《纸牌屋》背后的秘密
早期，Netflix是北美家喻户晓的在线影片租赁提供商，主营业务是通过邮寄方式租赁DVD来赚钱。然而，在互联网时代，这个盈利模式逐渐式微。于是，Netflix转向在线流媒体播放，但转型并不成功，一直被资本市场唱空。
和中国视频网站一样，Netflix也在寻求突围之道，2012年开始向上游进军，准备推出自己的自制剧。
不过，在决定拍什么、怎么拍上，Netflix却一反常规，祭出自己的秘密武器——大数据。
原来，Netflix从创立开始，就意识到数据的重要性。在这个网站上，用户每天产生高达三千多万个行为，如收藏、推荐、回放、暂停等;Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备等。这些都被Netflix转化成代码，当作内容生产的元素记录下来。早些年，这些数据被Netflix用来进行精准推荐，随着数据挖掘技术的日渐成熟，Netflix开始将其用于倒推前台的影片生产。
这次，Netflix的工程师们发现，喜欢BBC剧、导演大卫·芬奇(David Fincher)和老戏骨凯文·史派西(Kevin Spacey)的用户存在交集，一部影片如果同时满足这几个要素，就可能大卖。
Netflix决定赌一把，他们花1亿美元买下了一部早在1990年就播出的BBC电视剧《纸牌屋》的版权(几乎是美国一般电视剧价钱的两倍)，并请来大卫·芬奇担任导演，凯文·史派西担当男主角。
事实证明，他们赌对了——《纸牌屋》不仅是Netflix网站上有史以来观看量最高的剧集，也在美国及四十多个国家大热。尝到甜头的Netflix，2013年将继续推出4部自制剧。
聆听数据的声音
微博、微信等社交媒体上的“只言片语”，从某种程度上也是数据的声音——社交媒体上数据的声音。
Netflix只是掘金数据的先行者之一，中国的跟随者们正在纷纷出现。
2013年3月，搜狐买下《纸牌屋》的中国独家网络播放权。而这个过程，本身就是一个觉醒的故事。
据负责采购的搜狐视频版权影视中心高级总监马可对媒体透露，早在2012年5月份，他们就在美国的一个看片会上看到了《纸牌屋》的信息，当时只有这部剧的题材和阵容，并没有确定播出平台。搜狐当时也没有拍板要买，只是留下了一个印象。
到2013年春节前，看完样片，马可们犹豫了：这么高端的片子，市场会不会不接受?他有一个感性理由：一些内部高管说，自己很喜欢看，但他太太完全看不下去。
但春节期间，马可就发现，这部剧在微博、微信朋友圈的一些相对有话语权的圈子里口碑不错，而且开始发酵了。他还注意到，一些字幕组甚至加班加点启动了盗版。
一些网络上的主流精英人群为这部片子背书，增加了搜狐的信心。马可判断，这部剧的用户群特征应该是：有阅历和话语权，高收入。
在诸多视频网站里，搜狐视频一直力推的自我定位是优质美剧引进平台。如果引进这部剧，一方面会给搜狐“优质美剧品牌”定位加分;另一方面，也可以借此吸引广告主以更高价格为贴片广告埋单。
权衡之下，搜狐决定立即引进。春节之后，他们就决定新增一个临时性采购，只用了两周时间，便完成了全部流程。
2013年3月2日，《纸牌屋》在搜狐上线，接下来的10天里，这部剧便不负众望，迅速冲到了排行榜前几名。
马可们也赌赢了。他们的决策并不像Netflix一样依靠的是多年来的数据挖掘成果，而仅仅只是微博、微信等社交媒体上的“只言片语”，但从某种程度上，也是在聆听数据的声音——社交媒体上数据的声音。
聚焦社交媒体
社交媒体上留下了海量的数据，这些痕迹的拼图，显影出不同事物之间隐秘甚至是莫名其妙的联系，比如罗大佑演唱会和大众车之间的关系。
