時至今日，人們依然被大數據的概念牽著鼻子走，人人都在談大數據，但并不是人人都能清晰地梳理企業在什么時候，哪些地方用到大數據。

在這一點上，騰訊對大數據的認識是正確的，“在建立大數據系統的時候，我們從來沒有想過在做一個大數據項目，我們都是在解決實際的問題。”騰訊云總裁陳磊如是說。

從解決實際問題出發，不論是需要作出重大決策還是改變小小的設計，騰訊在利用大數據的時候有其自身的優勢，那就是騰訊擁有海量的數據。業界有一種聲音是忽略大數據的“大”，關注數據本身的價值，而在騰訊這里，“大”甚至無法回避。比如，根據騰訊云分析《2014年第二季度移動行業數據報告》的數據，接入騰訊云分析的APP覆蓋設備超過15億。

如果單個數字不足以說明什么，那么還有以下這幾個數字：

即時通信QQ活躍帳戶數達到8.29億；

QQ智能終端月活躍帳戶數5.21億；

即時通信QQ最高同時在線帳戶數達到2.06億；

“微信和WeChat”合并月活躍帳戶數達到4.38億；

“QQ空間”月活躍帳戶數達到6.45億；

QQ空間智能終端月活躍帳戶數4.97億；

（數據來源于網絡）

探尋大數據先行者的足跡，騰訊是國內最具代表性的企業之一，而其對“大數據、小場景”的認知，更是在大數據的實際應用中走到了前列。

從一個小小的按鈕說起

很多人無法將大數據概念和具體實踐聯系起來，是由于對大數據這一概念的“仰望”，好像大數據是突然有一天憑空生出來的一樣。而事實上，“在大數據這個概念被包裝出來之前，互聯網公司就已經很認真地在使用相關的方法和技術，”陳磊表示，“這些方法和技術實際上是一直應用在我們日常工作當中的。”

陳磊講到騰訊在設計產品時的一個場景：“我們界面的設計都是在測試用戶行為的基礎之上進行的，我們很少憑空去想用戶會喜歡什么樣的設計。”比如在設計一個按鈕時，其擺放的位置、包含的文字，包括顏色、形狀這些都會做各種各樣的嘗試，而最后采用哪一個選擇，要看用戶在實際使用中對這個按鈕的點擊率。可以說，除了要在整體的風格上保持一致，很多設計都是以最終用戶的行為作為依據的。

互聯網是大數據最先改變的產業，這與互聯網企業的文化也有關系。陳磊表示，互聯網企業不認為通過自己的想法能夠很準確地把握用戶需求，而讓用戶去試的時候，用戶會用他的行為投票。“所以互聯網公司講究摸著石頭過河，最主要的原因是希望在不斷嘗試的過程當中，發現用戶真正的需求而更好地滿足它。”他說。

通過大數據的方法來準確地把握用戶需求，來指導一個按鈕的設計，騰訊就是這樣將大數據應用到這些小的場景中。實際上，騰訊對產品的每一個功能都會去做AB測試。

動態運營，將決策權交給用戶

騰訊的很多產品版本更新非常快，由于每次新版本下發都需要用戶去下載安裝才能更新，所以這是很困難的。陳磊介紹說，通過后臺控制嘗試很多的行為，以獲知用戶的感覺，這些最終都離不開對數據的分析。

騰訊對每個產品都進行用戶管理的研究：從用戶開始使用這個產品，到這個產品的使用達到一個高峰，再到最后一些用戶選擇棄用，騰訊將這些環節叫做拉新、留存和流失。陳磊表示：“我們會分析流失客戶的特征是什么。他在使用這個產品的時候，和在流失之前行為發生了哪些改變。通過用戶使用產品的數據做了這樣的分析之后，我們大致就能夠理解某一類用戶離開這個產品的主要原因，進而在產品上做一些改造，讓這類用戶對我們的產品更有黏性。這些都離不開數據和數據分析。”

產品在研發過程當中根據用戶的使用習慣不停的調節，這個過程叫作“動態運營”。所謂動態運營的理念，將每一件事情都看作是一個小小的實驗，或者將大項目分解為很多小的產品步驟，每一步都很小，這樣每一步走對了或走錯了，能夠快速得到反饋。

陳磊說，過去很多企業運營的方法是先制訂戰略，然后根據戰略去分解執行，半年之后總結執行情況。在今天，這種緩慢的應變機制是行不通的。

動態運營將產品更新的決策權交到用戶手中，這就是業務前線化（FOT）中后段決策讓位于分布式前端一線決策的例證。大數據為動態運營提供了有力支撐。

讓廣點通脫胎換骨

大數據對廣點通影響可謂脫胎換骨，關鍵的一件事情就是對數據的實時處理和采用。據陳磊介紹，過去廣點通只能將前一天的用戶點擊行為進行數據分析，在第二天來使用，顯然無法滿足廣告業務的要求。在大數據的支撐下，騰訊逐步將分析方法變成相隔一個小時，15分鐘，到最后做成只差幾秒，數據就能夠回流，并且能夠在下一次給用戶展示廣告的時候去使用。

