“大數據”仿佛一下子闖進人們的生活。“可能就像電影《黑客帝國》一樣，每一個元素，包括每一個房間，每一張床，每一張機票的check-in，每一部汽車的位置，每個景點的刷卡進入……一個系統就夠了。”去哪兒網首席執行官莊辰超如此說。

 

 

　　百度：智能Mall預報交通

 

 

　　5日，百度與萬科達成戰略合作，基于大數據分析及云計算技術，為萬科旗下的商業地產提供智能化升級的解決方案。首個項目——北京昌平的金隅萬科廣場有望于今年8月底完成智能化升級，成為萬科旗下的首個智能Mall(購物中心)。屆時，顧客可以在手機上查詢各種實時信息，比如周邊交通是否擁堵、停車場還有多少空位。同時，萬科借助百度的數據挖掘、分析技術，可根據顧客喜好來為調整店鋪分布、招商策略。

 

 

　　百度副總裁張東晨說，項目預計7月底就可以進行數據測試，8月底初步上線。

 

 

　　百度在大數據領域可謂孜孜不倦。今年以來，從發布BaiduIn-side創新智能硬件合作計劃，到“百度大腦”對外曝光，以及近期請來“谷歌大腦之父”吳恩達。今年4月，百度開放了大數據引擎能力，包括開放云、數據工廠和百度大腦。開放云解決了存儲和計算瓶頸，開發者或者創業者可以把數據放在百度的云端；數據工廠，百度提供“大數據挖掘機”。百度和央視一起做了“百度遷徙活動”，根據每天多達70億次的定位信息，在地圖上直觀顯示“春運”期間人們怎樣移動。

 

 

　　在硬件領域，百度與第三方公司合作，把搜索、地圖等技術植入到硬件產品，獲取更多的數據。百度高級副總裁王勁舉例說，現在有很多可穿戴設備能夠24小時監控健康狀況，記錄血壓、心跳、睡眠狀況、運動狀況等，并把檢測數據上傳到大數據中心。

 

 

 

 

　　阿里巴巴(滾動資訊)的大數據應用，在另一個層面展開。

 

 

　　旗下的“阿里云”和中國氣象局公共氣象服務中心達成一項戰略合作，雙方計劃共同挖掘過去60年的歷史氣象數據：包括降水、溫度、風力風向、地面結冰、太陽輻射、酸雨、空氣能見度等。

 

 

　　這些“大數據”的價值到底在哪里？

 

 

　　讓我們先看看國外。通過氣象“大數據”的分析挖掘，默克公司提前半年多掌握了美國地區3月的氣象信息，并預測溫暖的空氣將帶來花粉等過敏因素，加大了過敏藥的宣傳和供應，由此帶來數百萬美元的額外銷售額。路邊的連鎖便利店，會根據天氣變化改變櫥窗貨物的擺放，比如在快下雨前，將雨傘擺放在醒目的位置。

 

 

　　分析人士說，淘寶每天產生涉及各行各業的海量銷售數據，與天氣數據匹配，未來將開發出針對不同產品的銷量指數，比如羽絨服指數、針織衫指數、口罩指數等。商家可根據天氣數據預測某些地區未來半年的熱銷商品，提前生產備貨和宣傳推廣。

 

 

 

 

 

 

 

 

　　有網友曾抱怨：幾天前在淘寶買了一把榔頭，結果上微博發現，滿屏都在推薦各式各樣的榔頭。“我買一個榔頭可以用幾年，為什么還要再推薦呢？”這是通過“大數據”進行所謂“精準推送”的另一面。事實上，巨頭們也在反思。

 

 

　　百度創始人李彥宏為現階段的“大數據”潑了一盆冷水：很多數據都是沒有價值的，特別對于傳統產業，現在要解決的是數據過多的問題。阿里巴巴團隊中更有一個專門的洗數據團隊，剔除一些“刷單”的錯誤數據。

 

 

 

 

　　想一想，某一天，你的家庭地址、電話、身體狀況、家庭成員情況、信用卡還款情況、資產情況……都成為商業的一部分，這種感覺一定不會很好。

 

 

　　阿里巴巴大數據業務負責人士表示，大數據在對外合作中，一般都是脫敏的數據，即只告訴數據分析運算的結果，而不是過程。隱私高于一切結果。阿里巴巴內部有一個專門的數據安全小組，把控隱私的問題，“數據權限都卡得很嚴格，其他業務部門只能根據業務需求申請相應的數據。比如敏感字段，身份證號，要查1986年的用戶有多少，數據結果是不會看到某個人的全部身份證號碼。另外如果業務部門使用數據的用途和當初申請的用途不同，我們也會進行追責”。

 

 

 

 

　　做過大數據模型的業內人士郝志偉說，大數據有價值，但有時間限制。比如，有些數據當下看著有價值，但一年之后，價值就失去了。

 

 

　　百度在大數據領域一直積極探索，CEO李彥宏說，過去兩年生產的數據，占人類史上數據的90%，“傳統企業在大數據時代到來時，都覺得大數據很值錢，但是，我們每天看到的很多數據基本都是沒有價值的”。他說，下一個方向應該是“新數據”，新一代的數據搜集，難點不在于制造新型硬件，而在于找到什么數據對你是有價值的。企業可以通過搜集“新數據”來獲取真正有價值的數據：這些數據可以告訴你一些信息，也許不會立刻告訴你，但是堅持做下去，也許就會有價值。

 

 

　　宏源證券研究所副所長易歡歡說，對中國來說，以前很多決策是拍腦袋的，現在重要的是在決策時要有數據思維。同時，在數據積累方面，不要大躍進，而是有針對性的一步步做。比如小企業，關鍵是加大信息化建設，重視數據的采集、使用和管理；中企業，不要把數據丟在倉庫中，要通過利用數據，探索新的商業模式；而大企業，則需要更低成本的獲取數據，構建數據資產，實現各種應用場景。