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大数据时代:“数据”如何转化成“财富”
2018-08-06
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大数据时代:“数据”如何转化成“财富”

“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”
    ———哈佛大学社会学教授加里·金
    一分钟内,微博推特(Twitter)上新发的数据数超过10万;社交网络“脸谱”(Facebook)的浏览量超过600万……
    这些庞大数字,意味着什么?
    它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金。
    事实上,当你仍然在把微博客等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗收益。
    现在就让我们一起来看看——他们是怎么做的。
    这些数据,都能干啥
    ●华尔街根据民众情绪抛售股票;
    ●对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
   ●银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
    ●投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
    ●美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
    ●美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。
   个案
    你开心他就买你焦虑他就抛
    华尔街“德温特资本市潮公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一,就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言,进而判断民众情绪,再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果,霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
    霍廷的判断原则很简单:如果所有人似乎都高兴,那就买入;如果大家的焦虑情绪上升,那就抛售。
    这一招收效显着——今年第一季度,霍廷的公司获得了7%的收益率。
   “数据”如何转化成“财富”
    国际商用机器公司(IBM)估测,这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街,这一时效至关重要。5年前,华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据;如今,接近半数企业采用了这种手段。
    ●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃,和微博推特是合作伙伴。它分析数据,告诉广告商什么是正确的时间,谁是正确的用户,什么是应该发的正确内容,备受广告商热爱。
    ●通过乔希·詹姆斯的Omniture(着名的网页流量分析工具)公司,你可以知道有多少人访问你的网站,以及他们待了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯去年把公司卖掉,进账18亿美元。
   ●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化:他把客户请到办公室,将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴,有些像蒲公英,有些则是铺满整个画面的泡泡,泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
    ●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型,弄清楚用户点击广告的动机和方式。
   既能创造财富,就催生出新职业
    周默(音译)是耶鲁大学的一名MBA毕业生,踏出校门便被IBM公司“抢走”,加入该公司正迅速扩展的数据咨询部门——这个部门专门负责对眼下社交网络上爆炸式的数据提供分析,对公司决策、削减开支、提升销售提供参考。
    目前,美国需要更多像周默一样的数据分析人才。根据研究机构数据,美国需要14万至19万数据专家以及150万的数据分析师。
   这些“数据财富”还能服务个人
    财富并非只由大公司主宰。一名硅谷风险投资机构的专家说,“大数据”不仅仅是一个时髦词汇,“我相信它有真正的未来,这些数据将分散在各个领域,你的行车路线、你经常出现的地点、你喜欢的颜色、经常买的东西,社交网站上的观点和言论,这些都会成为个人数据的一部分,它们可以用来服务每个人”。
    位于美国加州的帕洛阿尔托创业公司开发了一款产品:它看上去是一款普通的地理位置应用,而事实上,它能自动记录你经常出现的地理位置,并自动生成为数据图表——这些数据会帮助分析每日的行程路线、生活必去场所,甚至驾驶里程与汽油存量的关系,形成一款“个人生活助理工具”。
   风险隐私的末日?
    然而,新忧虑也随之而生。一些民间机构担心,企业和机构对这些数据无以复加的利用,可能违背了微博博主等发布数据者的初衷,从而构成隐私侵犯。法律框架的搭建远远赶不上新技术的发展,同时,各国对个人隐私的界定不一。另一潜在风险是,一些人可能利用微博等平台发布虚假数据,营造某一企业经营现状的假象,以期抬高或压低这家企业的股价。
    科学扫盲
    “大数据”有多大?
    它是对科技发展趋势的一种“素描”,这种科技为人类打开了一扇门,可以更懂得这个世界并作出自己的决定。目前,全球的数据量正以每年50%的速度增长,而且,这种数据并不单纯是数量上的增加,而是全领域全方位的数据变化。当人们将这些数据通过电脑进行分析,就变成对某种发展趋势的判断。


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