大数据给公司带来了什么？

一个公司如果开始要做大数据，成本是需要考虑的：

1、机器。会比传统的业务更消耗服务器，单机配置一般也比较高。

2、人员。BI,分析师，应用研发，架构，算法，每种类型的人价格都不便宜

3、数据为导向(或者慢慢转换为以数据为导向)会对原有的产品产生额外的负担。比如大量的日志输出，上报等等

在实际的发展过程中，有很多老总敏锐的感觉到，手头有这么多有价值的数据，一定要利用起来，但是有几个问题确实是很多人不清楚的。很多都是边做边感受。有时候做到后面，心里也会犯嘀咕，花了这么多钱，这么多人手，做这件事情真的值得么？

我觉得真要做，至少要考虑下面几点：

1、需要多少成本？

2、需要多少时间？

3、产出是什么？

4、数据最后呈现的产品形态是什么？

而最重要的是3,4两点： 大数据到底可以给公司带来什么？

首先我们看看大数据包含了哪些，然后我们再来阐述构建好平台后，大数据以什么样的产品形态产出。

1、数据本身

2、流水线(支撑数据分析的数据处理平台)

3、挖掘加工(分析数据内部特征关联性规律,也就是机器学习)

4、产品

目前产品呈现形态，我所知的有：

推荐

• 电商应用最广泛。有效增加用户体验，同时提升点击转化购买率
• 有内容产出的站点。比如CSDN
• 做内容聚合的，比如今日头条。据说今日头条的算法随着用户使用的积累，效果越来越好了。

广告(精准营销)

• 专业的广告公司，比如广告联盟.
• 特定产品本身承载的广告投放。比如微信那个高大上的朋友圈广告
• 公司内部的EDM,电话，短信等营销

搜索(排序因子)

• 机器学习产生的很多中间结果可以有效的提升搜索的排序

用户分析(这个算是)

• 了解你的客户是根本
• 金融行业非常依赖于此。比如信征，反作弊，反欺诈等。未来放贷的变革估计也靠此了。
• 这个可以作为一个直接的产品，也可以作为一个中间服务，直接支撑推荐，广告，搜索等产品
• 基于此还可可以有非常多的产品，就等待人们去挖掘了。

实时计算(流量计费，反欺诈/作弊等等都需要依赖于此)

BI报表

• 基础流量，你网站的pv,uv等等
• 质量监控，监控分析你的服务是否顺畅，比如视频播放卡顿比可以反馈出视频网站的服务质量。
• 运营监控，譬如通过情感分析可以得到用户的直观反馈。典型如京东评论的情感分析。
• 特定指标计算，这个是根据运营以及决策人员根据实际经验想看到的一些数据，我们把它量化，指标化，从而呈现出报表形态，方便运营以及决策人员做出相应的调整。

运维支持

• 也可以划归到BI报表中的质量监控中去
• 单独划归出来其实想说，大数据其实是可以对整个产品线的各个环节做support的。并不一定是我上面的列举。

上面说了七点，其实总结下，无非做了如下两件事情：

了解：

1. 了解自己的产品
2. 了解自己的用户

提升：

• 提升各种转化率
• 提升决策的准确率

当然，还有专门做数据的公司，只要他们能够为其他公司提供【了解】【提升】这两件事情，也就算达到自己的使命了。

本文作者：祝海林

来源：51CTO