點和喜好，並進行針對性的傳播。 因此，每個受眾的個體都需要發聲並獲得相應的回饋。

二、獲得真實的聲音。 媒體長期以來希望瞭解受眾的回饋，但是回饋是否真實非常重要。 傳統的市場調研往往帶有一定的局限性，取樣數量有限，也並不能真實反應受眾最直接的想法和觀點。 社交大資料平臺則很好的補足了這一點，每個受眾都在社交平臺上自由的吐槽或者讚揚某位球星的表現，這是最真實的觀點和情緒的表達，因而格外寶貴。

三、從單向傳播轉為雙向互動。 對媒體來說，500萬收視觀眾和500萬積極互動的受眾是非常大的區別，這些積極的互動群體可以促進媒體的二次傳播，強化媒體的影響力，進而説明媒體行業促進自己的收入、銷售和後續發展。

大資料不僅驅動傳媒行業發生變革，更多行業都在這場大資料浪潮中發生改變。 舉例來說，在快消品行業中，當客戶購買一杯飲料時，究竟是喜歡飲料的口感、還是包裝時尚感、還是更看重低熱健康這些因素，對飲料供應商來說是十分寶貴的資訊。 社交媒體平臺提供了最廣泛的人群樣本和最真實的使用者回饋，通過社交大資料分析，飲料供應商瞭解使用者購買飲料的背後原因，就能調整產品定位，推出適合目標消費人群的產品。

而在航空業中，航空企業家開通航線往往涉及到巨大的成本投入，一條航線開通後，即使只有30多個人乘坐，也必須按時起飛。 如果能夠通過社交大資料分析年輕人的度假、旅遊的熱點區域，和偏愛喜好，就能夠判斷開通一條航線之後的航空收益，並針對不同的度假人群，如年輕情侶、成熟家庭等推出不同的定制服務。

針對不同行業的定制化大資料需求，IBM提供了強大的大資料支援小組説明客戶應用大資料分析，例如IBM研究院團隊對Watson認知計算有深入把握，瞭解如何通過Watson認知計算平臺進行客戶的情感、性格和行為分析;I BM全球資訊科技服務團隊則基於Softlayer雲計算平臺為大資料基礎架構提供了強勁的支援;IBM 全球業務諮詢服務團隊擁有多年行業服務經驗，對媒體、交通、零售、金融、電信等多個行業核心業務擁有深入理解， 説明客戶從自身需求出發，制定合理的大資料執行戰略。 這些力量的融合才使得大資料的價值能夠真正釋放。

　　大資料的應用前景遠遠不止于此。 伴隨著資訊科技的進步，計算、存儲能力的持續提升，開採這些大資料金礦將成為更普遍和必要的商業競爭手段。 資料將成為企業做大做強的戰略性資產，甚至推動行業融合兼併。 對國家來說，資料資源以及對資料資源的利用水準，更是體現一個國家綜合國力的重要組成部分，成為陸、海、空權益之外的另一種國家核心資產。