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斷估.大數 百萬倉 - Start from One Million

http://philipleung168.blogspot.com/2011/09/blog-post.html

用番上年五月個篇斷估:

a 場大浪由 2008/11/4 (y/m/d) 日 1707 點開動直升至最高 2009/8/31 日 3471 點, 中間最低點為 2009/8/31 2668 點, 最近覆跌回附近, 今日收 2697 點. 三份一回調位及牛熊位早破, 中間位為 2589 點, 應為極强支持, 去到附近當局可能有啲嘢會做. a 股歷史高位為 2007/10/16 日 6092 點, 跟最近低位之中點為 3900 點, 今次升浪仍未觸及. 現五十天線同長期線交會於三千點左右, 現低過牛熊十巴仙過一星期, 不得不令人憂慮, 雖然反彈幅度超高, 不過以技術角度嚟睇其實未夠確定, 而且而家形勢都幾尷尬, 所以今月餘下走勢都幾緊要, 要睇緊啲. 所幸現在估值已比較合理, 周三晚啲外資係度吸 2823 同隘價升番去七八巴仙, 就算套戥都算值租啩.

香江今次牛市由 2008/10/27 11015 點開始, 升至牛一高點 2009/11/16 22944 點, 1/3 及中位為 18968 點及 16980 點, 牛一高位后最低點為 2010/2/8 19551 點. 技術上比 a 股强, 雖則上高收緊銀根, 外面猛印銀紙托番一把啩. 美市則由 2009/3/9 6547 點升至今, 未見高位, 亦已升破中位 10320 點 (2007/10/8 14093 點), 形勢現最强, 控到條水喉真係唔同啲,  跟足戱美市遲啲都要跌番啲啩.


直到今日為止, 呢三場低位調整低位及波幅中位數為:


恆: 9/26/11 17408 / 17990 (11015 & 24964), (如以牛一波幅計, 中位應係 17500 附近);
綜: 7/5/10  2364 / 2589 (1707 & 3471) (最近低位為 2392 於 9/26/11);
美: 7/2/10  9686 / 9679 (6547 & 12811 4/29/11) (最近低位為 10734 於 9/22/11);


恆 指創新高后反覆試過幾次廿萬四, 無功而還, 做咗幾個頂, 就跌跌至今, 暫時調整低位低過中位 3.2 巴仙; 而綜指則為 8.7 巴仙, 於上年中一早見咗; 杜指則為剛一點即彈, 時間同綜指一樣早到咗, 反而今年恆指先要試吓條中線, 玩吓 dip water. 今日綜指仲創緊新低.


劇 情發展落去, 一係恆指好似上年行早兩個幾月跌先, 綜杜兩指跟住先再創新低去中位以下, 睇落而家都係美指强得多, 正好似坊間話齋, 銀根鬆緊都係幾決定性既因素嚟, 同通脹預期啱啱相反; 一就係中位真係守得住, 係年尾前可以升番, 再創新高去; 但亦唔否決大型上落市咁法上法落去, 綜指係零九年八月創咗 3471 高后, 每次試新高都係三千二前就莫進, 杜指同恆指好些少, 不過都係行前少許而已. 如今次係零七年熊市既廷續, 咁行到而家就差一個月就四年咁長, 以香江近廿年嚟睇真係未試過咁耐, 所以筆者直至此, 都認為而家都係震痛複發緊, 為牛二既深度調整, 或大型上落市既低潮期.


計 數當然咁計, 但投資中心點係風險管理, 每人都要因應自己現金流同情緒管理而調節之, 唔係應贏都變咗輸, 跟住仲要去 icc 添. 百萬斷估兩倉都係超進取咁去投資, 啲錢都可以唔使十年內用, 而點跌個倉主都可以瞓得着, 怕且十之九點九都做唔到啩, 所以唔好亂學. 今次跌市集中係中指大股同二三線, 呢啲正係散戶集中既持貨, 話唔係重傷都幾難矣. 如係炒股同蝕緊既股, 輸太深止都無謂, 仲有渣拿既不如轉去啲仲有增長既中資股好過, 橫掂跌起嚟都係咁慘烈, 升番去怕且跑得快啲啩. 仲有錢既就提議至少六成現股倉, 真係創新低就愈低愈買, 對象咪買啲指數基金放係枕底囉, 唔好話等萬x 再哂冷, 講既九點九都做唔到, 不如切實揾個可行既去做好過, 只要中期內差唔多必贏就可, 邊有長短都贏既方案咁筍先, 諗到都做唔切嘞, 起碼身邊從未見過做到囉.


