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分水岭：6月1号起，大数据进入下半场！【宁宇专栏-205】
【摘要】不少专业人士拍手称快：赶走那些借着大数据的名义骗钱、倒卖个人隐私信息的害群之马，大数据产业终着正确的方向发展了。
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6月1号，《网络安全法》以及最新刑事司法解释正式施行，信息安全尤其是个人隐私保护的问题产生了质变；而受冲击最大的，就是方兴未艾的"大数据"领域。从前期的预热，到法规的发布，再到一系列案件的发酵和执行，已经让不少这个领域的玩家感受到了"适用主体广、入刑门槛低、适用刑罚严"等特点。规则改变之后，大数据的发展将转入新阶段。
【大数据从无到有】
说到大数据在中国的发展，不得不提到涂子沛的那本《大数据》。从技术角度看，这本书似乎不那么专业，但是文字通俗易懂，案例又打动人心，再加上得到国务院领导的隆重推荐，所以称这本书为中国大数据产业的启蒙教材一点儿都不为过。
大洋彼岸政府和企业对大数据的使用以及产生的效果，让中国的决策者们心动。互联网时代数据在以指数级增长，如果光靠政府部门来推动，无论是投资还是效率，都难以在短期内达成目标，所以这次政府部门非常聪明地站在一旁，鼓励和企业积极参与，甚至采取主动开放数据源的方式，吸引各行各业投身到大数据产业的发展中来。
此前，金融、电信等IT相对先进的企业曾经搞过数据仓库和数据分析，在一定程度上积累了数据、能力和人才队伍；但这些系统都是出于企业自身经营考虑，多是基于内部管理和营销定制开发的IT能力，并不对外开放。
互联网＋大数据，在大众众创新的号召之下蓬勃发展，迅速成为资本市场的重要题材；而在政府的支持和领导的青睐之下，很多传统行业和企业也围绕这一概念大张旗鼓地大建IT系统，眼见着一个又一个的领域的数据被汇总收集起来，似乎美好的大数据时代近在眼前。
【问题逐渐显现】
随着大数据的发展，相应的问题也凸显。
首先是垃圾数据问题。
曾几何时，谁拥有数据，谁就是王者。通过信息不对称来展现自己的权力，这是很多人的惯常的方式：这个信息你不知道而我知道，所以我牛。
没有数据时靠瞎猜瞎分析，如今有了太多的数据，又有些"乱花渐欲迷人眼"。在海量数据面前，传统的统计分析方式会被数据干扰，信息越来越多，但有价值信息的比例却越来越低。在海量垃圾数据的干扰下，获取真实、准确、完整的数据反而越来越难，更有甚者，表面是"拿数据说话"，其实选取一批与真实情况并不相符的数据，还煞有介事地分析一通。
垃圾数据还带来成本问题。
虽然IT设备的单价在迅速下降，但远远比不上数据量的增长，收集、存储、处理数据的成本越来越高。人们花费很大的代价和成本去处理海量数据，与此同时IT系统又在不断生产创造着更多的数据，不仅IT系统的建设成本高，包括数据的识别、使用、处理等所消耗的人力成本也越来越高。若不是依仗着资本市场和政府导向，哪里会有这么大的投入。
投入非常大，但是产出呢？
围绕大数据有很多美丽的故事，依托数据可以对个人、对群体、对行业进行精准描述，透过海量数据总结呈现出客观规律，凭借强大的IT能力形成可视化的数据分析结果，从而改变整个世界。
但是宏观性的分析结论往往都是辅助决策，用来间接创造价值，并不一定会产生直接商业价值，通俗地说，这些大数据分析报告能卖几个钱？而且对于中小规模的创业公司来说，也很难进行全面宏观的分析——他们更关注通过大数据变现，挣快钱。
而在大数据快速发展过程中，出现的最大问题，就是信息安全问题。
IT系统的规划和建设不能仅考虑功能性需求，往往缺乏经验的设计者会忽略系统在安全、稳定、可维护等方面的非功能性需求，很多大干快上的大数据系统在安全方面防护能力不足，在系统设计、技术手段和运营管理等方面存在各种漏洞。
