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大数据价值链上还出现了很多这样的中间人。比较早期的一个就是Hitwise,现在它已经被益百利收购了。Hitwise与一些互联网服务公司合作,它支付给这些公司一些费用以使用它们的数据。这些数据只是以一个固定的低价授权给Hitwise,而不是按它所得利润的比例抽成。这样一来,Hitwise作为中间人就得到了大部分的利润。另一个中间人的例子就是Quantcast,它通过帮助网站记录用户的网页浏览历史来测评用户的年龄、收入、喜好等个人信息,然后向用户发送有针对性的定向广告。它提供了一个在线系统,网站通过这个系统就能记录用户的浏览情况,而Quantcast就能得到这些数据来帮助自己提高定向广告的效率。
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这些中间人在这个价值链中站在了一个收益丰厚的位置上,但是它们并没有威胁到为他们提供数据的数据拥有者的利润。现在,广告业是一个高利润行业,因为大部分的数据都藏身于此,而社会各行各业都急切地需要通过挖掘这些数据进行定向广告。随着越来越多的事情被数据化,越来越多的行业意识到它们与数据有交流,这些独立的数据中间人也会在别处出现。
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有时,这些中间人不一定是商业性质的组织,也可能是非营利性的,比如,2011年由美国几个最大的医疗保险公司联合创立的卫生保健成本协会(Health Care Cost Institute)。它们的数据汇集了来自3300万人的50亿份保单,当然这都是匿名的。数据共享之后,这些公司可以看到在一个较小的独立数据库里看不到的信息。2008年9月,这个超大型数据库就有了第一个重大发现,那就是美国的医疗花费比通货膨胀率的增长速度快3倍之多。但是在各个细微方面的情况就各有不同了:其中急诊室治疗费用上涨了11%,而护理设施的价格实际上是下跌了的。显然,医疗保险公司是不可能把它的价格数据给除非营利性机构之外的任何组织的。这个组织的动机更明确,运行更透明化且更富有责任心。
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大数据公司的多样性表明了数据价值的转移。在Decide.com的案例中,产品价格和新产品的发布数据都是由合作的网站提供的,然后合作双方共同分享利润。Decide.com通过人们在这些网站购买产品而赚取佣金,同时提供这些数据的公司也取得了部分利润。相比ITA提供给Farecast的数据不抽取佣金而只是收取基本授权费用的情况,这说明了这个行业的逐渐成熟——如今数据提供者会更占优势。不难想象,埃齐奥尼的下一个科技公司应该就会自己收集数据了,因为数据的价值已经从技术转移到了数据自身和大数据思维上。
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随着数据价值转移到数据拥有者手上,传统的商业模式也被颠覆了。上文提到的与供货商进行知识产权交易的欧洲汽车制造商就拥有一个非常专业的数据分析团队,但是还需要一个科技公司来替它挖掘数据的价值。这个科技公司肯定是可以得到报酬的,但是大头还是被这个汽车制造商赚走了。不过,这个科技公司发现了商机,于是它改变了它的商业模式:它为客户承担一定的风险,因为有风险就有回报。而且,它用部分报酬换取了一部分的分析结果,因为这个分析结果是可以循环使用的。比如,对于汽车配件供应商来说,它们未来肯定都想为它们的产品加上测试仪或者把提供产品评估数据写进销售合同的标准条款中,这样它们就能随时改进产品的质量了。
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对于中间商来说,公司之间不愿意进行数据共享的问题会让他们感到很头疼。比如Inrix就不再只收集关于地理位置的数据了。2012年,它就关于车辆的自动制动系统何时何地会生效进行了分析,因为有一家汽车制造商用它的遥感勘测系统实时地收集了这些数据。它们认为如果车辆的自动制动系统在某段路上老是启动的话,就说明这段路比较危险,应该考虑更换路径。所以Inrix不仅能够推荐最便捷的路径,而且可以推荐最安全的路径。但是这个制造商并不想和别人分享这些数据,也不愿分享它的全球定位系统收集到的数据。相反,它要求Inrix只能在它生产的车上安装这个系统。在制造商看来,公开这些数据似乎比汇聚众人的数据一起来提高系统的整体精确性更有价值。但即便如此Inrix也相信,到最后,所有的汽车制造商都会意识到数据共享的好处。Inrix有一种强烈的乐观精神:作为一个数据中间商,它的运行完全是依靠多种多样的数据来源。
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大数据时代中的公司正在体验着不同的商业模式。作为中间商的Inrix把它的工作重心放在了设计上,这与众多科技创业公司的商业模式不同。微软掌握着技术的核心专利,但是它却认为,一个独立的小公司可能更容易被接受,更有利于汇聚行业内各方的数据并从知识产权中获利最大。还有,微软用来分析病患再入住率的Amalga系统曾经就是华盛顿中心医院自己的内部急症室软件Azyxxi,这是医院在2006年卖给微软公司的,因为考虑到微软更有能力把这个软件做好和挖掘出这些数据的潜在价值。
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2010年UPS就把它的UPS Logistics Technologies部门卖给了一家叫Thoma Bravo的私人股本公司。如今,它已经变成了Roadnet Technologies,可以为多家公司进行线路分析。Roadnet从客户手中收集大量数据,同时为UPS和它的竞争者提供行业内广受认可的标杆性服务。Roadnet的首席执行官兰·肯尼迪(Len Kennedy)解释说,“如果是UPS Logistics,那么UPS的竞争对手肯定不会交出它们的数据,因此,只有让它变成一个独立的公司,UPS的竞争对手才会愿意拿出它们的数据。”最终,每个公司都从中受益了,因为数据汇集之后,系统的精确性就更高了。
