■ PE視角

　　□本報實習記者 徐文擎

　　移動網際網路和社區O2O是今年資本競相追逐的兩大領域，不少細分領域的明星公司動輒獲得數千萬元融資，例如丁香客、榮昌e袋、河狸家等。但創業公司在採集了大量用戶行為數據後，如何進行有效的數據分析和應用成為眾多創投人士關心的話題。在他們看來，大數據應用找到合適的變現模式，或成為引爆業內新一輪大發展的關鍵點，蘊藏大量投資機會。

　　青睞數據深度挖掘項目

　　“數據收集其實不難，難的是在行業方向的深度垂直挖掘和應用。”海銀資本合夥人李東平説。他認為大數據應用最基本的問題是數據源的界定和獲取，但這個問題目前行業已經解決得很好，各種入口不斷被獲取。面對海量資訊，數據的深度垂直挖掘和應用至關重要，開發者對待數據的使用者需具備服務者的心態，這樣才能發現並解決最核心的需求。

　　他以給中國移動做諮詢的經歷為例，移動網關能夠捕捉用戶開關機的數據，假設一個人北京關機、在成都開機，中間間隔三個小時，便意味著坐飛機到成都出差，如果數據處理的第三方能把這些數據統計出來，分析此人在未來是否為高頻率旅行客戶，再積累大規模類似的資訊，做成一個服務包，這就對航空公司和票務公司具有很大價值。而作為服務商，可以將從前者拿到的優惠折扣提供給客戶，來回就會産生雙重的增值效應。

　　他説，大數據應用不能單純依靠技術，還要借助在傳統領域有所積累的行家。“比如，我收集微網志上的言論，只能很簡單地通過計算褒義詞、貶義詞的頻率去判斷一個人的態度或觀點，但語言學家會用更多的分析方法判斷一個人的特徵。”他認為，技術不能代替一切，行業發展到深度挖掘和應用的層次，應該結合一些傳統要素。

　　東信網路首席戰略官郭利鋒表示，他們會利用大數據對消費者先進行大概分類，然後再進行目標投放。隨著大數據的沉澱和完善、電腦對人進行分析和匹配。未來的行銷會從群體行銷進入個體經銷階段，不是針對一群人，而是針對每一個人，圍繞生活每個時點、圍繞社交關係層，對每個人制定不同的行銷策略，傳遞不同的表現內容，並且去引導其進行購買。他將此稱之為“程式化行銷過程”。

　　最關心大數據變現問題

　　當完成了數據採集、存儲、處理、分析等一系列工作後，如何變現成了大數據應用最根本的問題，也是創投人士關心的話題。

　　李東平認為，數據要能賺錢關鍵在於發揮其預測的功能，而非僅僅統計。例如想設立一個投資電影的基金，需要判斷電影是否值得投資，就會把導演、演員、電影類型、合作院線層級和數量、相應過往評論等數據全部蒐集起來，放到構建的模型中去測量，百度就在做類似的工作，他認為很有前瞻性。

　　華創資本董事總經理曹映雪認為，數據變現的根本問題在於應用場景的開發和完善，目前還沒有固定模式，但在金融領域已有較多嘗試。比如，一些P2P平臺會提到即時信貸：貸款人即時申請，平臺10分鐘就可以放貸。其中，是否放貸的決定以及放貸額度依靠的就是後臺的金融大數據平臺。這個大數據平臺不僅會挖掘貸款人傳統的銀行數據，還通過申請者線上交易的支付寶、信用卡帳單等第三方資訊迅速整合，進而通過自身建立的模型給貸款者進行信用打分。“實現上述流程要求具有資訊的快速處理能力。”他説。

　　除金融大數據，華創還接觸過部分做視頻大數據的團隊，“視頻大數據在大數據的雲存儲領域應該佔到整個市場份額的50%以上。包括後續數據計算方面的一些商業場景的應用，值得關注和探討。”他説。