百萬倉都有衝動轉哂去高波動, 但預防估錯都係中庸咁溝算, 反正而家倉內個啲都唔算係保守類囉.

大數據掘金

http://www.p5w.net/newfortune/qianyan/201201/t4042467.htm

大數據自身蘊藏著巨大的商業價值，其開發、利用和分析等一整套運作也將催生更多的行業機會，並帶動相關產業的發展。

　　儘管一面頻繁降價促銷、一面廣告攻勢凌厲，但一家零售企業最近仍頂不住競爭對手頻頻擴大市場份額，連連丟城失地。通過深入研究，企業發現原來對 手通過微博等社交網絡以及智能手機的定位數據掌握消費者的喜好，加之從門店收集的各類數據，進行整合和分析，從而第一時間捕捉到了最全面的市場情緒。同 時，他們將這些信息通過云計算平台與供應商和物流商的數據庫聯網，實時調整價格、自動補貨、跟蹤物流，輕鬆在各門店之間調配產品，實現了生產到終端消費者 的無縫連接，大幅提升了對市場的反應速度。
一家地產企業通過各種渠道獲取儘可能多的信息，更為全面瞭解自身的運營情況和外部的運營環境，從而準確地判斷出應該何時融資、何時買地、何時批量上項目，從以往在各個經濟不均衡之地圈地蓋樓的「空間掙錢」方式轉換至「時間掙錢」的方式，「快人一步」成為行業領先。
這些都是大數據應用的尋常景象。如同上世紀80年代的個人電腦，眼下，大數據還處於早期發展階段，但它已成為新時代的關鍵生產要素和產品形態，具有廣闊 的應用前景及改變世界經濟的力量。大數據的開發和應用不僅能為企業帶來更出色的商業效益，同時也將催生更多的行業機會，孕育出色的解決方案提供商，並帶動 相關產業的共同發展。正因為如此，根據 IDC的測算，到2020 年，僅企業對大數據的支出一項就將超過2000 億美元。

　　大數據的商業價值
　　IDC 在報告中提及，領軍企業與其他企業之間最大的顯著差別在於新數據類型的引入，這無疑是對大數據商業價值的充分肯定。傳統的商業智能系統中用以分析的數據， 大都是企業自身信息系統所產生的標準化和結構化的運營數據，只佔到企業所能獲取數據的不到15%。另外85%的非結構性和半結構性數據廣泛存在於社交網 絡、物聯網、移動計算、傳感器和電子商務等媒介之中。企業如果能將這些新的數據與業務融合，決策的依據會更全面準確。電信諮詢公司Ovum的最新調查顯 示，在北美、歐洲和亞太地區將近有半數以上的企業IT部門在不久的將來投資大數據分析。
早在2007年，沃爾瑪就建立了一個存儲能力高達 4PB以上的超大數據中心，其數據量在2010年時已達到美國國會圖書館的167倍。通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最瞭解顧 客購物習慣的零售商。中國移動通過對社交媒體等各種來源的大數據分析，第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲 知市場行情。
電子商務企業作為大數據時代的「吃螃蟹者」，也已經初品其甘甜。早在2006年，eBay就成立了大數據分析平台，為了準確分析 用戶的購物行為，eBay定義了超過500種類型的數據，對顧客的行為進行跟蹤分析。通過對關鍵字廣告的投入產出進行衡量，公司精確計算出每一個關鍵字為 eBay帶來的投資回報，優化過後，自 2007 年以來，eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家佔總銷售額的百分比卻上升至32%。
國金證券TMT分析師趙國棟認為，企業應用大數據分為三步：第一是要融合企業內外的海量信息；第二要具備行業建模及分析的能力；第三要與企業的決策和業務流程深度整合。前兩步是技術推動，第三步將引起企業組織、流程甚至是文化方面的變革。
　催生新一代IT領袖
　　正因為其中所蘊藏的巨大價值，大數據成為了眾多企業淘金的「聖地」。
IBM架構師史蒂夫·沃特（Stephen Watt）曾在《Deriving New Business Insights with Big Data》一文中簡單闡述過大數據的生態系統。簡而言之，大數據的生態系統，就是數據的生存週期。數據從產生，到處理，再到價值提取，最後被消費掉，這整 個過程就構成了大數據的生態系統（圖1）。每個步驟中都存在著不同的商業需求，已有不少成熟和初創公司深耕各自所在的領域，以期儘早佔據優勢地位。以投資 Facebook而聞名的風險投資機構AccelPartners認為，大數據是信息技術未來發展的戰略走向，將催生下一代價值數萬億美元的軟件企業。

