个性化的大数据定制

个性化的大数据定制作者： 刘晶晶 　　近日，2015年中国软件技能大会在京隆重举行，大会以互联网+驱动应用软件变革为主题，详细解析了软件行业的互联网+战略，盘点了当前技能热点，探讨了大数据、云计算和移动互联等技能变革。其中在大数据分析与应用分论坛上，来自海量信息技能有限公司的陈凯突破传统的大数据运营模式，为行业内带来了以个性化定制为主导的重量级的技能盛宴。

立足客户的业务理解

在大数据情报平台的运营过程中，海量将“情报”演绎成有别于其他大数据服务商的特殊词汇。陈凯表示：“我们对情报的理解更多立足为对特定的人或机构具备时效性、有价值的数据或信息，主要强调的是针对特殊的人群或者机构。具体来说，经过大数据处理得到的结果是否有用，根本上是由用户决定。用户定义需要解决的问题后，我们才能够决定用怎么样的技能驱动。如果技能能力强、水平高，整个过程的时间就会缩短，也便是时效性就会增强。所以我们一直秉承从用户需求角度起程，把用户的需求转化为系统可以执行的模型，如此加工得到的情报就会更好地服务不同用户。”

真正将用户需要的数据，按照所需结果进行加工，一改通用的大数据处理方式，将其进行个性定制，让每个用户都能够根据自己的业务需要把持数据的分析过程进而得到如意的结果，这或许便是海量提供给用户最大的惊喜。

提及将互联网作为主要的信息源，陈凯强调：“从客户的需求考虑，大数据的兴起整体有两个方向，第一立足企业内部的数据，由于数量庞大故而需要某个更新的技能来处理，这实际上是一种处理海量数据的技能;另一方面，大数据涉及较多的问题实际上还是企业如何去真正洞察市场与用户，更多的数据并不单单集中在内部，而是外部。如此看来，互联网的这种外部公开数据对补救企业数据认知缺陷的作用是相当明显的，所以企业急需提升对互联网公开数据的处理能力。”

如果从海量自身的技能积累角度来看，主要的技能积累是在文本数据的分析中，恰好互联网的公开数据中主要是非结构化的文本信息，需要海量独有的中文文本分析技能进行处理，所以选择处理互联网外部数据作为信息源的主要方向是必要的。例如，分析某个产品的口碑，在处理数据时需要尽可能获得更多信息源进行分析，然后根据用户配置得出的知识模型获取与产品品牌型号相关的数据。通过这样的知识体系，就能够将数据收集完备后再根据用户的需求对产品进行多维度的评价。其中的关键环节是利用海量独创的可视化分析工具判定图将用户的分析维度和业务知识配置在分析模型中，随后再获取和加工有关数据。如此看来，每条数据经过这样的处理后就实现了从非结构化数据到结构化的转变，进而支持各类量化的分析，得到用户购买的动力以及具体喜好。

多角度的创新应用

目前，大数据情报平台已经广泛应用于众多领域，政府的公共服务社会化方面，通过互联网来搜集民众对社会治理的意见。例如，对旅游景区和星级旅店进行评价，所得数据汇总后给当地政府的决策提供价值参考，国家旅游局以PPP模式建设了12301，如果你对任何一个景区或旅店进行投诉，能够直接拨打12301热线并会有专人受理，因为这是支持旅店评级的重要数据依据之一。同时，这种数据获取并不单单通过被动接受投诉电话来进行，还需要主动的通过互联网来搜寻人们对不同景区的不同评价，来收集数据建立一套基于互联网数据的评价评级体系，如此看来这个评级体系便是用户主导提供的，利用用户贡献的数据生成评级体系来对商家进行约束再服务于用户，大数据情报平台对此起到相当关键的作用。

大数据情报平台在金融领域的信用评估与风险抑制中也发挥着重要的作用。首先，行业内主要使用的是一些线下静态的数据，现在通过互联网可以更全面地明白一个企业的经营动态，更早发现风险。例如在信托行业，针对交易对手信用评估和风险监控需要分析相当复杂的数据，其中涉及融资方、担保方、关联方等十几个公司，需要对每一家公司都进行全面的评估，并且常常这些公司都会有复杂的经济关联和业务往来，更早地发现风险采取措施，就会最大限度地规避丧失。

随着互联网的发展，在网上就能够如实反映一些公司的基本情况，例如员工评价、顾客评价等，这些都是风险提示的目标之一。大数据情报平台的出现让发现潜在风险的方法更加便捷，这样就能更准时地处理问题，也引领了信托行业把互联网作为相当重要的信用评估和风险监控方法的趋势潮流。

说到大数据情报平台的创新应用，自然不能不提到海量的品牌数字倾听系统，这个系统的特点是从商业的角度呈现产品营销的整个闭环。从产品的策划设计阶段到产品上市，再到营销推广和根据客户反馈不时改进产品和优化营销策略，这其中需要的是一个全流程的数据分析支撑。以往的大数据都是单个环节节点的分析，海量是把整个流程串联起来，基于技能手段打造一个全流程的品牌数字倾听的系统。这个系统为业务场景直接提供了个性化的情报数据，如品类研讨、品牌监测、产品分析、营销效果评估等模块，让离业务对照远的技能平台形成每个部门能够直接使用的业务情报，从产品生命周期不同阶段的情报分析以及决策改进之后的收效反馈分析，真正变成一种严谨的闭环决策流程。

独特的优势特点

“对中文的智能计算与分析是我们的核心技能所在，主要是应用一种基于知识网络的分析方法，通过知识网络把业务知识相当充分地表达出来并且传达给计算引擎，进而达成智能化的数据分析。这种知识网络可能涉及几千个知识节点和分析维度，覆盖数万个特征词和语义模式，呈现一种复杂的网状关系，所以得出结果就会更加精准、细致。同时，整个模型是完全开放的，由数据分析师通过判定图自主配置知识网络，每个客户都能够定制所需要的分析模型，从而使不变的数据形成了千变万化的情报。”陈凯说。

海量始终认为企业不应该把大数据纯粹当做一种技能工具，而应该是业务工具，即让业务人员具备把持大数据工具的能力。为此，应该在企业内部设立专门的岗位角色，初级的能够叫做数据分析师，高级的能够成为数据科学家。明白企业自身的业务需求的同时，又懂得怎么样把业务需求表达为大数据平台的执行逻辑，有了这样的转换，大数据的技能平台才能加工出来对客户真正有用的情报。

陈凯对记者说：“未来，大数据会自但是然地成为所有决策环节不可或缺的工具，无论大数据还是小数据，关键是能不能对用户提供有价值的情报。从企业的角度，虽然互联网的外部公开数据确实很有价值，但对于企业来说还是需要更多渠道搜集数据，进行数据之间的关联分析，单一的信息源并不足以决策，多种信息来源相互证认、相互关联才会让数据更有价值。

“原来靠创意进行产品营销的时代，形成了从用户起程，通过数据结果决策的时代。用户成为设计者，与企业达成利益共同体。”陈凯补充道。

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