你真的知道云数据吗？

你真的知道云数据吗？云数据是你想象中的那样吗？云数据到底是什么样的？今天400代理商的笔者就和你一块儿聊聊云数据。

　　1、云数据的迅猛进步与数据隐私的忧虑相伴而生

　　社交媒体的出现，让用户数据的推荐数目达到了很难估量的程度。而现在，社交媒体的类型有增无减，智能手机的更大普及，又让更多用户转移到互联网+，从而又进一步贡献更多数据和内容。如此的数据增量让全球社交媒体的收入大涨，仅依据咨询公司Gartner2012年的研究结果显示，2012年全球社交媒体收入估计达到169亿USD。

　　一边是社交媒体由于云数据的盆钵满载，其次则是用户不断毫无保留的将个人信息交给网络，这类信息包含年龄、性别、地域、生活状况、态度、行踪、兴趣喜好、消费行为、健康情况甚至是性取向等。一时间，针对大量用户信息的云数据挖掘、云数据剖析、云数据精确推广、广告精准效果投放等等飞速被各大公司提上日程。

　　譬如，一个发生在美国的真实故事就会告诉大家，借助数据挖掘怎么样学会大家的行踪。一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的营销劵，营销劵非常明显是给给家里那位16岁女生的。女生的爸爸非常生气，并找商场讨说法。但几天后，这位爸爸发现，16岁的女儿真怀孕了。而商场之所以未卜先知，正是通过若干产品的很多消费数据来预估客户的怀孕状况。

　　类似的云数据挖掘和推广事件在今天更多的发生，特别是社交媒体产生很多数据后。于是，很多人对个人隐私数据开始担心，开始批判云数据精确推广侵有个人隐私，忧虑大家进入了云数据失去控制的年代，并将缘由更多归结于社交媒体。

　　2、云数据推广和个人隐私泄露之间不可以完全划等号!逻辑关系不成立!

　　假如客观的剖析一下上述问题就会发现，这是一个很难分说的鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。一味地批判云数据剖析对个人用户数据的泄露或滥用是不客观的。

　　由于，社交媒体的本质在于推荐和传播，社交媒体的出现的确满足了大家推荐个人信息、晒各种数据的欲望，叫人们在过去悄无声息的日常忽然转移到了可以让全世界看到我们的平台上来。大家从而达到了内心的满足感和存在感。因此，单从个体的背后心理来考虑，社交媒体对他们来讲是有益的，他们不觉得自己贡献的是不可告人的秘密，既然推荐出来，那肯定是期望或允许其他人看到的。因此，这是一种无形的默许的买卖，用户乐意把我们的各种琐碎细节暴露于社交媒体，而对社交媒体上凌乱不堪的大量用户数据进行有序的分类和剖析也没什么不妥。

　　当然，假如社交媒体平台随便滥用或泄露用户的后台数据，譬如个人联系方法、家庭住址、银行等极为隐秘的信息，这的确是赤裸的侵犯隐私的行为，极其没道德，需要要遭到谴责和法律制裁。

　　但现在，很多云数据精确推广的首要条件是对用户在网络上留下的公开显在的信息进行算法归类和内容剖析，从而对大量用户进行人群划分，或者对小众群体进一步细分化，甚至达到某种程度上针对单个人的个性化定制，最后达到推送高质量广告或有针对性推出营销推广活动的目的。

　　所以，从这个角度来看，云数据精确推广与个人主动推荐和传播到互联网上的信息数据之间并没矛盾。大家起初可能会惊讶：为何他们了解我想买什么?为何他们了解我的需要?但伴随“猜透心思”的推送行为叫人们的生活愈加便利时，譬如省去很多搜索、查找和对比商品或服务的时间，他们或许会十分习惯并依靠这种精确性，并不会在乎他们本来就随便推荐到互联网上的杂乱信息被怎么样挖掘和借助。

　　因此，用户发布和推荐的信息是不是为隐私，在用户推荐信息之前就做过慎重考量和筛选。这一点尤为重要，这是侵犯隐私与否的界限。那些被用户选择为不合适发布或不期望其他人了解的信息就是用户觉得的隐私，而那些已经公开发布到社交媒体或互联网上的信息则被用户觉得是可以传播的。