有的系统过于强调开放性和便利性，忽视对数据关键信息的保护。比如代理商可以直接访问系统核心数据库，调用客户资料，查阅订单信息等。
有的系统设计时并未充分考虑到安全威胁。以前你的数据少、价值低，黑客没有攻击你的兴趣；而今数据价值高了，相当于你的仓库里存放的物品从土豆换成了金条，还不赶快升级你的防盗体系？
有的系统建得不错，但是对于系统的使用和管理没跟上，就像是把前门锁了一层又一层，但是围墙又低又矮还没人巡逻。
总而言之，大数据的发展应该是体系化、渐进式的，但在各方资源的支持和号召下，演化成为大跃进式的发展，久而久之，问题越来越多、愈演愈烈，给大数据产业进一步发展制造了各种障碍。
【坏人更善于利用数据】
以前，数据分散在各个地方，缺乏统一规划，而且格式质量良莠不齐。如今，数据都整理好了，一旦攻破壁垒就可以将数据连锅端走。这是大数据产业发展之初很多人未曾预见到的。
由于系统在信息安全方面存在风险和漏洞，一些不法分子利用大数据平台收集到信息，实施诈骗、骚扰等，给大数据的发展带来非常不和谐的声音。
对客户隐私数据的获取，有些居然还是生意，美其名曰：数据变现，精准营销。
中国移动的系统里，存放着全国数亿客户的客户资料、通话记录、位置信息、终端型号、上网信息，系统分析形成的客户画像包括用户的身份信息、消费习惯、活动规律、兴趣爱好等。这些信息是客户隐私，也是企业最宝贵的资产，是不能泄露给第三方的。
我对这些朋友的回复是：进行大数据合作必须保护客户隐私，或者对数据进行脱敏处理，或者只开放部分汇总数据。听到这样的要求，对方往往就撤了，走之前还告诉我："精确到个人客户的数据才值钱，汇总的数据不值钱。"
难道对客户隐私数据的使用是中国大数据产业发展的核心动力源么？很不幸，是的。
大数据产业投资大，产出少，见效慢，看起来并不是一个值得大规模投入的领域，那为什么会有众多精英投身其中还乐此不疲？
因为数据本身就有可能在短期内变现。
通过数据对个体进行精确地描述，在技术上是可行的，因为如今一个人的衣食住行都已经数字化，被存放在各个系统的数据库里，将这些数据拼接在一起，就会勾勒出这个人生活中的各种细节，甚至他自己都没有意识到的特性。
但是要做这样一个画像和分析，成本非常高，需要海量数据和大规模投入，如果不是不计成本的单位，或者针对价值非常高的对象，这样去做是不合算的。所以作为芸芸众生中的一员，我们是安全的：没有被监控分析的价值，不做亏心事，自然也不担心被盯上。
更不要说，更加专业化、更具破坏力的犯罪分子，通过获取各种数据和信息，进行各种犯罪活动。由于目标更明确，甚至可以不计成本，因此他们获取数据的成功率更高，大数据很可能成为犯罪分子的帮凶，这并不是危言耸听。
【下半场即将开场】
2015年，《刑法修正案（九）》对刑法第253条作出修订完善，定义了"侵犯公民个人信息罪"，非法提供公民个人信息和非法获取公民个人信息都将入刑。在今年6月1日起生效的司法解释中，明确"出售"和"非法发布"都是非法提供行为，而对于非法获取，不仅包括"窃取"，只要无法提供获取的正当性，或者违反国家有关规定，都可以视为犯罪。
再研究下新法规的量刑标准，就更惊心动魄了：高度敏感信息50条、敏感信息500条、其他个人信息5000条，违法所得5000元，就达到了"情节严重"的标准，适用第一档量刑，如此严厉的处罚条款彰显了对个人信息保护的坚决态度。
实际上自今年初就有迹象，各个部门都在强调对个人信息的保护工作。
今年初，央行相关领导回应八家试点机构未获得正式牌照问题，称大众对于信息安全有着很高要求，企业的实际情况与监管要求仍存在差距，其中谈及不该用征信信息将人分为三六九等，大数据和征信不能划等号等观点，给大数据从业者上了一课。
5月，网络上传出数据堂等大数据公司被调查，原因就是提供涉及客户隐私的数据，引起业界强烈反响。
刚进到6月，官方就宣布破获侵犯公民个人信息案，内部员工非法获取销售信息，抓获嫌疑人22人。
