●○●大數據商業模式

在地球任意地方撿起一塊石頭，都可以驗出鐵元素。但是，說世界遍地都是鐵礦一定是胡扯。只有石頭中鐵含量超過一定比例，而石頭數量又達到相當規模，這堆石頭才能稱為鐵礦，人們才會對它產生投資開采的興趣。如果鐵礦石埋藏不是太深、開采和運輸的成本不是太高、市場有長期穩定的購買需求，那么鐵礦開采的興趣才會變成行動，成為有利可圖的商業活動。

同樣的道理也適用于對大數據由來的分析。有了互聯網，也就有了網絡數據。隨著網民的增加和網絡服務的日益豐富，網絡數據也就豐富起來。做個網站，上面羅列些服務，無論它們是新聞資訊，還是產品商品，或者是娛樂游戲，只要有用戶問津，就會給服務提供商留下些使用記錄。無論這些數據如何簡陋孤立，但只要有用戶ID和點擊量，就可以支撐起網絡廣告商業模式。只要有用戶注冊信息和支付賬戶，就可以支撐起電子商務和會員制服務的商業模式。隨著新增網絡用戶增速的降低和同質性網絡服務數量的增加，逼迫網絡服務提供商開始從粗放式經營走向精細化經營，試圖通過提高市場推廣的投入產出比來提高收入和利潤。在走向精細化經營的種種努力中，一個被普遍采用的方式就是數據挖掘。

過去由于大部分互聯網公司是以產品與服務為中心，所以獲得的基本上是單一產品與用戶之間的行為記錄，缺少產品之間、用戶之間，以及更復雜的產品邏輯和用戶行為邏輯的數據，也就是業內俗稱的數據的非結構化、非關系化或碎片化。所以，盡管一些公司里有些專家在做數據整合與分析，也有一些專門從事數據發掘的公司、工具和專業服務，但總的看起來，數據收集、整理、挖掘所需的成本與產生的效益相比，性價比不高，吸引力不大。就像前面說到的貧鐵礦一樣，含金量不高的數據無論規模多大、挖掘多深，也是形同雞肋，食之無味，棄之可惜。

這一局面到了Web 2.0時代發生了根本性的轉變。以Facebook為例，可以看出大數據是如何在日常服務中自我形成的：首先，用戶需要注冊才可以使用，這一注冊ID可以通行于數以千萬計的網站之中（Facebook Connect），也通行于數以百萬計的第三方應用之中（Open Platform）。這就構成了用戶身份的確定性和唯一性。其次，用戶與用戶之間直接與間接的雙向互動關系構成了動態的、穩定的、不斷變動與發展的社會網絡，信息傳播和產品與服務的推廣脈絡清晰、結構分明。第三，開放平臺的眾多通用標準和接口誘導廣大的第三方應用提供商使用統一的數據格式、結構和邏輯，使得數據的匯合與整合相對簡單容易。第四，網站架構的簡潔性（例如Wall和Newfeed）使得眾多平臺功能所產生的數據自動耦合，使復雜的社交數據能夠有序形成，便于整理分析。第五，Timeline, Opengraph, Credit等一系列機制將千姿百態、錯綜復雜的用戶網絡行為整合成時空邏輯清楚、行為邏輯可查的行為數據鏈。凡此種種，Facebook自覺或不自覺地成為了網絡業內第一個能夠生成大數據的公司。當然，這不是說它是生成大數據的唯一形式或者它已經在分析利用大數據領域很成功了。

正在成為大數據擁有和使用者的公司不止Facebook一家。蘋果在操作系統和網絡終端上正在努力形成大數據的生成之地；谷歌在操作系統、搜索系統和Google+平臺上正在努力整合眾多產品，形成可資利用的大數據；亞馬遜正在通過網絡平臺、云計算平臺和閱讀終端形成一個電子商務垂直領域的大數據匯集地。國內一些互聯網公司也在有意無意之中，在一些較低層面上努力著，例如搞些云計算、輸入法、瀏覽器、殺毒平臺，以及各種木馬、Cookie之類的東西，試圖獲取和整合更多的用戶行為數據。總之，增強數據結構性，加大數據關系性，把碎片化的數據用種種手段整合起來并加以利用，這是產業發展的一個顯著走向。

就整個產業而言，網絡業處于大數據時代的萌芽初期。在商業模式和經營水平對大數據的依賴程度上，除了搜索，整體上低于電信業、金融業、證券業、保險業、航空業、旅店業等傳統產業的水平。但是，網絡業的后發優勢也十分明顯。隨著其他傳統產業的互聯網化，隨著廣大用戶的日常工作與生活越來越依賴于互聯網，一個由網絡業牽頭，整合各行各業，全面系統地記錄與把握億萬用戶的行為模式的大數據系統三五年內會有個雛形，一個巨大的富鐵礦正在形成。至于誰會搶占先發地位，推出事實標準，發展嶄新的服務模式和商業模式，就要看業內人士的悟性、努力與造化了。