源自雅虎的大數據系統Hadoop，主要面向存儲和處理成百上千TB直至PB級別的結構化、半結構化或非結構化的大數據。Hadoop能將大數據分解成多個子問題，將它們分配到成百上千個處理節點之上，再將結果彙集到一個小數據集當中，從而更容易分析得出最後的結果。
相比傳統的數據存儲系統，Hadoop成本更低。傳統數據存儲的費用是每GB 5美元，而在同樣容量下，Hadoop的成本僅為0.25美元。此外，Hadoop具有更強的可擴展性，幫助企業用較低的成本為此前購買的設備添加額外的 存儲空間（圖2）。僅這一性能就可在未來五年內使50%以上的數據都存儲在Hadoop環境中。

如今，Hadoop已經成為AOL、Facebook和Twitter這些公司大數據分析解 決方案的主要提供商。類似Facebook這樣的互聯網企業，一天產生的數據要比許多大公司一年的數據還要多，它們通過Hadoop收集和存儲這些數據， 再使用開源數據倉庫工具集中對其進行分析。
此外，各種新型大數據公司都呈現喜人的增長態勢。Opera Solutions的客戶將數據上傳到Opera平台，Opera根據每個客戶的個性化需求，僱傭各行業的專家來幫助他們進行數據分析，公司年營業額已經 超過1億美元。另一大數據服務商Teradata，公司2011年第1季度的營收比2010年同期增長了18%。在其總裁兼首席執行官看來，大數據需求市 場的強勁表現，是營收增長的重要原因。
傳統IT巨頭也紛紛圍攻搶食大數據盛宴。IBM憑藉在硬件與軟件方面的優勢，提供端到端、整體的大數據 解決方案。此外，在數據存儲、分析等領域有著傳統優勢的廠商，如惠普、甲骨文等公司，在大數據領域也有著明顯的優勢。2011年10月，甲骨文發佈了新版 NoSQL數據庫企業版，這是運行於Hadoop之上的大數據軟件之一。除了花大力氣開發自有技術，更多的企業希望通過合作與併購的方式來迅速彌補技術鏈 條上的不足。微軟宣佈與Hortonwork公司建立新的合作夥伴關係，後者致力於Hadoop開發。為了增強非傳統數據分析的能力，Teradata收 購了Aster Data公司。照此情形來看，一些提供單一技術方案的IT公司，很可能難逃被收購的命運。
對於國內市場，國金證券分析師易歡 歡表示，在電信、金融等重要行業，現在最大的投資建設就是數據中心的相應擴容，這幾年還停留在儲存部分信息階段，未形成對海量信息的檢索、分析、識別以及 對未來業務的預測，提升的空間相當大。對地理信息系統進行相關研究的超圖軟件（300036）以及擁有非結構化數據的相應處理業務的拓而思 （300229）以技術手段創新為依託，都已經開始向自己擅長的大數據方向衍生。用友軟件（600588）則憑藉IT系統重構的機會有望在大數據浪潮中分 得一杯羹。對於電商來說，大數據不僅能助其準確決策，為企業自身業務提供支撐，如果拆分出來，也可以作為獨立收入來源。淘寶第一個成熟的商業數據產品「數 據魔方」計劃將於2012年開放數據給第三方應用，屆時有望成為淘寶另一項收入來源。

　　攜手云計算
　　根據IDC的報告，未來十年全球大數據將增加50倍。僅在2011年，就有1.8萬 億GB的大數據創建產生，相當於每位美國人每分鐘寫3條Tweet，而且還是不停地寫2.6976萬年。海量的數據需要足夠空間來存儲，大數據為云計算大 規模與分佈式的計算能力提供了應用的空間。
最近一年多來，谷歌、Facebook、Rackspace等公司紛紛投建新一代數據中心，大部 分都採用更高效、節能、定製化的云服務器。根據IDC預測，80%的商業企業應用程序將被部署在云平台中。Gartner則預計到2016年底，1000 家全球大型企業中將有半數以上會把與客戶相關的敏感數據存儲在公共云中。這對於一些空置的云計算數據中心無疑是一大利好。IBM中國開發中心信息管理部大 數據開發部門經理王洪遠更預測，大數據會引發數據倉庫、數據挖掘、商業智能、云計算等應用的連鎖反應。IBM 中國開發中心首席技術官（CTO）毛新生表示，電信、銀行、保險等行業都特別希望利用互聯網蒐集海量信息，與原來交易系統中的數據結合起來，分析用戶行 為，過去做這些比較麻煩，現在云計算可以將上百萬台機器轉化成一台超大型計算機，使企業獲得新的競爭力。
雖然炙手可熱，但大數據時代的到來， 對企業來說也存在著一些風險，包括企業網絡和計算機系統是否跟得上海量數據的處理、數據能否及時更新、是否會丟失核心信息、如何處理格式繁雜的各種數據 等。IDC預測，要充分發揮「大數據」額外的競爭優勢，需要「大管道」和超高速的網絡連接，這將使得網絡的作用比以往更為關鍵。■