这种情势下，如果还盯着客户的个人信息，那就是往刀口上冲了。6月1日新法规的执行，即将成为大数据产业的分水岭，对此不少专业人士拍手称快：赶走那些借着大数据的名义骗钱、倒卖个人隐私信息的害群之马，大数据产业终于朝着正确的方向发展了。
数据基础打好了，规则完善了，接下来就要在不侵害个人隐私的前提下把应用搞起来，利用数据推动科技进步和社会发展。这就是大数据发展的下半场。
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&【摘要】联网越来越快的节奏之下，一边在拼命生产制造新的信息；另一边被信息过载折磨得寝食不安。这样的循环，让信息生产者和消费者的压力都越来越大。|科|技|杂|谈|中国通信行业第一自媒体宁宇原中国移动业务支撑系统部经理，现华为业务软件部专家愿意和大家分享运营商的辉煌与没落，成功与失败，他用他的故事和分析诉说：运营商和你们想的不一样。最新文章科技杂谈：keji_zatan长按二维码查看宁宇更多历史文章在...&【摘要】如今看起来可能觉得这样的系统很"土"，技术的选择和方案不漂亮，但只要大方向判断准确，在正确的时间点上出台规范启动建设，这才是最关键的。|科|技|杂|谈|中国通信行业第一自媒体宁宇原中国移动业务支撑系统部经理，现华为业务软件部专家愿意和大家分享运营商的辉煌与没落，成功与失败，他用他的故事和分析诉说：运营商和你们想的不一样。最新文章科技杂谈：keji_zatan长按二维码查看宁宇更多历史文章早...&陆家嘴信托恒宇1号理财产品陆家嘴信托恒宇1号理财产品怎么样？融资方是谁？陆家嘴信托恒宇1号理财产品介绍：1.产品名称：恒宇1号山西太原锦绣名邸项目集合资金信托计划（优先级）；2.产品收益说明：100万≤预约金额&300万，预期年化收益率9.70%；300万≤预约金额，预期年化收益率10.50%.陆家嘴信托恒宇1号理财产品介绍1.产品名称：恒宇1号山西太原锦绣名邸项目集合资金信托计划（优先级）...&在上周闭幕的第三届世界互联网大会上，如果要提炼几个关键词，那就是创新、用户体验、人工智能和大数据。大多数中国互联网企业创始人出席了该次会议，马云、马化腾、杨元庆、雷军等中国互联网业“大佬”围绕这几方面展开了论战。不过，与会者普遍认为，现在移动互联网渗透率已经达到高位，流量红利也正在消失。互联网发展的下半场重点将在于：以人工智能与大数据为依托的个性化推荐；垂直领域的深度渗透以及全球化。人工智能的话题...&本周资讯上周五晚间美国非农数据大幅利好，失业数据创10年新低。本周以备受关注的法国大选结果为开局，周一凌晨2点正式揭晓。周三国内4月份CPI和PPI数据公布。另外上周原油大幅下挫，价格回到限产协议达成之前水平，本周美国能源署及OPEC都有月度能源报告，估计会对原油价格有一定的指引。需要密切关注。操作建议：黑色系周五晚间大幅反弹，周五日内我也在群频繁提示空单风险，上周的下跌一直都是多头主动平仓，而空...&
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大数据说：消费者如何看待微商？
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央广网北京7月3日消息 据经济之声《天下财经》报道，，这两天的确是热词，中国电子商务研究中心最近就发布了《年度中国电子商务法律报告》，报告提出了十大电商法律关键词，微商营销机制成为十大关键词之一。
近80%的消费者不看好微商
如果说海尔苏宁这些大的公司建立的微商模式，正在改变微商现在野蛮生长的状态，努力品牌化，不过，不可否认的是，现在朋友圈里很多微商曝出的假货传闻。手机百度数据就显示：对于微商不看好的人群占到78.9%，觉得不错的只有21.1%，但是，另外一个调查却很有意思：76.8%的人表示微商可以赚钱，只有23.2%的觉得微商赚不了钱。那么，为什么不看好却觉得微商会赚钱呢？接下来，让我们通过央视的来看看消费者到底如何微商的。
