中国IDC圈4月27日报道，互联网的发展使得大数据引起人们广泛关注。现如今大数据技术早已渗透到金融、通讯等行业以及生物学、物理学等领域。大数据在容量、多样性和高增速方面的爆炸式增长全面考验着现代企业的数据处理和分析能力，与此同时也为各个行业带来了准确洞察市场行为的机会。迄今为止大数据技术与产品有哪些创新，工业大数据应用面临哪些挑战，金融行业大数据应用现状如何等。围绕这一系列问题，4月27日至28日，由工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办的"2016大数据产业峰会"在北京国际会议中心盛大召开。在27日下午的大数据技术与产品创新分论坛中晶赞科技合伙人荣云剑分享了受众数据管理与应用创新。
晶赞科技合伙人荣云剑
以下是荣云剑的演讲实录：
荣云剑：我今天主要是讲数据管理应用的一些平台、受众数据管理应用在应用方面的一些案例。
首先讲一下我们公司，我们公司是2011年成立，我离开Google之后创立了这家公司，主要是做一些跟大数据相关的工作。我们主要的产品是晶赞天机，是做受众数据管理的。我首先会讲一下数据发现，讲一下数据管理平台，还有一些数据应用的案例。我们认为数据没有放到应用里面是没有什么价值的，当然数据用的场景很多，我今天会讲比较简单的应用场景，或者我们通常都在关心的应用场景，就是针对个人用户在市场营销方面的一些应用。
讲数据发现之前我先讲两个概念。很多人都在讲大数据或者大数据的交易，其实在我们看来，大数据的发展主要是两个方向，首先是做高频次的数据交易或者是高频次的数据研究，好比公共事业单位做用户的出行和交通的研究，百度地图，你今天没有出门，明天设定一个路线，他告诉你大概会花多长时间，他就是根据历史的数据，利用非常高频次发生的数据告诉你这个地方会不会堵车，花多少时间。还有一种是做高维度的数据交易，好比我们现在做的，针对用户的数据管理，我认为就是一个高维度的数据交易，一个人会做很多的事情，可能我们现场有很多人，他是一个爸爸，他有孩子，平时喜欢下棋，喜欢看球，有两辆车，有多少存款等等。但是实际应用的时候不需要那么多的维度，有一个降维的过程，这是高维度的数据管理，这个时候大数据就是帮你起到一个降维或者是抽取你需要的维度放到应用里面的一个工作。
先讲数据发现，这是我们用利用看到的数据做的一个品牌手机的画像，这个手机的画像80%都是男性，80%都没有结婚，80%的人无房无车，而且还有其中一半是和父母住在一起的，80%的人都是小于30岁的，我不知道大家知不知道这是什么品牌的手机，这个就是小米手机的用户。这个就是我们在讲的一个高维度的数据情况，我其实不是关注高频的数据，一个车厂里面造车，造了一万个零件，哪个零件有瑕疵改进工艺，这个不是的，这是基于用户做的高思维度的交易。你抽取这些交易，你知道做一个App，你要推给小米的用户，小米的平台不一定愿意帮你推广这些。你就看这些人群，男性、没有结婚、无房无车，你去看他们App的排名，微信、QQ、QQ空间、淘宝，几乎没有用京东的，所以这个就是一个比较典型的用数据去观察用户的情况。我们这是看了2万多个小米的用户得出来的结论。
这是一个打车的App应用，可以看到左边是滴滴打车，右边是Uber。我不知道你们看到这个得出来的第一个结论是什么，我第一个反应就是，乘Uber的人都是自己付钱的，滴滴打车的人都是公司报销的。为什么呢？因为滴滴打车在工作日的高峰都是从10点到下午5点，基本上都是出去办事的人会用滴滴打车。但是Uber有两个明显的高峰，一个是在6点到9点，一个是在晚上6点一直到10点。所以说乘Uber都是自己付钱的，自己上下班或者自己出去玩的，用滴滴打车的人都是公司付钱的。可以看到用滴滴打车的用户38%都是用苹果的，用Uber的人98%都是用苹果的。
这是一个高频次用户的情况，大家都在北京，我就不再讲空载了，在人民广场和陆家嘴大家没有太多的概念。这个就是一些高频次的用户交易的情况，这是我们看到上海在某一段时间所有出租车的情况，可以看到红色的热点的地方就是出租车比较多的地方。其实你会发现，那些热点旁边，你隔可能两百米或者隔两条马路，那个地方的出租车的热力图就变小了，你可以到那个地方打车。因为我们发现，即使在最高峰的时候，上海出租车的空驶率差不多有20%到30%左右，最高峰的时候还是可以打得到车的，只不过每个人都在同样一个地方等车，看到这张热力图之后就可以选择到别的地方去打车。