商業(yè)上的決策，通常有數據和直覺兩種產生機制，而后者往往意味著不成熟和不靠譜。大數據概念炙手可熱的今天，數據驅動的設計、生產和營銷顯然是主流。

云計算從提出到進化出完善的 PaaS、IaaS 和 SaaS 架構，再到被市場廣泛接受，用掉了將近十年。而大數據概念從知名學者舍恩伯格提出到現在，剛剛不到三年，最常見的用途不過是為碎片化的營銷渠道提供參考坐標。大數據的潛力和商業(yè)能量顯然還沒被充分挖掘出來。

就大數據的應用場景和未來的發(fā)展趨勢，我們采訪了星圖數據 (Syntun) 的創(chuàng)始人谷熠。

產品經理出身的谷熠曾在 SaaS 企業(yè)級軟件行業(yè)工作十多年，主要為企業(yè)客戶開發(fā)數據類和信息類產品；他的合伙人之一，也是星圖數據的首席數據官 (CDO) 曾在市場研究行業(yè)做調研類工作。隨著從業(yè)年限的逐漸增加，兩個人慢慢發(fā)現了傳統(tǒng)數據收集方法的落后和不全面。

由于經由人工獲取的有效數據本身就非常有限，在后續(xù)進行數據處理時，就不得不采用樣本推總的思路。而事實上，建立在這個邏輯上的統(tǒng)計處理很可能會因為樣本不夠全面而導致比較大的誤差。在大數據的幫助下，這些誤差和不可控因素的勢力范圍有可能進一步縮小，從而為更加明智的決策和及時深度的洞察創(chuàng)造條件。

谷熠眼中的大數據 (Big Data) 更像是 Mass Data。星圖團隊自主搭建了獨立的服務器，并開發(fā)了一套大數據供應鏈系統(tǒng)。從數據的采集、解析、存儲、清洗到后期的數據標準化、建模和自學習，整個流程只需很短的時間就能跑完。公開網絡環(huán)境下的電商交易數量、成交金額、客戶評價等數據，星圖都可以通過自己的采集系統(tǒng)收錄進來；緊接著是對源數據進行分門別類，即解析。解析完成后，這些初步處理過的數據會被快速清洗，那些有潛在使用價值的數據會被長久保存下來。而標準化、建模和自學習才是星圖真正擅長的重頭戲——他們根據數據的種類和行業(yè)區(qū)別開發(fā)了一系列分析算法來對已有的數據進行多方位和多角度的解讀，這也是輸出最終結果的最后步驟。

以星圖目前的計算能力，每天大約有 5TB 容量的數據進入星圖的自有數據庫，每分鐘可以完成六千條左右的數據處理。與那些互聯(lián)網巨頭相比，這個速度還基本構不成威脅。而數據的價值并不能簡單地從容量這個維度上來看。數據內部的精巧結構、關聯(lián)關系和廣度、時效性等指標都能反映自身的價值。用電商行業(yè)來舉例，這里的數據可以分為相對穩(wěn)定的用戶數據和隨時發(fā)生變化的時序數據。對于網上零售行業(yè)的從業(yè)者而言，這兩類數據的重要意義不言而喻。前者能告訴你顧客是誰，有哪些特點，后者則會告訴你和同行相比到底賣得怎么樣。于是，中小賣家就有了審時度勢的機會，依托于大數據的市場反饋能迅速做出決策和響應，免于因信息閉塞而決策失誤。

從另一個角度看，電商行業(yè)的用戶和交易數據被阿里、京東等平臺型巨頭持有，這些數據是相互獨立、互不開放的。其實割據在互聯(lián)網的很多細分領域都已經稀松見慣，而星圖卻打算用這樣一套數據供應鏈系統(tǒng)打破數據層面的割據，通過對全網數據的挖掘，反映真實的電商運行情況。媒體和電商分析師們又多了一個客觀的視角。

在零售以外的領域，大數據的魔力并沒有減弱。比如，在占據國民經濟主體地位的制造業(yè)，利用大數據的用戶和市場研究結果，產品設計人員可以及時了解消費者對功能和外觀的喜好，獲知他們在使用中的具體困惑，反過來影響產品設計之初的具體方案。這就避免了采購浪費和供應鏈臨時調整的麻煩，產品方案一旦確定即可大規(guī)模投入生產。在谷熠看來，歐美等發(fā)達工業(yè)國家的先進之處在于供應量的柔性管理能力——市場反應不達預期，可以迅速停止生產或改用備選方案，非常機動靈活。有了大數據的支撐，中國的制造業(yè)脈搏能更加有條不紊，逐漸改變過去低水平重復建設的生產模式。

談到大數據，另一個無法回避的永恒話題是用戶隱私。

在采訪中，創(chuàng)始人谷熠并沒有對此顧左右而言他。星圖在數據積累早期就在內部建立了一個用戶信息分級機制，能夠有效預防隱私泄露情況的發(fā)生。

事實上，互聯(lián)網的使用者幾乎一定會在網絡上留下些許痕跡，隱私本質上是一個度的概念。如果不貢獻任何數據，這個商業(yè)世界的很多美好事物將永遠不會出現。大數據的想象空間正是在對用戶數據的合理使用基礎上建立起來，隨之而來的便利、智能和自動化也應該讓大數據的參與創(chuàng)造者盡快享用到。

到那時，數據反哺農業(yè)、制造業(yè)乃至服務業(yè)的愿景才會一步步實現。

via：創(chuàng)見

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