商品类型 女性商品成主打
我们看到31.5%的卖家卖得是面膜，卖服装的占14.3，而卖各种品牌包的23.3，化妆品占24.1%，食品保健品以及其他产品总计不到7%；从代理的微商商品分布来看，大部分都是女性爱用常用的商品，看来女性市场真是淘金的蓝海啊，女人确实比男人更加关注微商，沿海省市也要比内陆省市对微商更感兴趣。
进货渠道 层层代理是主流
值得提醒的是微商的进货渠道，从代理手中拿货的占到54.4%，从电商网站进货占到36.7%，直接从厂商处拿货占到6.2%，自产的只有1.1%。过半微商进货渠道都是找一个靠谱的代理，也就是俗称的商家，那就又回到老问题，上下家这样一种传统的模式如果在微商一直占据大头的话，那么种种消费纠纷就还会一直延续。
难辨真假 网友实践出“真知”
最后通过网友数据总结了一下，如何辨识真假微商，一般在微信朋友圈里晒工作晒生活的都是真的，晒旅行晒富的你就小心了，很可能是假微商，还有几种：拉人头发展下家的，遇到销售之后售后服务销声匿迹的，不用自家产品的等等，这些都有可能是假微商，大家要小心不要中圈套。
对于微商来说，如何从粗放走向精细，混乱走向规范，这将是未来的发展方向。微商初有起色后，又如何成为移动互联网的品牌，这也是大浪淘沙后，微商必须考虑的问题。（编辑严红霞）
(原标题：大数据说：消费者如何看待微商？)
本文来源：中国广播网
责任编辑：王晓易_NE0011
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发表于 10:06|
摘要：我们可以看到，大数据洞察能够通过各方面数据比对，还原真实世界未知的事情当初是怎么发生的，能回答一系列企业感兴趣，但通常很难准确回答的问题。
如今的市场营销手段已经和过去完全不同了，广告主对营销媒介渠道和营销手段的认知、选择也发生了翻天覆地的变化。
在这个毫无疑问是史上最纷乱嘈杂的大时代里，消费者的行为不再是单纯的接受，而是更加自主，这样的关系模式导致了品牌不能依靠强制来获得关注，而要以更具渗透性的方式进行传播，这也势必要求更透彻的&Consumer Insight&即消费者洞察。
说到如何深刻了解消费者，目前的确有几种主流的洞察方式，除了传统的市场调研之外，还有基于Cookie数据的洞察，以及基于搜索行为数据的洞察，每一种消费者洞察手段都有各自的适应场景。
传统的市场调查研究对消费者进行统计分析和研究的历史悠久，手段也相应成熟，能够清晰的定义被访者的年龄、性别、职业、收入等各方面特征，按照人口属性和产品行为属性维度进行综合分析，标签和维度很多，可以形成具象的典型用户画像。
尤其是网络市场调研打破了线下调研的瓶颈，节省大量调查费用和人力，缩短信息反馈周期，在选定的地区内，获取相对庞大的样本数量。但对于用户具体行为轨迹、特定时间段数据的收集，市场调研仍有一定困难。
并且，问卷调查的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是已经设计好的，调研只是基于问题的资料收集，因此，调查问卷主体内容设计的水平，将直接影响整体调查结果的价值。
不成熟的大数据洞察
大数据时代的来临，让消费者洞察有了进一步发展的可能，数据的捕获、存储、解读和利用可以提供各种尺度上的深刻见解。不用设计问卷，大数据能在不可取样的环境、打破&无时限取样&的限制。过往洞察手段做不到的，大数据可以做到；给不出的，大数据可以给。
理想很丰满，现实很骨感。对于大数据的应用，还远远不够成熟。
有不少基于Cookie数据得出的洞察报告，通过分析数据库内每一个Cookie的网页浏览记录，找到用户的兴趣关注点，但因其数据量、过期时间、数据覆盖范围等因素，只能做较简单的数据分析，无法深度还原，很难捕捉到用户在一定时期内的准确需求。
