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如今，你到哪儿都能听到大数据。别说是亚马逊这样的公司，现在就是一个小的Startup， 每天也能有几个G的数据量。 而像Instagram 这样的照片分享网站，每天轻松就能产生出500T的数据量。不少企业的CEO们都会问一个问题：“好，现在我有这么多数据，下一步我该怎么做呢？” 一个人， 如果只是站在金矿的土地上而不去挖掘的话， 他也成不了富翁。 同样的，拥有大量数据并不能代表你的企业就能成功。 这个行业里面成功的是例如亚马逊， NetFlix那样， 能够比竞争对手更好的利用数据的公司。否则的话， 你也只能干瞪着眼看着一堆Hadoop集群而不知道如何去做。 可是， 要是你能好好的利用你的数据， 你就能够在竞争中领先一步。 数据与金钱往往是连在一起的，但是，究竟如何才能把数据转化为利润呢？对大多数公司来说， 有两种选择， 一是数据导向的流程， 二是数据导向的产品。 以数据为导向的业务流程： 传统的 数据分析师，使用Excel或者会编写SQL语句进行特定查询。 而如今， 这些就远远不够了。如今的数据科学家， 需要了解小数据时代和大数据时代的各种工具， 包括传统的商业智能工具，新型的大 数据分析工具，Teableau、Qlickview、大数据 魔镜等。还要会查询语言， 统计， 甚至机器学习等。 好的数据科学家可以帮助企业从分析产品， 比如哪些产品受欢迎， 为什么， 哪些产品用户不喜欢（比如Zynga就是这么做的）， 到建立预测模型， 分析将来趋势， 以帮助现在的决策（比如沃尔玛实验室就是在这么做） 如果你是销售软件即服务（SaaS）应用，数据科学家可以帮助你分析高端客户的特征， 比如他们转化的渠道， 他们的基本共性（年龄， 性别， 收入水平， 地域等），以及他们使用你的应用的特别方式等。 这样，你可以更加有针对性的设计你的产品功能， 推出针对性的广告，优化市场推广渠道， 从而提高你的利润率。 或者，数据科学家可以基于历史数据， 建立一个准确的预测模型。比如百货公司Target那样，能够确定哪些顾客是怀孕的妇女，或者像一些保险公司一样，能够预测哪些来咨询的潜在客户最有可能转化为客户。 以数据为导向的产品： 除了以数据为导向的流程外， 还可以把利用数据来丰富产品的功能。 有的公司还把数据专门打包成为一个产品来销售。 比如Twitter， 他本身的产品不是数据产品，但是， 他通过授权其他公司如DataSift这样的公司使用它的数据，DataSift这样的公司则利用Twitter的数据做成针对企业的数据产品来帮助企业更好地利用社交媒体。还有一些媒体公司， 把观众观看的数据打包， 卖给一些频道或者内容制作公司。 不过， 相对于把数据打包出售直接获取收入， 更多的公司则是利用数据， 提高现有的产品，使它们更加有效率， 更加智能 更加符合用户需求， 从而直接或间接地增加收入。 这里也有一些例子来说明数据如何使产品更加智能， 更加符合用户需求： 如，为了提高广告平台的点击率， 广告平台通过分析广告播放媒体， 广告本身， 以及用户的行为。把广告展现给最合适的用户。 又如视频发布平台通过分析用户的观看和互动行为，给视频制作者关于用户喜好的各种反馈， 从而制作出更加满足用户喜好的视频。 这是一个间接增加收入的例子。 通过数据分析， 来提高视频平台的受欢迎程度。
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发表于 2015-6-25 16:45:23