　　所以，普通的对大量公开信息的剖析、挖掘、归类，从而进行精确推广的云数据行为不可以一味被骂成是对用户利益的损害。而那些对用户存储在某些地方、不期望被别人知道的信息(私人存储的信息)假如被别有用心的人泄露或借助，那这就是隐私侵犯行为。但这就不可以归罪于云数据，而应质问存贮平台的安全性问题。

　　因此，大家不可以过分解析云数据精确推广。其实，问题的本质在于，大家是不是真的在乎杂乱信息的去向(涉及到推荐信息的背后心理和动机)?与云数据推广是不是真的触碰了大家不可告人的秘密或底线(需要对秘密和底线重新概念)?由于，假如大家默认推荐的都是公开的，那样侵犯隐私的定义就是不成立的。假如大家有不期望其他人了解的信息，也不会贸然在互联网上推荐和传播。

　　3、云数据推广到底会给企业和用户带来什么价值?

　　讨论完上面的问题之后，大家是不是应该诚恳对待云数据精确推广这件事?那样云数据推广到底对于企业和用户两方面来讲，都有哪些样的价值?

　　1、对于企业的价值

　　让大家先看一个海外案例：

　　大家都了解美剧《纸牌屋》，提到《纸牌屋》的成功，最大的功劳便是云数据剖析。因此，《纸牌屋》几乎成了云数据推广的经典案例，也是美国Netflix公司基于用户信息挖掘来决定内容生产的成功尝试。

　　Netflix的订阅用户达到了3000万左右，而大部分用户的观影都与精确推荐系统有关。Netflix会定时采集并剖析用户观看电影或电视剧的行为，譬如依据用户对电影的评分、用户的推荐行为、用户的观影记录等信息去剖析用户的收看习惯，从而判断用户喜欢哪种影视剧，喜欢哪种风格，喜欢哪种导演和演员。在此基础上借助算法对用户有兴趣的视频进行推荐排序，直到用户找到最喜欢的影视剧。《纸牌屋》的导演和主演就是Netflix挖掘用户信息后的预测出来的。

　　那大家再看一个国内案例：

　　大家都了解阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥资5.86亿入股新浪微博。除去互联网上各大媒体剖析的，觉得阿里巴巴期望塑造生态圈、强化流量入口、挑战腾讯等等缘由以外，还有一个主要原因可能就是云数据推广的策略。

　　现在各大网络大佬都在跑马圈地，圈住用户，哪个能圈住用户，让用户在其平台上活跃，哪个就学会了用户的很多信息(包含显在的前台信息和隐藏的后台信息)。新浪微博在中国有几亿用户，这个量十分庞大，但假如新浪不可以把这类用户产生的信息适当的借助，那样这类资源就是巨大的浪费。大家再看阿里巴巴，中国最大电子商务平台，它有商品，但却没完整的用户平时生活行为信息，只有购买信息，但这类购买信息不足以知道人群特征和爱好。所以，只有跟新浪微博合作，学会很多用户的行为信息，从而对其分类，找到不同人群甚至不同个体的爱好、偏好、兴趣、喜好、习惯、传播习惯、推荐路径等等，那样就能达成精确推广，甚至还可以通过不同用户的信息传播规律，而拟定商品的最好品牌传播渠道。这是一座巨大的金矿。

　　新浪微博和阿里巴巴合作后，微博上出现了一些产品排行榜信息，同时新浪微博已经推出支付功能。可以想象：将来你在微博上看到有关推荐的商品，恰好是你喜欢的商品，那样你就能直接在微博上达成支付和购买。从而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。当然，这是我的察看和剖析，不过阿里巴巴的云数据策略也非常明显了。

　　2、对于用户的价值

　　上述两个例子说的都是云数据带给企业的价值，那样，云数据推广对于用户来讲，有没价值?用户是不是十分反感精确推广?让大家再来看看一个新的调查数据：

　　中国传媒大学国家广告研究院刚刚发布一份《2014中美互联网+进步报告》，这份调查报告对比了中美两国用户互联网+的用法习惯，与移动用户对于移动广告的态度。

　　调查显示，最可能得到智能终端用户回话的广告内容为：(1)与用户要购买物品有关的广告(2)与要购买物品有关的折扣券(3)搞笑的广告(4)与用户最喜欢品牌有关的广告(5)与用户在线上访问过网站或用过的应用有关的广告(6)与近期线上购物有关的广告(7)与用户所在场合有关的广告(8)与近期收听、收看的广播/电视有关的广告。(占比>=20%)