搜索巨头们提供的基于消费者搜索行为数据的洞察也是大数据洞察的一种，搜索平台拥有庞大的用户行为数据，实时洞察消费者需求，集成数据，进行结构化分析，的确也可以做出一定程度的洞察。
但是搜索行为数据给出的洞察报告仅仅是基于特定区域内，或者局限于某特定搜索引擎的特点，掌握的是部分网络用户的部分网络行为，可以帮助企业看清楚有搜索行为这一块区域上人们的行为方式，但是无法知晓这部分人的后续动作是什么。哪些人有购买行为，哪些没有，两者有什么关系？单靠搜索行为数据，无法给出这些问题的答案。
大数据洞察的理想状态
大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全&&空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。
大数据不是为了任何一个应用产生的，大数据分析客观要求我们根据不同的目标，使用统计、数学模型，从多层次的数据库中抽取数据，在数据和数据的关联和聚类分析中，寻找出有价值的信息。
只要合理使用，这些庞大、多维度的数据，能够在任何地方、从任何角度以趋势图表等通俗易懂、科学合理的形式呈现出来。用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近真实，意味着企业越能够从这些新的数据中获取更敏锐的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
如果有能够掌握大数据标准、入口、汇集和整合过程的公司，能够获取全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络行为，跨网站、跨产品、跨终端、跨平台地驾驭大数据，在此基础上产生的数据洞察，无疑将为广告主带来全新的价值体验。
GEO的大数据洞察
在大数据的完善和运用成熟过程中，已经有优秀的公司去探索更好的拥抱大数据，借助这种新的手段服务广告主，集奥聚合（简称GEO）就是这么一家公司。大数据是GEO的核心优势，前不久，GEO刚获得了数千万美元级别的投资。依托高质量非Cookie的大数据，GEO通过强大的数据挖掘技术，对网民进行连续追踪与实时分析，能够为提供广告主全方位的洞察服务。
GEO大数据洞察产品已经产生了很多优秀的行业性洞察报告，涉及多个行业、多个地区：如互联网金融P2P行业洞察、18-25岁互联网用户护肤品关注洞察、2月华东区五大护肤品牌电商洞察等。同时，GEO的大数据洞察产品对于热点事件上也有关注和研究，如去年的双十二电商大战热点前瞻和战果揭晓等。
GEO的受众洞察报告的角度是全新的，囊括PC端和移动端，有目标用户的年龄、性别、收入、家庭情况、兴趣偏好等基本属性，也有全网浏览行为数据、搜索行为数据、购物行为轨迹、触媒习惯和受众购物心理趋势等行为洞察，还有竞品洞察和媒体洞察。这种基于大数据产生的真实的专业性调研报告，无论是对企业管理者制定明智决策，亦或是对从业者更好了解行业发展态势来说，都极具参考价值。
看清大数据洞察报告
这种全新的、精细的洞察报告，对广告主来说非常新鲜。那么，洞察报告是如何产生的？还能够做哪些事？&
某国际知名的快消行业洗涤类的品牌公司找到GEO，希望GEO能提供相关的洞察报告。这位客户提的第一个问题就是：&在搜索引擎搜索过本品牌关键词的人，有多少最终去了指定的电商网站完成了相应的购买行为？&
GEO圈定该品牌今年二月份的数据，在江苏市场内做了分析，然后发现一个月中，一千一百万人里有过搜索行为的是几百人，去该指定电商网站购买的人则少之又少，不到百分之一。
