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數(shù)據(jù)挖掘漸成主流
美國維吉尼亞州Richmond市的警察局長Rodney Monroe,將自己描述為終身制的警察,專業(yè)知識是關于和街頭犯罪做斗爭,而不是軟件上。他說,他自己的瀏覽網(wǎng)頁主要是查看高爾夫的積分。
但是在2005年他當上局長之后不久,一個從警察局退休的犯罪分析師讓他試一試一些聰明的軟件。這些程序會檢查警察局收集到的信息,比如打給急救中心或者警察局的電話,但是加入了新的數(shù)據(jù)--比如,街區(qū)人口統(tǒng)計和發(fā)工資的日期,或者關于天氣、交通流量模式和體育賽事--來預測犯罪會在哪里發(fā)生。
"起初這挺起來很瘋狂,"Monroe回憶,"但是當你慢慢想一想,這就越來越有道理。"
比如,這個技術指出發(fā)工資的日期在西班牙人的街區(qū)搶劫犯罪會比較多,在這些街區(qū)很少人使用銀行而且隨身攜帶現(xiàn)金的人很容易成為搶劫的對象。另外,在夜間的某些時候,在一些地區(qū)會集中發(fā)生隨意開槍的事件。額外的警力會部署在那些犯罪極可能發(fā)生的區(qū)域。
Richmond市的犯罪率在2006年下降了大約20%,并且在今年還將繼續(xù)下降。
Richmond的經(jīng)驗是正在成為主流的先進計算和數(shù)學分析浪潮中的一部分。助長這個趨勢的還有信息的數(shù)字化,更快、更廉價的計算和在線網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)收集的爆炸增長。
美國Cornell大學的計算機科學教授Jon Kleinberg說,結果是"測量方式上的革命"和"在將計算和算法處理引入到社會科學上邁出了一大步。"這種現(xiàn)象在經(jīng)濟學、商業(yè)和犯罪預防上是非常顯著的。
傳統(tǒng)上生產(chǎn)力研究是集中在制造,因為產(chǎn)品記件和工廠中工人的算人頭是很容易測量的,MIT Sloan管理學院教授Erik Brynjolfsson注意到。
以往,信息工作者的生產(chǎn)力--在西方社會中勞動力占很多比例--都被調(diào)整到被經(jīng)濟學家標注為"難以測量"的一類中并且表示稍微的遺憾。
但是在數(shù)字時代,Brynjolfsson說,開啟了對專家和辦公室工人的勞動進行詳細測量的大門,這些人處理來自于客戶、供應商、同事和營銷人員的信息。
"我對生產(chǎn)力的認識已經(jīng)完全改變了,"Brynjolfsson說,他還是美國國家經(jīng)濟研究局的研究人員。
通過跟蹤電子郵件流量、及時通訊消息和其他的數(shù)字通訊--從個人可識別的信息中剝離出來--他和其他研究人員開始對公司內(nèi)部社會網(wǎng)絡中流動的工作和想法進行研究--一分鐘一分鐘、一個數(shù)據(jù)位一個數(shù)據(jù)位。
"我們真的已經(jīng)能夠用比以往更加科學的方法來理解公司內(nèi)部發(fā)生的事情。"他說。"這非常類似于17世紀顯微鏡為生物學所開創(chuàng)的道路,這樣你可以看到血液細胞?,F(xiàn)在我們開始看到信息字節(jié)在公司的器官中流動。"
利用計算和數(shù)學分析能力的想法由來已久。在1960年代和1970年代,"運籌學"(operations research)結合計算能力和數(shù)學主要是讓工廠生成更有效率。而且在那一時期,"決策支持"(decision support)軟件被用于幫助經(jīng)理更加智能的使用在大計算文件--數(shù)據(jù)庫--中的信息。
但是早期的努力主要限于信息訪問和報表系統(tǒng),Babson學院的教授Thomas Davenport說。數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量通常是不夠的,他表示,并且那時的軟件并沒有像現(xiàn)在這樣做先進的優(yōu)化以及預測運算。
更快和更廉價的計算和足夠的數(shù)字格式的信息源--從企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)、POS設備和Web站點采集--意味著大多數(shù)公司現(xiàn)在可以用工具做分析,這種分析過去只有少數(shù)的精英公司才能提供。"它現(xiàn)在開始成為主流,"和Jeanne Harris合著"Competing on Analytics: The New Science of Winning"的Davenport這么說。他說,門檻,"不再是技術,而是你有真正理解這些的高官"
的確有很多人真的懂這些。像Wal-Mart和Kohl這樣大的零售商使用先進的計算和數(shù)學來更準確的預測多大尺寸的衣服應該送往哪些商店。Harrah和其他的賭場的吃角子老虎機導致優(yōu)化客戶的流量和利潤,并且他們使用臉部識別軟件鑒別有犯罪記錄的人。瑞典首都斯德哥爾摩和其他城市使用交通流量數(shù)據(jù)和模式來確定"道路交通擁堵收費。"
在金融行業(yè),Capital One和其他的銀行挖掘各種交易數(shù)據(jù)來識別、停止欺詐交易。大型水泥公司Cemex,使用全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)和交通流量和天氣數(shù)據(jù)來提高在墨西哥的送貨的性能。
在過去的一年中,家庭電器制造商Whirlpool開始使用新的分析軟件來自動掃描保證報告(warranty report)以及生產(chǎn)、供應商、銷售和服務數(shù)據(jù)來嘗試進一步修整保證成本和提高質(zhì)量。由于它一天平均銷售25000臺洗碗機,這可不是一件小任務。"人工不可能看到和檢查出所有這些趨勢,"負責全球質(zhì)量的總經(jīng)理John Kerr說。
使用新的計算工具,Whirlpool將檢查和修復會引起缺陷的部件以及生產(chǎn)問題的時間減少了30到90天。"數(shù)學真是神奇了。"Kerr說。
這就幫助解釋了為什么商業(yè)智能軟件現(xiàn)在是最火熱的市場之一,由SAS、Business Objects、Cognos、MicroStrategy和Information Builders這些公司提供產(chǎn)品。在今年三月,Oracle出價33億美元收購了Hyperion公司,一家商業(yè)智能軟件公司。Microsoft也同樣進入了這個領域。
但是捆綁不是將強大的計算能力和深入的數(shù)學工具結合在一起的唯一方式。大型技術服務公司,像IBM、Accenture和HP,都有自己的研究人員、程序員和行業(yè)專家可以為客戶做這些工具。
互聯(lián)網(wǎng)上的營銷和廣告是重型計算和尖端數(shù)據(jù)可以應用的一個社會市場。投資和啟動資金都大量涌入到這個市場,很多高性能的計算設備也是一樣進入了。
Basem Nayfeh具有Stanford大學的博士頭銜,在學校中他做畢業(yè)研究的地方就在Google的創(chuàng)始人Sergey Brin的辦公樓下面。Nayfeh的論文是關于多處理器芯片的,而且他現(xiàn)在在硅谷的一家公司實驗室中的工作是關于氣候和計算機設計。
如今37歲的Nayfeh,是Revenue Science公司的首席技術官,這個公司跟蹤、分析和預測在線的行為幫助廣告人尋找可能購買他們商品的人群。很多他的計算機奇才同事都是做在線營銷的。
"如果5年或者10年前,有人問我們中的任意一個,是否我們是做廣告的,"他說,"沒有一個人會說是。"(techtarget)
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