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认为数据自身而不是技术和思维更值钱的想法,在大数据时代的多笔商业交易中都有所体现。2006年,微软以1.1亿美元的价格购买了埃齐奥尼的大数据公司Farecast。而两年后,谷歌以7亿美元的价格购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。
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专家的消亡与数据科学家的崛起
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在《点球成金》这部关于奥克兰运动家棒球队如何通过利用统计学和数学建模的方式分析数字,从而取得最终胜利的电影中,有一个有趣的场景,就是灰头发的老球探们坐在一旁评论球员。观众不得不因此感到畏缩,不仅因为它体现了人类做决定时完全不依靠数据的草率,而且因为我们都经历过这种依赖情感而不是科学进行判断的情况。
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一个球探说,“他不错,有天赋……而且长得也不错。”
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一个满头白发、戴着助听器的老人虚弱地附和道,“他击打动作不错,球一被碰到就一下子弹出去老远。”
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另一个球探也附和说,“击打很大声。”
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有一个球探打断了对话,说,“他女朋友真丑。”
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会议的负责人说,“那是什么意思?”
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那个人似乎很肯定地说,“女朋友丑说明没自信呀!”
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“很好!”负责人对回答很满意,然后会议继续。
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开了一会玩笑之后,一个一直没说话的球探说,“这个人有很大的气场。我的意思是,他还没上场呢,对手就已经提前感受到了他的气势。”
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另一个人附和道,“他通过了长相测试,长得不错。他随时都能打球,只是需要点儿上场时间。”
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那个常年持不赞同意见的人反复说,“我就是说说,他的女朋友真是长相平平。”
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这个场景完全展示了人类判断的误区。一个似乎经过了理智讨论的事情其实是在没有什么实际标准的情况下做出的决定。签约一个几百万美元年薪的球员,也只是看感觉,没有什么客观标准的。是的,这只是电影中的场景,但是生活中这种情况也多得是。这个场景之所以具有讽刺意味,就是因为这是普遍存在的,从曼哈顿的会议室、美国总统办公室到街角咖啡馆,任何地方,这种空泛的推理都到处盛行。
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影片《点球成金》改编自迈克尔·刘易斯的《魔球——逆境中制胜的智慧》。讲述的是一个真实的故事,介绍奥克兰运动家棒球队(又称绿帽队或白象队)总经理比利·比恩(Billy Beane)的经营哲学,描写了他抛弃几百年一直依赖的选择球员的传统惯例,采用了一种依靠电脑程序和数学模型分析比赛数据来选择球员的方法。他并没有采用那些像“棒球击球率”这样传统的标准,而是采用了看上去很奇怪的、类似“上垒率”这样的标准。这个方法发现了这项体育赛事的另一面,始终存在却一直被忽略了的一面。一个球员怎样上垒并不要紧,不管是地滚球还是三垒跑,只要他上垒了就够了。当数据表明偷垒不实用的时候,即使这会让比赛更有看头,比利·比恩也不会再关注这种华而不实的技能。
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在一片批评与质疑声中,比恩的“赛伯计量学”(Sabermetrics)在奥克兰运动家棒球队的办公室里被铭记了下来,这是以体育新闻记者比尔·詹姆斯(Bill James)在美国高级棒球研究协会(Society for Advanced Baseball Research)中的工作命名的。直到现在,美国高级棒球研究协会一直是一种奇特的亚文化的中心。比恩打破一切常规惯例,就如同伽利略用“太阳中心论”来挑战天主教的权威一样。最终,比恩带领这支备受争议的球队在2002年的美国联盟西部赛中夺得冠军,还取得了20场连胜的战绩。从那以后,统计学家取代球探成为了棒球专家,很多其他球队也开始争相采用“赛伯计量学”来指导球队运作。
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