　　从这类数据大家可以看出，在8个结果中，有6个都是跟云数据精确推广扯上关系的。譬如，与用户要购买物品有关的广告，更能引起用户的回话或互动。怎么样理解?云数据推广的首要条件就是计算并推断用户的真实需要，看用户需要购买什么有关商品，然后给用户直接推送用户想要的、喜欢的，做到了精确到达。那样用户呢?用户乐意对如此的推进广告或商品做出回话，由于这类广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对对比或货比三家后才购买的决策过程减少，节省了时间，让用户直接找到内心真的所需的商品或服务。

　　所以，如此的结果就表明，云数据精确推广并非完全都会让用户反感，而是看你猜透用户心思的程度。因此，假如你推送的内容和用户想要购买的物品有关，与用户最喜欢的品牌有关等等。那样这种精确挖掘并不会遭到用户的反感，反而会给用户带来便利。

　　4、不要过分迷信云数据;云数据的实质到底是什么?

　　看了上面的剖析，可能你会觉得云数据剖析真是无所不可以。但，大家不可以过分迷信云数据，于是下面的问题就产生了。

　　1、云数据剖析和传统统计学办法有哪些样的关系?

　　云数据所遵从的是：以很多数据，甚至所有数据为基础，然后用算法去计算剖析，从而更精确的找到每个原因之间的有关关系(不是因果关系)，以发现数据之间的规律。

　　那大家看看传统的统计学办法，统计剖析学解决的就是怎么样通过选取少量的样本，通过对样本的剖析，然后判断整体的趋势和规律。所以，用的是概率。一般会规定在90%、95%或98%的置信度(精准度)下最大程度判断总体。假如目的明确，样本选获得当，操作科学，那样无需很多数据就能剖析出规律，从而判断出总体的规律，并且可以发现不同原因之间的因果关系。譬如，抽样办法确定后，就能确定样本数目，假如抽样得当，那样样本的数目跟总体的数目之间没太多直接关系。

　　举个不适合的例子以供理解：假设选取1000个样本，判断的规律是A，选取2000个样本，同样呈现出A规律，选取3000也差不多如此。那样，大家事实上科学选取1000多个样本就能达到目的了。所以，传统的抽样和统计办法，在最大程度上解决了本钱问题，虽然会有误差，但仍可以发现的显在规律。

　　所以，从这个角度来讲，云数据剖析最后得到的结果非常可能跟传统统计学办法剖析的结果类似，只是把原来的小样本变成了大样本剖析。虽然云数据剖析理论上是更精确，也可以弥补传统误差的缺点，但准确度未必像大家想象的那样提升很多(由于云数据剖析会紧急遭到数据源的影响)。另外，也未必能发现更多新规律。若是如此的话，大家不禁要问，云数据到底是为何而存在?

　　另外，在传统的统计学剖析当中，譬如对市场状况的剖析，大家要结合实质的环境和背景来解析数据和剖析数据，大家并不把数据当成唯一的和万能的引导。所以，这里面就存在人依据经验和实质状况进行数据剖析的过程，而人参与剖析的能力是非常重要的。

　　2、哪种事情是云数据办不到的，而传统的调分数查询析办法却可以做到?

　　云数据推广的首要条件是云数据剖析，而云数据剖析是基于算法的，是计算机固化的模式。也就是说，原来由人对数据剖析的那部分工作，目前大家把它约定到算法里了。并且，云数据精确推广是对用户产生的互联网浏览数据、推荐数据、搜索数据等等行为信息进行剖析，从而对人群或事物进行分类，并由此推断人的偏好、兴趣等。

　　但，偏好不等于真实需要，点击不代表肯定喜欢。一个人今天在社交媒体上说：“这个商品很好”，就觉得他肯定喜欢或肯定需要这个商品吗?

