浏览打印机找不到 大数据时代，别让思维方式拖你后腿(4)

当整个搜索行业都意识到点击数据的重要性后，这个市场上的竞争就从技术竞争变成了数据竞争。这时，各公司的商业策略和产品策略就都围绕着获取数据、建立相关性而开展了。后进入搜索市场的公司要想不坐以待毙，唯一的办法就是快速获得数据。

比如微软通过接手雅虎的搜索业务，将必应的搜索量从原来Google的10%左右陡然提升到Google的20%??30%，点击模型估计得准确了许多，搜索质量迅速提高。但是即使做到这一点还是不够的，因此一些公司想出了更激进的办法，通过搜索条（Toolbar）、浏览器甚至输入法来收集用户的点击行为。这种办法的好处在于它不仅可以收集到用户使用该公司搜索引擎本身的点击数据，而且还能收集用户使用其他搜索引擎的数据，比如微软通过旧浏览器收集用户使用Google搜索时的点击情况。

这样一来，如果一家公司能够在浏览器市场占很大的份额，即使它的搜索量很小，也能收集大量的数据。有了这些数据，尤其是用户在更好的搜索引擎上的点击数据，一家搜索引擎公司可以快速改进长尾搜索的质量。当然，有人诟病必应的这种做法是「抄」Google的搜索结果，其实它并没有直接抄，而是用Google的数据改进自己的点击模型。这种事情在中国市场上也是一样，因此，搜索质量的竞争就成了浏览器或者其他客户端软件市场占有率的竞争。虽然在外人看来这些互联网公司竞争的是技术，但更准确地讲，它们是在数据层面竞争。

很多时候，落后与先进的差距，不是购买一些机器或者引进一些技术就能够弥补的，落后最可怕的地方是思维方式的落后。西方在近代走在了世界前列，很大程度上靠的是思维方式全面领先。

机械思维曾经是改变了人类工作方式的革命性的方法论，并且在工业革命和后来全球工业化的过程中起到了决定性的作用，今天它在很多地方依然能指导我们的行动。如果我们能够找到确定性（或者可预测性）和因果关系，这依然是最好的结果。但是，今天我们面临的复杂情况，已经不是机械时代用几个定律就能讲清楚的了，不确定性，或者说难以找到确定性，是今天社会的常态。在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。

大数据思维和原有机械思维并非完全对立，它更多的是对后者的补充。在新的时代，一定需要新的方法论，也一定会产生新的方法论。

在有大数据之前，我们寻找一个规律常常是很困难的，经常要经历「假设——求证——再假设——再求证」这样一个漫长的过程，而在找到规律后，应用到个案上的成本可能也是很高的。但是，有了大数据之后，这一类问题就变得简单了。

比如通过对大量数据的统计直接找到正常用电模式和纳税模式，然后圈定那些用电模式异常的种植者，或者有嫌疑的偷漏税者。由于这种方法采用的是机器学习，依靠的是机器智能，大大降低了人工成本，因此执行的成本非常低。在美国有大量类似的报道，在各种媒体上都可以看到。

在大数据出现之前，并非我们得不到信息直接的关联性，而是需要花费很长的时间才能收集到足够多的数据，然后再花费更长的时间来验证它，这也是过去大部分传统的企业对于细节数据的收集和处理不是很重视的原因，相比之下他们更看重经验和宏观数据。但是到了大数据时代，这些企业的观念也在慢慢转变。

亚马逊的优势在于它拥有顾客全面的信息。比如张三上周买了一台数码相机，之前他还购买了几个玩具，同一个地址的李四前两天买了婴儿用的浴液。那么可以联想到张三和李四是一家人，他们有个出生不久的婴儿，张三买数码相机或许是为了给孩子照相。他们或许会对冲印照片（并做成贺年卡），或者电子相框有兴趣。如果将他们的地址和美国个人住宅信息网站zillow.com联系起来，很容易了解到他们的住房价值，进而估计出他们的收入。这些条件是沃尔玛不具备的。亚马逊的第三个优势在于它的任何市场策略都能马上实现，比如它能够随时捆绑商品，并且随时调整价格进行促销；而美国所有的实体店，调整价格都需要在晚上关门之后进行，因此即使它们数据挖掘的速度和亚马逊一样快（当然这是不可能的），在市场上的反应也跟不上亚马逊这样的电商公司。

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