迎接大數據時代

三種大數據

網絡上信息如海，數據如山。如何便利快捷地找到自己需要的信息，如何利用如海似山的數據創造有競爭力的商業模式，如何掌控大數據進行社會管理和服務，正是今天個人用戶、以網絡業為首的企業界以及社會管理部門所面臨的重大機遇和挑戰。

　　在如何獲取大數據的問題上，網絡業正逐步形成三種戰略：前台為主，中台為主或後台為主。蘋果公司實行的是典型的前台為主戰略，即通過設計、製造 和銷售各類數據終端從源頭上獲取數據，通過自己開發的操作系統和開放平台來規範數據的標準，通過自己的云計算系統來彙集和存儲數據。Facebook則是 典型的中台為主戰略，即通過Web2.0平台的建設和運營獲取標準化和結構化的數據，並通過標準接口和對第三方應用的開放形成龐大的共享數據流。亞馬遜實 行的是典型的後台為主戰略，通過建立強大的經營後台獲取豐富的用戶數據，並通過對第三方電商開放獲取電子商務行業的大數據。

　　以何為主並不意味著排斥其他，真正有實力有理想的網絡公司正在全面出擊，實施系統大數據戰略。谷歌曾是個單純的搜索網站，至今靠搜索仍創造著輝 煌的業績。但面對Web2.0革命的挑戰和隱約可見的大數據時代，谷歌幾經躊躇毅然走上了轉型新路。谷歌通過Google+將網站進化到平台，搶奪中台陣 地；通過安卓移動操作系統和推出平板電腦，爭雄前台市場；通過google drive涉足云計算領域，試水後台。這看似複雜全面出擊的玩法如果從大數據角度去理解，暗藏邏輯和雄心昭然若揭。

　　在如何管理大數據的問題上，無論誰來做都難以迴避三大挑戰：個人隱私、企業利益和社會安全。在大數據爭奪戰中，個人、企業和政府是三大主角。在 理想上，大數據的獲取和使用約束越少越好；在現實中，數據所有權和使用權卻成為巨大障礙，大數據難以做大。經過多年探索實踐，一些約定俗成的規矩逐漸形 成，在一些國家已經上升到法律層面。例如，個人隱私未經本人同意不得公開，非公開的獲取和使用也得保護個人信息（姓名換成ID，屏蔽信用卡號碼等等）。隨 著網絡服務的發展，企業間的數據平等共享和交換開始時髦起來。至於對那些靠百姓稅金養活的社會管理部門，越來越多的國家立法規定必須向公眾提供原始的、完 整的、實時的數據。

　　在如何利用大數據的問題上，正出現三種局面：數據獨佔、數據共享和數據公開。無論在個人層面、企業層面還是政府層面，數據獨佔幾乎是一種本能。 大家憑直覺認為一旦把自己的數據拿出去共享或公開，一定會被別人佔了便宜或做出對自己不利的事情。這有一定道理，但代價是無法有效利用大數據時代的機會和 空間。

　　以蘋果和Facebook為代表的Web2.0平台正在使數據共享成為時尚。基於平台與應用之間的數據平等交換和共享，平台運營商和應用運營商 都獲得了過去無法獲得的用戶數據。當然，這種平等交換和共享是相對的，一個成功的平台可以彙集和整合數以十萬計的應用所帶來的豐富數據，而每個獨立的應用 獲得數據卻極其有限。但無論如何，這種交易是公平的、雙贏的，儘管大贏家是平台運營商。

　　在數據公開方面，引導潮流不是個人或企業，代表公共利益並由公眾稅收維持的政府反而正在成為數據公開的潮流引領者和規則制定者。世界上幾十個國 家去年成立了開放政府聯盟，其中有美國和英國，但也有秘魯、東帝汶、肯尼亞這樣的發展中國家加盟。聯盟的基本宗旨就是向人民提供儘可能多的數據。今天，由 美國政府開發運營的大數據網站Data.gov正成為有志在大數據時代建功立業的個人、企業和社會團體的朝聖地。這個網站體現了大數據時代所需要的基本特 徵：數以十萬計的開放數據庫，數以千計的數據分析工具，對任何第三方開放，歡迎來自其他國家、企業和個人的參與建設和創新。

