1. 亚马逊的“信息公司”

如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。

作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。

亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。

“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。

亚马逊预测：用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品”——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。但是对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢…… 这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。

亚马逊测试：你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗?其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

亚马逊记录：亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息;更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。

2. Twitter中的兴趣和情绪

Twitter兴趣聚类：通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter建立了一系列定制化的客户数据流。比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户发布的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。Twitter的用户数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，并使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。相信在不久的将来，如果寻找到既能充分利用用户数据，又可合理规避对用户隐私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。

Twitter情绪分析：Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司，很多公司利用Twitter社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发，社交媒体监测平台DataSift还创造了一款金融数据产品。华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入;如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。一些媒体公司会把观众收视率数据打包到产品里，再转卖给频道制作人和内容创造者。

精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。

3. Facebook的好友推荐

Facebook是社交网络巨擎，但是在挖掘大数据价值方面，好像办法不多，值得一提的就是好友推荐。

Facebook使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。

4. LinkedIn的猎头价值

LinkedIn网站使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn，猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。

与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。有两个例子能够生动呈现LinkedIn的数据价值：几年前，LinkedIn忽然发现近期雷曼兄弟的来访者多了起来，当时并没引起重视，过了不久，雷曼兄弟宣布倒闭；而在谷歌宣布退出中国的前一个月，在LinkedIn发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。

5. 沃尔玛的数据基因

早在1969年沃尔玛就开始使用计算机来跟踪存货，1974年就将其分销中心与各家商场运用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统。

1987年，沃尔玛完成了公司内部的卫星系统的安装，该系统使得总部，分销中心和各个商场之间可以实现实时，双向的数据和声音传输。采用这些在当时还是小众和超前的信息技术来搜集运营数据为沃尔玛最近20年的崛起打下了坚实的地基，从而发现了“啤酒与尿布”关联。

如今，沃尔玛拥有着全世界最大的数据仓库，在数据仓库中存储着沃尔玛数千家连锁店在65周内每一笔销售的详细记录，这使得业务人员可以通过分析购买行为更加了解他们的客户。

通过这些数据，业务员可以分析顾客的购买行为，从而供应最佳的销售服务。沃尔玛一直致力于改善自身的数据收集技术，从条形码扫描，到安装卫星系统实现双向数据传输，整个公司都充满了数据基因。

2012年4月，沃尔玛又收购了一家研究网络社交基因的公司Kosmix，在数据基因的基础上，又增加了社交基因。

6. PredPol的犯罪预测

PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7. Tipp24 AG的赌徒行为预测

Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN，“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势”。

8. Inrix的堵车预言

交通的参与者多种多样，是大数据最能发挥价值的领域。交通流量数据公司Inrix依靠分析历史和实时路况数据，能给出及时的路况报告，以帮助司机避开正在堵车的路段，并且帮他们提前规划好行程。汽车制造商、移动应用开发者、运输企业以及各类互联网企业都需要Inrix的路况报告。奥迪、福特、日产、微软等巨头都是Inrix的客户。

9. Takadu的数字驯水

水，向来是个不好管理的东西：自来水公司发现某个水压计出现问题，可能需要花上很长的时间排查共用一个水压计的若干水管。等找到的时侯，大量的水已经被浪费了。以色列一家名为Takadu的水系统预警服务公司解决了这个问题。

Takadu把埋在地下的自来水管道水压计、用水量和天气等检测数据搜集起来，通过亚马逊的云服务传回Takadu公司的电脑进行算法分析，如果发现城市某处地下自来水管道出现爆水管、渗水以及水压不足等异常状况，就会用大约10分钟完成分析生成一份报告，发回给这片自来水管道的维修部门。

报告中，除了提供异常状况类型以及水管的损坏状况——每秒漏出多少立方米的水，还能相对精确地标出问题水管具体在哪里。检测每千米“水路”，Takadu的月收费是1万美元。

10. 百合网的婚恋匹配

电商行业的现金收入源自数据，而婚恋网站的商业模型更是根植于对数据的研究。比如，作为一家婚恋网站，百合网不仅需要经常做一些研究报告，分析注册用户的年龄、地域、学历、经济收入等数据，即便是每名注册用户小小的头像照片，这背后也大有挖掘的价值。

百合网研究规划部李琦曾经对百合网上海量注册用户的头像信息进行分析，发现那些受欢迎头像照片不仅与照片主人的长相有关，同时照片上人物的表情、脸部比例、清晰度等因素也在很大程度上决定了照片主人受欢迎的程度。

例如，对于女性会员，微笑的表情、直视前方的眼神和淡淡的妆容能增加自己受欢迎的概率，而那些脸部比例占照片1/2、穿着正式、眼神直视没有多余pose的男性则更可能成为婚恋网站上的宠儿。

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