社交媒体上的数据，正是目前许多中国的数据公司致力挖掘的领域。
清华大学毕业的鄂威从事广告精准营销已经有6年的时间，他观察到，社会化媒体对用户行为改变的影响力，正在逐渐增加。不管是买车买房等大宗消费，还是吃饭喝茶等日常消费，消费者更倾向于在微博等社会化媒体上寻求朋友的建议。鄂威判断，企业在社会化媒体上的传播，将来有可能成为跟搜索一样大的市场。于是，在2009年一次北京地下车库的聊天当中，鄂威与朋友一拍即合，创建了孔明社交管理。
鄂威提供的，是一个类似于“社交管家”的软件，帮助企业对微博、人人网等社会化媒体进行管理。比如说，在孔明社交的后台，粉丝们一旦评论、转发，信息都会分类显示，管理员可以根据不同的级别回复和处理，提升效率。如果有负面评论，其负面关键词抓取和监控的技术便会发挥作用，提醒管理员优先回复处理，进行引导。对一些企业大号来说，这项技术非常实用，因为如果单纯靠人力来做此种监控，成本高不说，反应也很可能不及时，让负面舆论发酵从而影响企业品牌。
不过，这些都只是低层次的应用。“我们最终的工作，是希望能帮企业去找到他潜在的客户，分析他们有什么样的特点，什么样的喜好和生活方式，根据这些再去做针对性的营销方案，促进实质交易。”鄂威说。
鄂威给南方周末记者举了个例子，比如说买车，有的人可能会在微博上直接发个信息，说要买车，抓取这个数据之后，就可以直接给对方推送汽车广告。但大多数人可能不会直接说，那就要去找，“信息实际上有很多维度，我们要知道的，是什么样的维度跟我们想明确的问题——比如买车——是有关的”。
鄂威透露，他们在做数据挖掘时就有一个惊奇的发现：去听过罗大佑现场演唱会的人，对上海大众的车兴趣度会提高30%，“为什么这样?分析起来也是有道理的，比如这款车的受众是35岁左右的，居家型的，希望提高生活品质的男性，和罗大佑的受众非常一致。”
不过，这并不一定是真的原因，真的原因其实也不那么重要。在风靡业界的《大数据时代》一书中，被称为“大数据时代预言家”的维克托·迈尔·舍恩伯格提出的一个重要洞见就是，放弃对因果关系的渴求而关注相关关系。也就是说，很多时候，只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”，只要知道某些事物之间有关系就够了。
谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。如果有大量人搜索一些关键词，比如温度计、流感症状、胸闷等，系统就会进行跟踪分析，创建地区流感地图(灰线)。其结果与美国疾病控制和预防中心的报告(虚线)大体一致。资料来源：谷歌网站美国：流感样疾病(ILI)数据由美国疾病控制中心提供。
“影响力”即货币
想想看吧，同样买个冰淇淋，你花的5美元和奥巴马花的5美元就是不一样——“美国总统之选”的招牌就是招财利器!
基于微博等社会化媒体而诞生的公司，目前已经非常多。这些社交化媒体管理工具，针对的用户既有企业的，也有个人的。甚至还有一些应用，正在试图将个人的影响力进行量化打分，从而实现“商用”。
在这方面，目前走在最前面的当属Klout，它主要是通过排名算法和语意分析对用户在Twitter、Facebook 和 LinkedIn 等社交网络上的活动进行分析，从而得出一个可以具体量化你影响力的分数。影响分数高低的因素包括——活跃粉丝数量，你发的消息的转发率、原创率与粉丝的互动等等。
别小看了这些分数。Klout有一个著名的口号：影响力即货币。想想看吧，同样吃个冰淇淋，你花的5美元和奥巴马花的5美元就是不一样——“美国总统之选”的招牌就是招财利器!