　　大數據是個浩瀚的藍海，無邊無際，風很大，浪很高，水很深。主動參與進去未必會成功，而被動捲入則一定失敗。在山重水復中尋找新路，注定是這一代的歷史使命，無論他們是個人、企業還是政府。

讀《大數投資》有感 孫旭東

習慣大數據時代

大數據和移動辦公時代的到來會對老牌的專業信息服務提供商產生什麼影響？相應的又該做出哪些改變？近日，湯森路透集團旗下全球戰略市場集團總裁任善可 （Shanker Ramamurthy）與《第一財經週刊》記者婁曉晶分享了他對大數據時代的信息商業化模式和移動化辦公的看法。

C=CBNweekly
R=Shanker Ramamurthy

　　湯森路透集團是全球領先的專業信息服務提供商。它將專業知識與創新科技相結合，為金融與風險、法律、稅務與財會、知識產權與科技以及媒體領域的專業人員和決策者提供重要的信息，產業還包括世界上最受信賴的新聞機構。

　　Ramamurthy在工作中的直接匯報對象是湯森路透集團總裁和CEO，是湯森路透核心領導團隊的重要成員。

　　C: 蘋果和Facebook這樣的公司收集了大量的私家數據，這會對專業的數據分析公司造成什麼影響？

　　R: 現在越來越多的人開始習慣於「我們生活在一個大數據時代」這件事了，這對我們來說很幸運，我們的工作意義也更多地被認可。數據分為兩種，一種是結構性的數 據，這就是我們一直在處理的東西，我們通過專業的記者團隊和固定的信息收集途徑獲得數據，然後將它們轉換為相關的觀點提供給大客戶，它可以顯示金融波動和 商業機會。另一種形式的信息叫抽象信息，這也是目前越來越多的公司在處理的內容，但是它的信息源和受眾都和我們不同，不在我們目前的工作之中。

　　C: 我們注意到，像iPad這樣的移動終端也越來越成為辦公的一部分。如何對待這股趨勢？

　　R: 這絕對沒錯。在幾十年前PC剛剛得到普及的時候，我們就投入了很大心血在桌面辦工上，而現在是平板電腦和手 機了。我們推出了一個新的PC桌面金融信息產品Eikon。它也支持iPhone和黑莓，並且會在未來做得越來越輕便。我們給專業的法律人士提供的法律信 息在線平台WestlawNext現在也推出了移動設備訪問服務。在以前，法律人士想要在厚厚的法典裡尋找一個內容，做上標記並且補充一些信息時很麻煩， 現在他們用手機也能查，然後調出一個窗口添加自己想寫的備註信息。我覺得這就是未來的趨勢。

　　C: 路透還有一塊軟件公司業務，這在整個湯森路透架構中持一種什麼樣的地位？

　　R: 最基礎的層面是信息的收集整理，高一層面是信息的分析。再往上一層面所做的是工作流程中的管理，最高的層面就是建構整個市場的數據平台、交易平台。

　　軟件的作用發生在實際的工作流程裡，幫助我們在專業層面做工作流程的整理。舉一個例子，很多公司的法律部，比如中石油或者歐美的大型企業，它都會有法 律顧問，這些法律顧問每年接手的案例達到100多件以上，我們會提供專業軟件作為工具，幫他們做好工作流的整理。我們在某種意義上可以說是兩種公司，既是 提供信息服務的公司，也是轉變信息服務的公司。

　　C: 《紐約時報》說，它的廣告收入的重要性讓位於訂戶營收，而訂戶來自於電子版。那麼湯森路透旗下Times的電子版表現怎麼樣？紙質版總有一天會消亡嗎？

　　R: 首先，紐約時報是個B2C公司，而我們是B2B公司，這是兩種不同的模式。雜誌、報紙他們的大部分盈利都來自於廣告，而我們不打算從報紙的廣告或者訂閱上賺錢，我們主要還是為大客戶提供專業的商業信息。

　　但是，我的確認為紙質版的報紙是會消亡的，至少會減少，這是現在這個市場的情況。像我的孩子只會在iPad上看書，每個出版人都要認真地考慮這個問 題。對我而言，現在的情況就像二三十年前，我們為律師這些專業人士專門出版書選，但是現在我們為他們打造一個把內容都放上去的網站或者應用，它可以實現並 能更好地實現應有的功能。

