大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)

1、大數(shù)據(jù)到來(lái)的啟示我們進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代最近，在傳媒與廣告營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，最時(shí)髦的詞語(yǔ)是“大數(shù)據(jù)”（BigData）。人們已經(jīng)從談?wù)摗霸朴?jì)算”轉(zhuǎn)向開(kāi)始談?wù)摗按髷?shù)據(jù)”。因?yàn)闃I(yè)界已經(jīng)意識(shí)到，“云計(jì)算”更多指那些大型服務(wù)器及其運(yùn)算能力，指各種移動(dòng)設(shè)備，指各類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)及其承載的各種服務(wù)。但是隨著網(wǎng)絡(luò)融合,各種數(shù)字新媒體業(yè)務(wù)與服務(wù)的普及，業(yè)界則更關(guān)心“大數(shù)據(jù)”，因?yàn)槿藗兪褂酶鞣N新型終端便捷消費(fèi)各類(lèi)新媒體及其服務(wù)時(shí)，不斷累積呈幾何級(jí)增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)，而媒體運(yùn)營(yíng)者或者廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)必須能夠有效解讀這些龐大的數(shù)據(jù)，才能把握市場(chǎng)，強(qiáng)化運(yùn)營(yíng)與營(yíng)銷(xiāo)能力，比如分析日以億萬(wàn)計(jì)的微博言論，比如通過(guò)分析網(wǎng)購(gòu)的各種數(shù)據(jù)了解消費(fèi)者的喜好，比如分

2、析消費(fèi)者的搜索關(guān)鍵詞的軌跡分析其身份特征及情趣?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)1969年互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)，這張寄生在有線網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)和衛(wèi)星網(wǎng)實(shí)體網(wǎng)絡(luò)之上的虛擬網(wǎng)絡(luò)改變了全世界傳統(tǒng)媒體發(fā)展脈絡(luò)與廣告產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營(yíng)格局。而促使這一改變的根本原因在于它不斷地生成數(shù)據(jù)，并且留有痕跡，有址可循?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上每天每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。一方面是提供人們進(jìn)行瀏覽、搜索、社交、交易的信息服務(wù)類(lèi)業(yè)務(wù)越來(lái)越豐富，另一方面各種類(lèi)型的智能終端日漸普及，使得人們更便捷地使用各種類(lèi)型的信息。于是在人們的信息接觸和消費(fèi)過(guò)程中，人與信息互動(dòng)的過(guò)程中，各種信息在應(yīng)用中由于分發(fā)用于不同的業(yè)務(wù)和滿足不同的需求也形成新的數(shù)據(jù)組合，這些都生成了幾何級(jí)增長(zhǎng)

3、的海量數(shù)據(jù)，生成了大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括：人口統(tǒng)計(jì)特征（性別，年齡，職業(yè)，教育程度，婚姻狀況）數(shù)據(jù)；收發(fā)信息的設(shè)備，區(qū)域等（智能設(shè)備種類(lèi)，系統(tǒng)，所在城市，網(wǎng)絡(luò)接入情況等）信息數(shù)據(jù)；信息內(nèi)容接觸痕跡（瀏覽，點(diǎn)擊的內(nèi)容，時(shí)長(zhǎng)等）信息數(shù)據(jù)；搜索/需求（經(jīng)常搜索的詞，搜索行為的轉(zhuǎn)換，需求什么類(lèi)型的信息等）的信息數(shù)據(jù)；信息偏好(喜歡的信息，反感的信息等)數(shù)據(jù)；信息消費(fèi)行為（消費(fèi)時(shí)間，消費(fèi)類(lèi)別，消費(fèi)次數(shù)，消費(fèi)金額等）數(shù)據(jù)；話題參與與表達(dá)（參與什么類(lèi)型的話題討論，表達(dá)了什么樣的觀點(diǎn)等）信息數(shù)據(jù)等。根據(jù)科技研究公司IDC做出的估測(cè)，數(shù)據(jù)一直都在以每年50%的速度增長(zhǎng)，換而言之，也就是每?jī)赡昃驮鲩L(zhǎng)一倍。數(shù)據(jù)量之大