问题的答案让客户认清了一个事实，原来通过搜索引擎最终去指定电商平台的人如此寥寥，那么，即使在搜索引擎上大力投放广告，转化率肯定依旧上不去。接下来，一系列的问题产生了：是否可以通过大数据找出转化率的瓶颈何在？搜索之后，为什么只有少数人购买？用户更关注的是哪些洗涤问题？竞品的情况如何？是否影响了购买？
洞察报告就是在这样的摸索中一步步完整。由于这种方式太新，加上环环相扣的问题与探索，GEO和客户仍在摸索之中。先找到问题所在，再继续寻找问题的症结可能和什么有关，再继续前进，但这不影响对大数据的研究和探讨。
客户的第二份报告是请GEO针对Consumer Journey（消费者旅程），对人群行为进行还原。消费者旅程即消费者行为分析模型，将消费者从接触信息，到达成购买分为知晓&&搜索&&查询&&比较&&购买五阶段。
在这样一个完整的环节中，该品牌客户想通过大数据获得：根据品类、人的习惯的不同，不同的人在旅程中的行为有什么不一样？也就是不同的类型的人，分别是怎样从第一步到到达购买终点的？
模型毕竟是模型，完整按照消费者行为分析模型路径走完的人并不多，对于洗涤类用品，有很多人是直接下单。所以，在条件限定之后，即使数据海量，最终筛选到符合条件的对象依旧有限。
对于客户来说，抓到这部分人，就可以看到一个人一系列行为的轨迹，下单前在干什么，下单后做了什么，还原出这个人的清晰画像。
消费者旅程只有GEO的非Cookie数据洞察才能提供，搜索行为的数据报告给不出，电商给不出，传统Cookie数据也给不出。因为它们的所有数据或纵向、或断链，而GEO的大数据维度是横向的。从另一个角度来看，洞察到的用户行为比市场调研中用户&说&的更精确、更有参考性。因为有时候用户&说&的未必是全部的事实真相，即全部的行为。
大数据还能洞察到什么
一份大数据的洞察报告还可以从哪些维度来解读一个行业背后的奥秘？以电商行业为例，GEO的大数据洞察包含但不仅限于：
用户的需求点。由于性别、年龄、地域、收入和家庭情况等的不同，顾客搜索的、购买的东西也不一样，这种差异是什么造成的？
站外和站内搜索有什么不一样？一位顾客，在搜索引擎上和在电商网站内搜索的有什么不一样？
用户对品牌的认知是怎样的？也就是对品牌的印象是什么，如果你的品牌总是和某些关键词一起被搜索，那么说明你的品牌和这些关键词相关联。
搜索和购买之间到底有什么关系？这个问题没有标准答案，只能靠大数据的分析得出。
比价和返利型网站是否对购买行为有影响？如果发现，去过某推荐型网站的用户和再继续购买的大大高于没去过的用户，那么从统计学上看，页面是有影响力的。
不同电商购物网站之间的差别，例如在苏宁易购和一号店上用户使用搜索关键词有什么区别？浏览关注度有何不同？偏好品类的差别？到达率和转化是怎样的？
对竞品网站的全维度分析洞察，为其用户画像。
大数据需要一起玩
运用大数据做洞察，GEO还面临着不少困难。
正因为数据&大&而导致其杂乱、价值密度低，整合、分析和可视化不断扩大的数据洪流并不容易，由于现阶段没人做过，GEO只能在摸索的过程中，一边分析一边统计，还要屏蔽掉相当一部分的无用信息，整理的过程非常困难。
大数据需要不同的专业公司一起来做，GEO也急需合作伙伴的帮助。洞察报告的产出需要对不同行业有深刻理解的专业咨询人士。所以，GEO希望与专业的代理公司或咨询公司合作，GEO作提供数据的平台，专业公司针对行业给出洞察报告的需求。
我们可以看到，大数据洞察能够通过各方面数据比对，还原真实世界未知的事情当初是怎么发生的，能回答一系列企业感兴趣，但通常很难准确回答的问题。
除了用作广告投放，洞察服务还可以用到产品包装、产品设计、内容推荐、辅助征信、市场反馈、验证决策等各个方面。大数据有巨大的商业价值，不见得马上产生应用，也许可以引发更多的问题，相信在未来，会辐射各个行业，为企业带来不可估量的信息价值。
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