Gartner：全球IT支出增長疲軟，大數據業務將成驚喜

Gartner預計2012年全球IT支出為3.6萬億美元，低於此前預計的3.75萬億美元。Gartner還預計明年全球IT支出將微幅增長3.8%。微軟和IBM的三季報已經讓市場對IT支出的疲軟感到憂慮。

全球IT支出在2013年預計將超過3.7萬億美元，較2012年預計的3.6萬億美元支出增加3.8%。但大數據（big data）業務將帶來更多驚喜。

 

Gartner高級副總裁Peter Sondergaard表示：「到2015年，全球將新增440萬個IT崗位來支持大數據業務，其中在美國將辛之呢過190萬個IT職位。此外，美國大數 據相關的新增崗位將創造三個IT業意外的就業機會，因此在未來四年裡，信息產業將為美國帶來合計超過600萬個職位。」

 

他還說道：「但這也帶來了挑戰，行業的人才不足。我們的教育體系無法滿足。因此只有1/3的崗位預計能夠得到滿足。數據專家是稀缺商品。IT巨頭們需要立刻吸引這些人才。這些崗位是信息經濟的未來。」

 

以下圖片來自Dave Feinleib

阿里巴巴的大數據夢

為了迎接即將到來的大數據時代，各大互聯網公司都在爭分奪秒。阿里巴巴在公佈大數據分享平台之後的半年中，也全面啟動了攻勢。但即使是這個行業的先行者，離大數據時代也還有不小的距離。

剛剛過去的2012年，秦予有個很大的遺憾，就是沒能招聘到自己想要的數據科學家，浪費了公司給的招人名額。他是支付寶用戶價值創新中心的負責人。這個中心是支付寶大數據業務的核心部門。

阿里巴巴2012年的進人指標只有200個，具體到支付寶公司，基本是只出不進，只有秦予所在的部門得到了難得的兩個進人名額。但她只招到了一個合適的。

事實上，各大互聯網公司都在尋找這樣的人。騰訊網絡媒體事業群總裁劉勝義2012年年中就公開表示：隨著用戶各類數據的累積，大數據時代已經來臨。騰訊各大產品線中都擁有自己的數據挖掘團隊。而騰訊最新財報顯示，QQ用戶數接近8億人，活躍用戶數近2億人。

阿里集團2012年7月10日就已宣佈，設立首席數據官崗位（CDO），負責推進「數據分享平台」戰略。同日，阿里發佈「聚石塔」平台，為天貓、淘寶平台上的電商及電商服務商等提供數據云服務。

阿里巴巴集團表示，如何挖掘、分析和運用這些數據，並和全社會分享，是這個戰略的核心所在。阿里巴巴是年交易額過萬億元的中國最大的電子商務平台，目前有兩萬人左右，其中近千人從事數據業務工作。

可以看到，從數據中掘金，已經成為各大互聯網公司的共識。但在這個即將到來的大數據時代，這些公司具體將如何推進呢？

「離大數據時代 還有不小距離」

秦予要找的並不是一般的數據分析師。

「國內不缺數據挖掘人才，但很難找到數據科學家。」秦予對南方週末記者說，秦予的團隊有7個人，他們在支付寶內部被稱為「數據科學家」。

一般的數據分析師是根據支付寶的各種數據進行分析，給公司決策層和各個業務部門提供諮詢支持。這也是目前很多公司都設有的商業智能部的主要職能。但數據科學家們做的事情是開發出具體可以銷售的商用化的大數據產品。

所謂大數據，一般是1000T以上的數據，如果按照一般機器配置，相當於400台到500台電腦。對這些數據信息的商業化開發就是大數據產業鏈。

《大數據時代》一書中提到，未來，數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。數據科學家被認為是下一個十年最熱門的職業。

而大數據跟個人最為密切的關係是對隱私的可能侵入。比如，亞馬遜監視著我們的購物習慣，谷歌監視著我們的網頁瀏覽習慣，微博似乎對我們和我們朋友的關係無所不知，QQ圈子能給你推薦你不願意再見面的某個女生的照片和動態信息。

秦予是從美國歸國的計算機模擬博士後，在摩根大通和匯豐銀行工作過多年，2010年加入支付寶公司，負責支付寶和淘寶集市的大數據業務。支付寶公司擁有中國僅次於銀行業的個人數據信息。