4、，已不能用常見(jiàn)的G或T為單位來(lái)衡量，而是要用P（1000個(gè)T）、E（100萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T），所以稱之為“大數(shù)據(jù)（BigDate）”。自從人類(lèi)有印刷術(shù)以來(lái)，過(guò)往上千年所有的印刷材料只相當(dāng)于200PB，而在2011年全球數(shù)據(jù)使用量已達(dá)到了1.8ZB（1ZB約為1PB的100萬(wàn)倍）。龐大的數(shù)據(jù)量也使數(shù)據(jù)管理費(fèi)用激增，根據(jù)AiteGroup的預(yù)計(jì)，2012年全球數(shù)據(jù)管理費(fèi)用預(yù)估將達(dá)15.4億美元，并且到2014年或?qū)⒃黾又?7.1億美元，上述費(fèi)用包括硬件費(fèi)用、軟件費(fèi)用和服務(wù)費(fèi)用。大數(shù)據(jù)從互聯(lián)網(wǎng)向更多行業(yè)發(fā)展現(xiàn)在我們看到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)逐漸走向了行業(yè)應(yīng)用，不只是媒體的廣告營(yíng)銷(xiāo)，而且服務(wù)

5、于企業(yè)銷(xiāo)售，公共事業(yè)，當(dāng)然還有個(gè)人。一些行業(yè)在大數(shù)據(jù)管理方面比媒體和營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)做得更好。根據(jù)Capgemini的調(diào)研，76%的能源和自然資源高管相信他們的公司是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，而醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)和生物科技企業(yè)為75%，金融行業(yè)為73%。具體是怎么用的呢？例如，電信運(yùn)營(yíng)商利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶的行為習(xí)慣進(jìn)行分析，就能更有針對(duì)性地制訂市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃或開(kāi)發(fā)出更多全新的商業(yè)模式和服務(wù)。金融行業(yè)能借該技術(shù)更快速地分析在金融機(jī)構(gòu)之間交換的營(yíng)銷(xiāo)與交易數(shù)據(jù)，以確保交易的安全可靠和防欺詐。醫(yī)療衛(wèi)生部門(mén)可以根據(jù)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)媒體、搜索引擎上的數(shù)據(jù)來(lái)跟蹤流感等傳染性疾病的爆發(fā)，預(yù)測(cè)疫情可能爆發(fā)的地點(diǎn)和時(shí)間。智能城市及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域則可借

6、大數(shù)據(jù)技術(shù)更快實(shí)現(xiàn)智能交通監(jiān)控、智能公共安全、氣象和污染變化的智能監(jiān)控及預(yù)測(cè)等應(yīng)用。大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要角色從媒體和營(yíng)銷(xiāo)的角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要角色主要存在于以下四種：l1、數(shù)據(jù)服務(wù)公司強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)采集和模型構(gòu)建媒體、營(yíng)銷(xiāo)、市場(chǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求一方面催生了一批垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)服務(wù)公司，比如專注于SNS的數(shù)據(jù)服務(wù)公司、地理位置的數(shù)據(jù)服務(wù)公司、交通信息數(shù)據(jù)公司，它們通過(guò)對(duì)專門(mén)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)收集服務(wù)于媒體和營(yíng)銷(xiāo)。同時(shí)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)公司也迅速轉(zhuǎn)型和升級(jí)服務(wù)能力，成為互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字電視領(lǐng)域的綜合數(shù)據(jù)服務(wù)商，它們迅速掌握實(shí)時(shí)、海量數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)技術(shù)，借助以往數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建的能力提升構(gòu)建海量數(shù)據(jù)挖掘模型的能力，強(qiáng)化自身

7、對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析能力，生產(chǎn)和分發(fā)多種數(shù)據(jù)產(chǎn)品，服務(wù)業(yè)界。更有基于新的社交電視媒體的出現(xiàn)而專門(mén)從事社交電視評(píng)論信息采集、分析的數(shù)據(jù)服務(wù)公司。2、媒體強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，應(yīng)用于優(yōu)化內(nèi)容、產(chǎn)品和營(yíng)銷(xiāo)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們還看到眾多的新媒體的運(yùn)營(yíng)者，不論數(shù)字電視運(yùn)營(yíng)商，還是移動(dòng)媒體服務(wù)商，或者是各種網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)商，它們?cè)诿襟w的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中都產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要來(lái)源于媒體內(nèi)容和業(yè)務(wù)產(chǎn)品在運(yùn)營(yíng)中生成的數(shù)據(jù)。而媒體也都充分意識(shí)到數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘，將數(shù)據(jù)應(yīng)用于優(yōu)化內(nèi)容、產(chǎn)品和提升營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)水平。3、廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集，以數(shù)據(jù)為核心進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)決策大數(shù)據(jù)不僅意味著數(shù)據(jù)量的海量規(guī)模，也意味著信息爆炸帶

