在今天，大数据被人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而大数据的潜在价值存在于对数据的分析和挖掘。在凌乱纷繁的海量数据背后，表达了互联网用户日常生活中什么样的感觉与情绪？一些领先机构试水发掘大数据价值，这样的案例在社会中已崭露头角。
故事一 跑步时听什么音乐是个大问题
作为全球最大的运动品牌公司之一，耐克曾在官网上公布了这样两则信息：“在冬天，美国人比欧洲和非洲人都更喜欢跑步这项运动，但美国人平均每次跑步的长度和时间都比欧洲人短。”所以耐克计划在不同的市场区域做好不同的产品划分，运动鞋的设计也根据区域的不同做了独立调整。另外，“在全球跑步爱好者中，每次人均跑步时间为35分钟。同时，在跑步中听取的音乐，点播率最高的是黑眼豆豆的《Pump it》”。时间和歌曲的具体信息，都可以直接影响耐克在下阶段市场营销的新想法。
解析：运动中的数据价值
耐克的成功和市场上的特立独行正是来源于对自身产品和消费者的数据挖掘。早在2006年，耐克就和苹果公司合作发布了捆绑iPod的NikePlus产品和平台。通过运动鞋里的一个感测器系统，使用者在跑步时的相关数据会被记录在耐克全球数据库里，NikePlus.com上有实时数据更新，使用者对自己跑步的公里数、消耗的卡路里以及路径都了如指掌，还可以分享并关注朋友们取得的进步。这个创新不仅仅使NikePlus变成了体育运动爱好者的Facebook，耐克也成功建立了全球最大的运动相关的网上社区（超过500万的活跃注册用户，上传超过几十亿公里数和几百亿卡路里数）。
故事二 比父母更了解他们的孩子
2012年年初，一名美国男子闯入了他家附近的超市，“你们怎么能这样！”男人向店铺经理大吼道，“你们竟然给我女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁！”店铺经理不知道发生了什么，立刻向来者道歉，表明那肯定是个误会。然而，经理没有意识到，公司正在运行一套大数据系统。一个月后，这个愤怒的父亲打来电话道歉，因为超市发来的婴儿用品促销广告并不是误发，他的女儿的确怀孕了。
解析：数据追踪顾客的需求
大数据的价值在美国零售业早已得到运用，以Tesco（乐购）为例，这家全球利润第二大的零售商从其会员卡的用户购买记录中，充分了解一个用户是什么“类别”的客人，并基于这些分类进行一系列的业务活动。比如，创建了一套女性购买行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，在接下来的几年中就会根据婴儿的生长周期情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。诸如此类的应用，在国际零售行业巨头中已屡见不鲜。数据的力量，不仅让商家提升了自己的业绩，还让客户为之心甘情愿买单。
故事三 成为地震救援中的英雄
在2010年海地发生地震时，海地人散落在全国各地，由于当地的通信本身并不发达，援助机构为弄清该向哪里提供援助而急得手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞临灾区上空或赶赴灾区现场来查找需要援助的人群。另一边，Ushahidi（一家独立的信息分析平台）通过广播公布了手机短信紧急求助号码，结果收到了数千条有关被困人员的信息。散居在美国各地的大量海地裔美国人翻译了这些信息，并把它们标注在“危机地图”上。Ushahidi的志愿者们向海地的美国海岸警卫队发送即时消息，告诉他们搜寻地点，最终成功营救了当地居民。
解析：数据救人一命
救命英雄正是来自东非肯尼亚的一个开源数据分析平台——Ushahidi，它们一直收集和追踪有关暴乱、难民、强奸、死亡等事件的短信报告工作，并按照报告者提供的位置在地图上标明这些事件，并从中分析事件频发的位置，从而进行预测和加强管制。与新闻报道和灾害应对小组相比，Ushahidi可以在更短的时间内收集到更多的证据，这些证据的基础便是来源于对数据分析而进行准确的地理定位，通过实时变化的地图信息来实施营救计划，在灾害面前，只有数据是最为冷静和理性的。
故事四 发现试图犯罪的苗头
总部位于美国犹他州桑迪市的Secure Alert监控中心曾经发现一个加州的假释者每天下午2点左右都出现在同一个路口。进一步的调查显示，该路口是一个学校巴士停靠站。这里本该是学生聚集的地方，四处也并无其他公共设施，人群较为稀少。于是该公司将这个情况上报到更高层级，并且将该报告通知当地警察部门，以做好准备。最终在假释者试图诱拐一名学生时，便衣警察直接将其逮捕，数月的路径跟踪在公堂上成为了有力证据。
解析：用数据抵御犯罪
Secure Alert公司其实是一家定位技术的提供者，公司正致力于通过进一步自动化从监控到地理位置调查的过程，来增强系统的预测能力。实际上，Secure Alert公司提供了一种内置定位功能的脚环，这种脚环被应用于跟踪预审被告、假释罪犯和缓刑罪犯。该技术使得警察和法院能够实时跟踪和监控犯罪分子，有助于执法者提前预测犯罪行为。Secure Alert的这项预测服务，原理并不复杂，复杂的是将类似的数据收集并形成模式，从中分析作案途径和手法，以便能在任何时间内检测到犯罪分子活动的不寻常模式。
故事五 通过网络情绪预测股市
英国的一名80后外汇交易员保罗·霍廷从3位信息学教授那里获得灵感，随后与他们联手推出了一款利用推特来预测股票走势的对冲基金Derwent Capital（德温特资本），并大胆承诺，公司推出的交易策略可以获得的年回报率高达15%—20%。如此的雄心豪情来源于公司成功的测试效率，他们通过推特上的情绪性词语可以在一定程度用于预测道琼斯工业指数的变化。结果表明人们在网上的情绪变化会在2—6天后影响到指数的变化，研究者称，这使得他们预测的成功率高达87.6%。
解析：数据挖掘进行时
Derwent的创始者们并非最早利用推特预测的人。这家微博网站目前已有高达2亿用户群体，早就被用来预测从电影票房到美国和英国选举的很多事情。而Derwent公司利用计算机程序，每天通过对3亿条推文的抽样，抓取例如“我感觉”、“我认为”、“让我觉得”等表达投资者和公众情绪的语句进行分析、归纳，然后做出推断。他们的试验虽然有待时间的校验，但大数据挖掘的价值已经成为不可轻视的科学热流。
(责任编辑：蒙遗善)
