【CPP114】訊：我們每天利用微信、微博各種手機上的APP，接收或傳送信息，下載APP安裝在計算機或手機后，注冊了個人信息，幾千萬人使用了同一個APP后，軟件公司就有了千萬個個人資料，這么多資料放在軟件公司的數(shù)據(jù)庫里面，就是所謂的大數(shù)據(jù)嗎？

  當然沒這么簡單。那只是客戶關系數(shù)據(jù)庫。

  看看谷歌是如何做的。他們透過美國不同地區(qū)民眾搜尋和感冒相關聯(lián)（頭痛、流鼻水等）的關鍵詞，就能預測美國流感爆發(fā)的地區(qū)和時間，和美國疾病管制局收集各大小醫(yī)院病歷得到的數(shù)據(jù)，整理出來和預測的一樣準確，卻比疾病管制局早了幾個月。

  谷歌一天有上億筆的搜尋數(shù)據(jù)，和疾病管理局一兩年的數(shù)據(jù)比較，找出其中十幾個關鍵詞的關聯(lián)性，第3年就成功預測了各地區(qū)流感的爆發(fā)期。

  臺灣一家電視收視率調查單位和2000個家庭簽約，把他們家的電視遙控器信號接收過來，收集了這些家庭每一天某一時段收看電視的記錄，什么人看這個節(jié)目，以此作為廣告商向廣告主收廣告費的依據(jù)。2000個家庭代表臺灣2300萬人口的收視情況似乎不夠嚴謹，電視廣告費很昂貴，但是廣告主沒有更好的參考依據(jù)，只好稀里糊涂付錢看運氣了。

  只要你用一個APP去查詢搜索網(wǎng)站的關鍵詞數(shù)目，或是到社群網(wǎng)站去查被轉載的內(nèi)容數(shù)量，就知道一個節(jié)目是火還是冷。以往依靠民意調查生存的公司，早就數(shù)字化轉型或關門大吉了。

  亞馬遜當初在網(wǎng)絡上從賣書起家，因為聘請編輯寫書評和讀后感，讓買書的人快速了解書的內(nèi)容，因而加速了賣書的銷量，打敗了當時其他的網(wǎng)絡書店。后來，賣的書多了，就有了大數(shù)據(jù)，就能從客戶買書的統(tǒng)計中，理出一個比例，如買食譜的人有的也會買推理小說，或者科普書和武俠小說有同樣的關聯(lián)，有大數(shù)據(jù)不需要研究“為什么”，只要知道“是這樣”就行了。

  一個顧客把食譜放進購物車，亞馬遜就推薦幾本推理小說；顧客把武俠小說放進購物車，就會看到科普書的廣告，幾年前亞馬遜就把整個寫書評的編輯部門裁掉了，IT部門信誓旦旦不久的將來可以做到，每一個顧客到亞馬遜買書，最后至少會多買一本書。

  印刷廠有應用大數(shù)據(jù)的例子嗎？

  香港寶諾時從客戶印名片的內(nèi)容中發(fā)現(xiàn)，香港前100家大企業(yè)幾乎都沒有把名片交給寶諾時印刷，于是寶諾時成立特別業(yè)務部門專門去大企業(yè)爭取把客戶找出來，不但要幫他們印名片，還有許多其他的印刷生意機會可以期待。