8、來(lái)更大的未知和更多的不確定性，未來(lái)一切的營(yíng)銷(xiāo)都會(huì)圍繞“數(shù)據(jù)”展開(kāi)。在整個(gè)“大數(shù)據(jù)”的趨勢(shì)下，廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)也必須轉(zhuǎn)型從事到大數(shù)據(jù)的廣告服務(wù)中來(lái)。這類(lèi)廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)與傳統(tǒng)廣告公司最大的不同在于它們的洞察、策劃、投放、效果監(jiān)測(cè)都基于海量樣本的數(shù)據(jù)系統(tǒng)作為支撐，利用數(shù)據(jù)技術(shù)幫助客戶定位目標(biāo)受眾，并建立用戶數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放和營(yíng)銷(xiāo)管理。4、技術(shù)服務(wù)型機(jī)構(gòu)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)、分析、管理，服務(wù)于媒體和廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)媒體和廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)一方面購(gòu)買(mǎi)第三方的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，另一方面也能自主從事大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，同時(shí)還需要更專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)性機(jī)構(gòu)的配合。這類(lèi)技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)既包括專門(mén)為媒體和廣告營(yíng)銷(xiāo)機(jī)構(gòu)服務(wù)的技術(shù)公司

9、，為它們提供第三方廣告技術(shù)、大數(shù)據(jù)分類(lèi)處理、網(wǎng)站分析、廣告數(shù)據(jù)管理服務(wù)，還包括以數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)為主的綜合性大數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用是盤(pán)活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的核心我們所處的信息爆炸時(shí)代，各種信息數(shù)據(jù)增長(zhǎng)如此之快，以至于難以使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具駕馭，新型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，監(jiān)測(cè)分析技術(shù)和工具為大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生提供了必要的條件。對(duì)于活躍于新媒體市場(chǎng)的各種大數(shù)據(jù)角色而言，數(shù)據(jù)本身沒(méi)有太多價(jià)值，但是數(shù)據(jù)里面包含有媒體運(yùn)營(yíng)的各種信息，只有基于對(duì)大數(shù)據(jù)及時(shí)、有效、充分的處理和分析之后才能帶來(lái)巨大的增量?jī)r(jià)值，才可以很好地、迅速地幫助媒體進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，響應(yīng)市場(chǎng)需求，提升競(jìng)爭(zhēng)力。因此如何盤(pán)活數(shù)據(jù)資產(chǎn)是個(gè)問(wèn)題。在這個(gè)過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)的

10、挖掘和應(yīng)用是核心。首先說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘。隨著信息技術(shù)不斷進(jìn)步，海量數(shù)據(jù)的搜集，挖掘，無(wú)論是圍繞企業(yè)的銷(xiāo)售、廣告、組織架構(gòu)、信息傳播還是公共事業(yè)、社會(huì)資源、基礎(chǔ)設(shè)施管理，以及個(gè)人的照片、消費(fèi)習(xí)慣、情趣和身份特征，都變成了以各種形式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)挖掘能力強(qiáng)調(diào)的是如何對(duì)海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，分類(lèi)，存儲(chǔ)，傳輸和構(gòu)建大數(shù)據(jù)的分析模型。而從“海量數(shù)據(jù)”到“挖掘處理”，再到“可用數(shù)據(jù)”，數(shù)據(jù)應(yīng)用能力同樣重要，只有應(yīng)用了才能釋放大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。根據(jù)Capgemini的調(diào)研，54%的管理人員表示基于沖動(dòng)或經(jīng)驗(yàn)做出的戰(zhàn)略決定被認(rèn)為是值得懷疑的，65%同意越來(lái)越多的商業(yè)決策必須基于分析性數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)逐漸成為各行業(yè)與職