　　机器可以对行为分类，但却不可以真的探测到人的心理和真实需要。那样，对于人的真实心理和需要的探测，大家怎么样做到?这个时候，传统的市场调查和剖析办法是不可取代的。譬如，深度访谈法，譬如焦点小组访谈法，投射法等等。这类办法都可以在最大程度上，从心理学的角度去剖析和发现，人真的的欲望和本质需要。所以，今天不少大的广告公司、推广公司，他们仍然使用如此传统的办法去知道表面数据背后的故事和缘由。而这类故事和缘由，是算法现在无法做到的，需要由人来完成。人和人的交流才能探测人的内心。

　　从这个角度来讲，云数据并非万能的，也不可以被一味神话，大家需要明确的认识到它的实质，它可以用来做什么，不可以用来做什么。大家可以如此理解：人对数据的计算和剖析工作现在或许会被机器替代，但，人的另一部分工作(探测人内心的能力)无法被算法替代。

　　5、云数据剖析或云数据推广面临的真的挑战是什么?

　　1、数据冗余问题，是否有必要用这么多数据?

　　数据源问题，数据水平有无保障，是不是是真的所需?

　　云数据剖析一直让人称颂的优点就是：大量数据的运用。但，数据是否越多越好?怎么样筛选这类数据?怎么样找到有价值和有用的数据?数据的庞大和冗余会对云数据剖析导致哪种影响?

　　对于云数据而言，巨量的数据来源是剖析准确性的根本保证。但，数据量大到一定量后也面临着非常大问题：想要保证准确度就变的困难了。如此就很难保障剖析结果的准确性了。云数据剖析和预测失败的例子也有不少。譬如，最典型和著名的一个便是Google预测流感趋势失败的案例。

　　报道称，Google是基于搜索引擎数据进行的剖析，其剖析结果与美国疾病防控中心的监测数据相差近两倍。尽管Google不断调整算法，但仍不可以保证结果的准确性。这就说明一个要紧问题：数据源问题。Google是基于搜索引擎上的搜索关键词来剖析的，很多搜索关键词都是无效的，没任何意义的，所以它们不可以真的代表流感趋势，但它们同样被计算在内。这就导致了结果的紧急偏差。

　　所以，你弄到的这类数据，怎么样保障它们的确是你所需的?的确是要紧的?假如数据源出现了紧急偏差，那样你的剖析再精确，那样也是徒劳。譬如，你花费了很多精力去搜集网络用户产生的平时推荐信息，你对他们的所有信息都进行剖析，结果预测出几种消费趋势。但，这类推荐信息中有很多冗余信息，数据精确度非常差，很多都是跟消费没关系的，那样这种剖析结果非常可能就是不准确的。你根据这种结果进行下一步营销推广策略当然可能是失败的。

　　2、大佬平台的游戏，普通企业难学会很多数据;难检验可信性

　　各大网络公司平台学会着用户资源，用户产生的信息当然也被聚集在各平台内。但，各家公司或平台的数据并不会完全向公众开放。大家只能通过某些工具抓取到互联网上散落的信息，但不可以准确学会完整的有实质价值和意义的后台数据和信息。

　　而这类大量信息，对于像Google如此的大网络公司来讲，就是宝藏。云数据可能只不过这类大佬平台的游戏，普通企业比较难参与进去。

　　并且，这类平台之间并不互通和开放，他们剖析出来的数据结果得不到第三方的验证和检验，大家就没办法了解他们云数据剖析结果的有效性和可信性。当然，他们将这类数据剖析用户自己产品研发和自己进步上还是非常有价值的。所以，普通人或普通企业对于云数据的渴望可能是奢望。以后网络大平台公司可能会售卖云数据剖析的服务，这大概。并且，将来，个人数据管理范围的革新和创业将会增加，应用也会增多。

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　　【800电话与400电话有什么区别是什么】800电话和400电话一样，都是经常见到的企业客服电话，但他们之间也有非常大有什么区别，大家可以这么觉得，400电话是800电话的升级版。

　　支持的通话方法不同：400电话支持手机、固话、小灵通等进行拨打，基本上没什么限制，而800电话只支持固话拨打。

　　覆盖范围不同，400电话覆盖面更广，基本上全国各地都是可以直接拨打400电话的，而800电话仅支持部分区域，不支持的区域是没办法直接拨打800号码的。

　　通话成本不同，800电话通话成本是完全由企业承担的，而400电话使用的是双向收费的模式，话费由双方一同承担，而且双方都没长途成本。

　　就目前而言，400电话的功能更多，而且办理条件非常低，基本上合适所有企业办理，更合适企业进步需要。