基于这样的判断，一些商家开始身体力行。2012年2月份，企业软件巨头 Salesforce 引入了一个服务：让客户公司可以根据投诉客户的 Klout 打分来灵活处理投诉，Klout值越高的客户的投诉事件将得到越快处理，而且公司的态度和服务也会更加周到。奢侈品购物网站Gilt Groupe也开始根据顾客的Klout 的打分为其提供不同的折扣。
根据Klout的平台经理预测，未来，那些有影响力的人将可以免费使用机场的贵宾休息室，住更好的酒店客房，并从各大品牌活动中获得更高的折扣。
这些企业为何这么“势利眼”呢?理由其实很简单：一定程度上，那些更有影响力的人往往在事业上更加成功，也更有购买力。就算这些人既没钱又没权，起码他们还有很多“粉丝”。假如企业得罪了这些客户，一个负面评论可能会传达给更多的人，对公司品牌的影响也更大。
目前，Klout已经是明星级的创业公司，员工不到百人，已经获得了4000万美元的投资，估值也早已经超过了2亿美元。
任重道远
“大数据其实最核心的不在于‘数’，而在于‘大’和‘据’，所谓的‘大’，是指数据积累到一定的量级;而‘据’，就是找出论据，为企业决策做参考。”
不过，如果仅仅将“大数据”的概念局限在社交媒体上，就显得太窄了。在中国，大数据的商业化，依然任重而道远。
生于1981年的洪倍算得上是中国数据行业发展历程的亲历者之一。2006年，他和同龄人闫曌一起创立了一家名为AdMaster(中文名为精硕科技)的公司，主要业务是经营网络广告投放。彼时，正值网络广告兴起，在广告主与互联网媒体之间迫切需要一个有效的通道，因而精硕科技的模式也很简单，事先购买很多网站的广告位置，然后再把它们打包卖给广告主。洪倍告诉南方周末记者，当时他们在金融和快消领域，做到了行业领先的位置，不过，很快他们就开始了转型。
大概在2009年左右，随着网络广告在企业广告的支出中所占比重越来越大，企业主们开始越来越重视广告效果，一个新的市场——广告效果监测开始出现。
精硕科技的第一次转型从这时开始，他们将自己定位为独立于广告主和媒体的第三方广告监测机构。
两年前，随着大数据的概念越来越热，精硕科技又开始了第三次转型——进军大数据领域。“这才是我们从一开始就想做的事业。”洪倍说，这么多年的技术积累，他们现在终于等来了机会。截至目前，精硕科技已经完成了前后两轮共计2000万美元的融资。
实际上，从做广告效果监测开始，洪倍就一直在和数据打交道。
“我们说的大数据，其实最核心的不在于‘数’，而在于‘大’和‘据’，所谓的‘大’，是指数据积累到一定的量级;而‘据’，就是找出论据，为企业决策做参考。”在洪倍看来，互联网发展这么多年，数据的量级已经不是问题，问题在怎么找出这个“据”上，“现在状态是，大多停留在‘有数据，无认知’上。”
据洪倍介绍，五年前，一个数据分析公司挖掘一个数据可能需要三个月，但是现在，3秒钟或者0.3秒钟就够了。数据的挖掘速度已大大提高，但这并不代表人们对数据的认知已经提高。洪倍说，在他们合作的客户中，其实很多手上都有大量数据，但许多人却并不知道怎么去看这些数据，也不知道它的价值在哪里。“我们得首先从客户教育开始。”
不过，随着大数据价值的凸显，一些企业也认识到其中的机会。各大互联网公司，如腾讯、阿里巴巴等，都组建了自己的数据挖掘团队。而银行、保险、电网等拥有大量行业数据的公司，也纷纷在这方面开始布局。
“AdMaster将来要做的，是营销数据处理公司。”洪倍说，“这个营销，不仅仅是广告，而是真正地为‘运营’服务。”洪倍解释说，原来他们的广告效果监测，大多是事后的或者是实时的，而未来的大数据，则是在企业决策之前就提供意见和参考——就如同Netflix用数据来倒推影片生产一样。
洪倍预估，这个过程，在中国至少还需要3-5年。
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