11、能領(lǐng)域的重要生產(chǎn)因素。對(duì)于媒體和營(yíng)銷(xiāo)而言，通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以把握消費(fèi)者的行蹤與喜好，準(zhǔn)確定位消費(fèi)者；可以應(yīng)用于媒介內(nèi)容產(chǎn)品的定向推送，業(yè)務(wù)產(chǎn)品在市場(chǎng)的反應(yīng)與需求，當(dāng)然，大數(shù)據(jù)分析還主要應(yīng)用在營(yíng)銷(xiāo)傳播領(lǐng)域，有助于廣告公司和廣告主根據(jù)大數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估媒體的傳播價(jià)值，提升其媒介傳播的效果。大數(shù)據(jù)市場(chǎng)還存在哪些問(wèn)題盡管?chē)?guó)內(nèi)的媒體和營(yíng)銷(xiāo)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有了不少探索，但是不可否認(rèn)，從目前的情況來(lái)看還存在著這樣一些問(wèn)題，還需要進(jìn)一步的修正、探索。首先，數(shù)據(jù)來(lái)源的真實(shí)性、有效性有待考驗(yàn)。國(guó)內(nèi)已有各種數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)比較薄弱，由于數(shù)據(jù)作假、數(shù)據(jù)泡沫等現(xiàn)象，很多數(shù)據(jù)的真實(shí)性、有效性有待考驗(yàn)。支付寶首席商業(yè)智能官車(chē)品覺(jué)說(shuō)

12、：“搞數(shù)據(jù)的人最苦惱的是數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、取數(shù)難、維護(hù)難?！钡诙?，數(shù)據(jù)量的積累不夠。數(shù)據(jù)挖掘的前提除了真實(shí)性要素之外，還需要長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)積累、收集和維護(hù)。之所謂聚沙成塔、集腋成裘，數(shù)據(jù)一定要在長(zhǎng)期的記錄和積累之后才具備挖掘的價(jià)值，才能更真實(shí)地反映出用戶的社會(huì)屬性、行為規(guī)律、互動(dòng)特征。在此基礎(chǔ)之上進(jìn)而深入分析并探索有效的媒體內(nèi)容構(gòu)成和廣告營(yíng)銷(xiāo)傳播。第三，數(shù)據(jù)分布零散，平臺(tái)之間無(wú)法整合。搜索引擎、微博、SNS、電商等各個(gè)媒體之間，數(shù)字電視、互聯(lián)網(wǎng)媒體的測(cè)量機(jī)構(gòu)之間，各廣告投放平臺(tái)、廣告數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)之間以鄰為壑，互不配合，更不整合，關(guān)聯(lián)度極低，無(wú)數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)互不相干。咋一看數(shù)據(jù)總量固然很大，但實(shí)際上并不具備挖

13、掘的價(jià)值。這種不協(xié)同就好比一堆堆碎石子，沒(méi)有堆放在一處，它永遠(yuǎn)也不能像一座礦山一樣有價(jià)值。第四，后臺(tái)技術(shù)能力相對(duì)偏弱。即便我們的淘寶、新浪、百度坐擁大量的數(shù)據(jù)信息，但要產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值還為時(shí)尚早，主要是因?yàn)樾旅襟w環(huán)境下的內(nèi)容和營(yíng)銷(xiāo)是相對(duì)較新的領(lǐng)域，從事這一塊數(shù)據(jù)挖掘的專業(yè)人才相對(duì)匱乏，后臺(tái)技術(shù)能力還比較弱。而且在行業(yè)投資者的緊追急逼下，行業(yè)難免出現(xiàn)急功近利的心態(tài)，首先是客戶方面急于通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生立竿見(jiàn)影的打動(dòng)效果；數(shù)據(jù)挖掘公司自身也急于回報(bào)投資者，使其見(jiàn)到投資成效，耐不住寂寞去做一些比如建模等基礎(chǔ)性的工作，難得靜下心來(lái)在數(shù)據(jù)挖掘工具上開(kāi)發(fā)、創(chuàng)新。第五，數(shù)據(jù)應(yīng)用能力弱。目前國(guó)內(nèi)媒體存在的最大問(wèn)題是做數(shù)據(jù)的人員離業(yè)務(wù)遠(yuǎn)了點(diǎn)，不懂內(nèi)容、