大資料應用究竟可以做點什麼

不管大資料如何炙手可熱，除非為了大資料而大資料，都不能夠回避這樣的一個問題：使用大資料，究竟可以做點什麼？

用大資料做點什麼？ 先不說怎麼做，能不能做。 還是要回歸根本：大資料究竟帶來什麼。 有人說，IT並不創造價值，IT的價值是透過HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/20826.html">傳統產業效率提升來實現的。 大資料作為IT的一部分，也符合這樣的一個規律。

如果進一步思考，傳統產業效率是怎樣借助大資料來提高的呢？ 說什麼大資料提升決策能力，什麼全資料分析，提升人的認知水準。 這些統統是理論，既然是理論，往往無懈可擊。 但理論的實際價值在於落地，與實踐相結合。

當大資料與實踐相結合之後，給我們帶來哪些新商業模式和價值呢？ 在「行業大資料：理想豐滿 現實骨感」一文中，曾經說過，RTB、DSP、SSP、Ad Exchange和Ad Network都是互聯網大資料應用的代名詞，但對於傳統行業/企業來說，這些還是缺乏借鑒的價值。

對於傳統行業/企業，其實也可以找到一些大資料應用的關鍵字，例如：銀行卡欺詐分析、銀行卡即時監控、運營商客戶流失分析、購物籃分析、病理診斷等。 實際上，這些應用並不是大資料創造出來了，但大資料會讓這些應用發生根本性的變化。

以電信客戶流失為例（參見：大資料應用廠商Actian在行動），運營商的客戶基礎實際上很薄弱，小到一個資費促銷，或者手機捆綁，就可能導致客戶流失。 當年我曾收到很多朋友換號186的短信，恐怕都是拜蘋果所賜。 現在想一想，如果有大資料分析預警，這樣的事情也許就不會發生，至少可以採取措施，避免一邊倒局勢的出現。

4G也是如此，很多人並不知道會比3G快多少，也不知道TD-LTE和WCDMA究竟有什麼差別，但WCDMA的標籤是3G，TD-LTE的標籤是4G，多數人會選4G。 還是哪些話，如果有大資料分析，聯通、電信也許不會這樣的被動。

我問過一些同事為什麼一直用中國移動，原因很簡單，其號碼綁定了很多服務，如銀行卡、QQ、支付寶等，多得自己都記不清楚。 但對大資料來說，這應該不是問題。 所以，對於運營商來說，大資料客戶流失分析就不僅是點綴，而是業務的一部分。

對於行業企業來說，與其讓大資料搞得頭暈腦脹，不妨也研究一下類似「客戶流失分析」、「購物籃分析」這樣的應用，評估一下這些應用的價值。