「阿里巴巴有海量的數據，對於做大數據的人來說，阿里巴巴是中國最好的平台，很吸引人。因為我的金融背景所以選擇支付寶。」秦予對南方週末記者說。

回國進入大數據行業之後，秦予參加了很多大數據的論壇和研討會，她最大的體會是，看到的新東西很少。

「別說大數據，連小數據都很少。現在很多公司說的大數據，大都是數據的蒐集和整理。這是底層的工作。」秦予說，「中國離大數據時代還有不小距離。」

即使是作為國內大數據業務的先行者阿里巴巴，其大數據業務發展也依然是分散在各個子公司，並在2012年下半年才開始推出少量的商用產品。

「從人出發，先去找人」

支付寶曾經在八年前公司成立第二天就建立了數據部門，但真正有大數據業務，是在2010年的事情。正是那時候，支付寶從招商銀行信用卡中心招來一批專業的金融人才。秦予也是那時候加入支付寶的。

「金融行業的大數據業務已經很成熟了。」秦予說。

支付寶的數據科學家每天做的工作就是，把客戶分成50個族群進行研究。比如，細分出都市輕熟男群體，這個群體的特徵是每次買的不貴，均價七八十元，收入中等，但很喜歡在網上買東西。

還有一個族群被稱作「千金美少女」，其特徵是收入並不高，但家裡有錢，買得多，買得貴。

按照分群研究的思路，秦予的團隊把淘寶、天貓、支付寶和聚划算的用戶做系統研究，通過觀察他們喜歡看什麼媒體，上什麼網，來「生動地」知道用戶是個怎樣的人，進而推薦商品供用戶購買。

能識別用戶之後，在寫商品推薦文字的時候，不再是過去那樣千篇一律地使用「親」作為開頭。

「今天很多網站犯的錯誤就是，根據個人購買記錄，推薦一個類似的產品。其實用戶很可能買過了。用戶要的是你給他推薦一個跟他相似的人買的東西。」秦予對南方週末記者說，以前的數據研究思路是從產品出發，大數據時代是從人出發，先去找人。

支付寶發展大數據業務，目前主要是為內部服務。比如，過去支付寶很重視新客戶的獲取，但後來發現開賬戶的人多，關賬戶的人也不少，通過數據分析，支付寶建立了一個流失預警模型，預測每一個人未來三個月是否會離開支付寶，並對潛在的流失用戶做一些喚醒。

「支付寶是准金融行業，數據比較敏感，涉及用戶隱私，還沒有到開放的階段。」秦予對南方週末記者說，支付寶非常忌諱提供商用化產品給商戶，很多合作方惦記著的是支付寶的數據，但這是支付寶的高壓線。

「支付寶發展大數據的目的，跟淘寶和天貓有點偏差。我們更多地是為內部服務，淘寶和天貓更多地強調商業化。」秦予對南方週末記者說，阿里巴巴集團的大數據業務商用主要是淘寶平台的幾個公司在推進。

「數據分享平台」戰略

淘寶平台的數據大概可以分成三塊，一是離線的數據，比如什麼地方的人最愛吃大閘蟹。另外一些在線數據，主要是圖片，淘寶一些大的賣家都把圖片存在淘寶裡面。還有一些信息是用戶的淘寶收藏夾。

2010年3月，淘寶宣佈將面向全球首度開放數據，並制定了兩條大原則：數據分層次開放；涉及消費者個人或者企業隱私的數據絕對保護。

淘寶的數據開放一是對公眾的免費信息，比如推出類似於宏觀經濟數據的「淘寶指數」。商家可以根據以往的銷售信息和「淘寶指數」進行生產、庫存決策。對於大眾來說，淘寶的數據發佈就像是統計局和價格監測機構的功能，淘寶指數相當於行業和宏觀經濟的各項指標。

作為針對企業的數據開放的商用產品，淘寶推出了數據魔方產品，通過淘寶數據魔方平台，商家可以直接通過數據魔方產品獲取行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者行為情況等，但是不能獲得競爭對手的數據。

2011年4月，數據魔方正式上線。在「店小二」的推廣下，林氏木業成為第一批使用者。林氏木業是一家完全依靠互聯網平台銷售家具的電商公司。

該公司一位市場推廣人員對南方週末記者介紹了數據魔方的具體運用過程：依據數據魔方關於熱詞的各項數據變化，及時調整優化商品標題，提高寶貝排名，進而獲取更多流量，提高銷量。

