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      決戰大數據:百度重技術 阿里主交易 騰訊忙社交

      決戰大數據:百度重技術 阿里主交易 騰訊忙社交

      2014-04-11 09:41:00

      來源:北京晨報

        大數據時代的“BAT”生意經:阿里巴巴以交易至上

      偶然一次的網頁點擊、搜索引擎中的關鍵字查詢、購物網站中的瀏覽痕跡,每一個小小動作的背后,都給了互聯網公司一次增加了解你的機會。大數據時代已經轟然到達。BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭對于大數據的布局有何異同?誰更有潛力?枯燥的數據如何轉換成生意?

        百度:技術為王

        百度公司的大數據產品正一個接一個的落地。

        今年1月26日,百度上線了基于定位服務的人口遷徙大數據項目“百度遷徙”。在春運期間,用戶通過該項目實時查看全國范圍8小時內的人口遷徙軌跡及特征。

        近日,百度又上線了“百度預測”,可以對景區舒適度進行預測。這個應景清明小長假的產品后續還能在更廣泛的領域發揮作用。例如,城市旅游預測、感冒流行趨勢預測、高考考研預測、金融預測、票房預測等,對各行業細分領域進行數據解讀。

        雖然百度方面表示“百度遷徙”是一個社會公益項目,項目本身并無贏利的考量和計劃,“百度預測”也沒有解決商業化的問題,但其實大數據這把“金鑰匙”已打開了百度商業價值的大門。

        百度數據更大的想象力在于,它在以此為依托,一步步顛覆傳統行業。

        以金融業為例,4月3日,百度拿到證監會頒發的“基金銷售支付牌照,這意味著百度將可以面向用戶提供低成本基金支付服務。早在2013年10月,“百度金融中心-理財”上線時,百度便透露了做互聯網金融的動機,百度百付寶總經理章政華表示,百度每天搜索金融相關檢索詞的數量達到3.3億,銀行產品和證券、基金產品的搜索占比高達77%。這些“牌照”和業務功能,既是百度完善移動服務交易閉環的重要工具和百度金融理財的重要載體,也是百度實現商業變現的重要保障。

        阿里巴巴:交易至上

        根據阿里巴巴董事局主席馬云最新的內部郵件,“云端+大數據”是阿里的戰略。不懂技術的馬云,將如何帶領阿里巴巴步入大數據時代?

        消費者在淘寶或天貓上的每一次消費記錄,阿里巴巴都會記錄在案,交易以及信用數據成為阿里的一手材料。淘寶建立的數據地圖,是阿里大數據的第一步。每一個數據都由很多個數據產生,建立數據地圖,以追溯到數據的源頭,提高數據的質量和價值,數據魔方、聚石塔等產品,也是阿里大數據的初步應用。

        作為支撐大數據密不可分的一部分,阿里的云平臺阿里云成立于2009年。而根據阿里數據,阿里云也的確幫助阿里扛過了2013年的“雙十一”高峰。據統計,2013年“雙十一”的1.88億筆交易中,75%的交易都在阿里云平臺上運行,實現了零漏單、零故障。而2012年這一比例只有20%。

        然而,阿里并不是一家技術驅動的公司,而是業務驅動的。通過大數據誕生的各種用戶行為分析,也不應僅僅停留在1分鐘的文胸銷量到底等于多少個珠穆朗瑪峰。如何讓數據擴展到交易領域,讓天下沒有難做的“數據生意”,是阿里面臨的最大挑戰。

        騰訊:社交為先

        在BAT三巨頭里,騰訊是最后一個搭建云平臺的。2013年9月,歷經兩年研發內測的騰訊云生態系統,終于向整個互聯網敞開了大門。作為一家有著強烈社交基因的公司,騰訊擁有的社交大數據可以幫助其完成數據的制造、流通、消費和挖掘。

        騰訊有著豐富的社交矩陣,大數據來源于多種社交渠道,包括騰訊微博、QQ和微信。然而,不同社交平臺的特性決定了數據的差異,例如,在QQ空間等私密性更高、黏性更好的社交平臺上,消費者可能更愿意透露自己的生活狀態及需求。而隨著微信商業化的推進,朋友圈產生的數據還需要花更大力氣加工處理,才能篩選出真正有價值的、能夠代表用戶行為模式、興趣偏好的數據。對于騰訊而言,社交矩陣之間的數據打通,會大大提高其大數據的價值,才可以使投放廣告的企業實現更加精準的營銷。

        值得注意的是,騰訊效果營銷平臺廣點通代表的大數據應用已經發揮了關鍵性作用。小米旗下新品紅米Note日前與QQ空間再度展開的社會化營銷合作,創造了1500萬的手機網絡預約人數紀錄,開售第一秒吸引41.9萬人點擊搶購,成為基于社交數據營銷的經典。

        ■總結

        說到底,大數據的利用難點在于技術。從數據的收集到存儲,再到整理,直到最后的挖掘利用,均是技術活兒。百度含著數據出生,具備天生的大數據挖掘能力。隨著支付閉環的打造,數據也可以在各種各樣的場景找到落腳點。而阿里和騰訊作為業務驅動和產品驅動的公司,要下大力氣將底層的大數據打通,進一步挖掘數據,讓數據更好地為公司服務。

        (韓元佳)

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