以銷售面膜為主的素野天貓旗艦店的運營經理陳林告訴南方週末記者，素野選擇數據魔方專業版本，支付3600元/年的費用，除魔方外，還可以使用量子恆道（淘寶官方推出的一款免費數據分析工具）。

「數據魔方帶來的更多是虛的概念，對流量、銷售額這種具體指標意義不大。」陳林說。

2011年6月，淘寶一分為三，變成天貓、淘寶集市和一淘網。這之後，淘寶系的大數據發展的主要任務放到了商家已經形成了付費習慣的天貓平台。目前天貓的主打大數據商用產品是聚石塔。

2012年7月，阿里巴巴集團的「聚石塔」正式發佈，「數據分享平台」戰略全面展開。聚石塔是阿里巴巴首次聯合全集團大數據力量打造的一款大數據商用產品。其中，天貓及淘寶網主要負責尋找合作夥伴，發展商家，阿里云負責提供云主機，萬網負責客戶服務。

同時，阿里巴巴B2B公司CEO陸兆禧出任集團首席數據官崗位，向CEO馬云直接匯報。馬云在聚石塔發佈的時候宣佈了阿里集團未來新戰略：平台、金融、數據。

聚石塔提供數據存儲、數據計算兩類服務。根據官網上的指導價格，若需要內存為1200M、50G容量的數據存儲服務，優惠價為6090元/年；如果購買英特爾雙核處理器、內存4G、硬盤500G、帶寬5M的彈性託管服務，價格約在7700元/年。

廣州衣酷服飾有限公司的運營總監敬小虎對南方週末記者表示，他們公司是2012年9月開始使用聚石塔服務的，正好趕上「雙十一」大促銷，兩天之內發完了所有的貨，總共3萬多票。他負責該公司在天貓上的店舖皓盾天貓旗艦店的運營。

「沒有這個軟件，半個月都發不完這些貨。」敬小虎對南方週末記者說，如果按照2011年沒有加入聚石塔時候的「雙十一」銷售情況，光把訂單人工下載下來就花費了三五天時間。而且還出現過很多漏單和重複下載問題。

不過，敬小虎表示，如果店舖一天的銷量能做到500票以上，購買聚石塔服務比較划算，否則軟件買下來除了應對「雙十一」這樣的大促銷，基本就閒置著。

平台後的產業鏈

阿里巴巴公佈的信息顯示，自2012年7月10日聚石塔發佈以來，已有十多萬的商家入駐。聚石塔的訂單覆蓋率，10月中旬的數字是20%。

2012年「雙十一」購物狂歡節，是對天貓大數據發展的一次檢驗。據天貓官方數據顯示，狂歡節大促當天，聚石塔內系統處理的訂單超過天貓總量的20%，比平時增長20倍。

又一城公司是首批進入聚石塔服務器項目的軟件IT企業。又一城公司的銷售人員賴活龍對南方週末記者表示，有ERP系統的商家可以直接找天貓，沒有ERP系統的商家，只能找像又一城這樣跟天貓有合作的軟件商，讓軟件商幫忙接入聚石塔服務。

又一城和阿里巴巴的合作模式是，又一城基於聚石塔開發的軟件，對接淘寶和天貓等阿里系公司的後台系統，包括訂單信息、商品信息、會員信息、財務信息、物流信息和庫存信息。

賴活龍對南方週末記者透露，最近半年，他的重點一直是推銷聚石塔產品，一開始很多商家聽到是推銷軟件產品的電話就會按掉電話，現在的情況好多了，不少商家主動打電話來瞭解情況。

「這跟天貓的宣傳很有關係，另外就是雙十一檢驗了產品的價值。」賴活龍說。

賴活龍也承認，商家加入聚石塔之後，最直觀的改變是訂單處理的效率提高了，以前從淘寶平台下載訂單，一分鐘能下載200單，現在至少2000單。但銷售額並沒有太大改變。

越來越多的商家被迫參與到大數據產品的購買中來。

因為促銷活動越來越多，參加的話，IT系統往往跟不上，造成錯單配送等問題，中差評接踵而至，動態評分直線下降，銷量跟著下降，所以只能是購買聚石塔服務。不參加的話，沒有流量，沒有銷售額。

「如果商家不跟著淘寶走，就會受到冷落，你進來了，碰到雙十一這樣的活動，天貓會看你是否加入了聚石塔，如果沒有加入，你報名的資質能否通過是個大問題。」賴活龍說。

思考的碎片---DATE草根的大數據分析 2013/01/21 Boracay的碎片哥

《大數據時代的歷史機遇》 引子 趙國棟