據悉，廣點通不僅對數據的實時性要求非常高，對數據的準確性要求也一樣。例如，一些用戶填寫的數據未必是真實的，在數據的采集和流轉的過程中，對海量數據的保真提出了挑戰。騰訊在應對數據的海量、精準和實時的挑戰過程中研發了大量的產品。

為不同的用戶做精準推薦

騰訊與小米曾有過兩次合作，第一次是紅米手機發布，在90秒鐘訂出十萬部手機，第二次是紅米Note開售，在第一秒的時間有41.9萬次點擊。從最后的結果上看，這兩次活動做得非常成功，其背后除了小米營銷策略的功勞之外，騰訊利用大數據找到對紅米手機有潛在需求的用戶并精準推薦也是原因之一。

另外一個案例是騰訊通過大數據的手段去運營《穿越火線》這款游戲。在這個游戲的熱度開始下滑的時候，騰訊利用大數據做了大量的留存活動，這些活動是針對玩家喜歡這個游戲的原因去做的。陳來介紹說：“比如一些玩家是因為有幾個比較好的朋友經常組隊去打游戲，那么我們通過好友邀請他，重溫一下過去打游戲的好時光，讓他再回來使用這個游戲；有一些用戶把某一類武器玩得非常好，但是這個武器已經打到極致了，這時候我們就會創造新的武器。通過這樣的方式來讓用戶持續玩這個游戲，要對這個用戶的特點有很清楚的認知。”

精準推薦的前提是用戶畫像，在游戲領域的應用著實超出想象。據悉，騰訊微博建立SocialData體系挖掘社交大數據為用戶畫像。

騰訊的大數據服務

大數據的實現需要IT基礎設施和工具的支撐，這里涉及很多技術方面的問題，騰訊很多的系統都是自主研發，比如數據采集的系統和任務調度的系統。至于其中的技術，并不是我們這次要探尋的重點，但這里還是要介紹騰訊的三類大數據服務，它們是騰訊在自身利用大數據以及用大數據服務客戶過程中留下的堅實的足跡。

目前，騰訊通過騰訊云給客戶提供三類免費的大數據服務：

TOD Tencent Open Data

Tencent Open Data是基于騰訊的大規模計算集群，提供數據采集、自助加工、任務調度等能力的云端大數據解決方案。其優勢在于：不用采購任何物理設備，即開即用；不用擔心數據量膨脹的時候無法擴展；只需要開發業務邏輯，其他部署、運行、監控都交給TOD。

例如，你可以用TOD分析apache訪問日志，定義一個每天都執行的任務收集訪問日志的有用信息，然后定義一個每周運行的任務匯總加工訪問信息，最后定義一個數據導出任務將數據導出生成周報。TOD能夠處理真實數據加工中各種不確定性因素。只要你設定了運行規則，TOD就可以確保任務流按照設定的規則運行。

信鴿

信鴿，是一款移動APP推送平臺，支持億級的通知/消息，能在Android/iOS平臺進行各類高級自定義的推送操作，秒級觸達移動終端用戶。開發者可以方便地嵌入SDK，通過API調用可或視化操作界面，實現對特定用戶發送通知/消息，提升用戶活躍度，激活沉睡用戶，并實時查看推送效果。

信鴿可為應用用戶設置多種標簽，包括地理位置、應用版本號、活躍度，更可結合行為的記錄自定義為“在深圳喜愛川菜的女白領”，“超過7天未登錄游戲的大學生”、“有高消費潛力的土豪”等。根據業務、用戶行為等圈定不同用戶群體并將其賬號保存成號碼包文件，通過信鴿前臺上傳，做特定的運營推廣活動，達到精準觸達用戶的目的。

信鴿pro高級標簽，可基于騰訊大數據優勢，基于玩家的在線時長，使用頻率，付費、登錄行為，游戲關卡的失敗率、道具使用購買統計等因子，建立流失用戶預測模型與付費用戶預測模型。模型可精準預測潛在流失與付費用戶，預測覆蓋率超過85%，準確率超過91%。利用信鴿對潛在流失用戶群推送針對性的營銷活動，回流率比隨機推送提升120%。

MTA騰訊云分析

騰訊云分析是專業的移動應用數據運營平臺，支持iOS和Android。開發者可以方便地通過嵌入統計SDK，實現對移動應用的全面監測，實時掌握產品表現，準確洞察用戶行為。前面我們已經提到，2014年第二季度報告中，接入騰訊云分析的APP覆蓋設備超過15億。

騰訊云分析的功能及優勢包括：

（1）APP數據的收集：比如新增、活躍、留存、用戶畫像、渠道數據等等；

（2）行為分析：用戶在使用APP的時候其實是一系列的過程，尤其像支付購買這樣的操作，到底是中間那個環節導致用戶流失，通過行為分析中的路徑分析、頁面來源就可以清楚的了解到，其次像用戶在頁面的停留時長、打開次數也會有統計；

（3）自定義事件和漏斗模型：幫助用戶自主的去統計應用中小到按鈕的點擊行為，完全可以自主控制，還可以將用戶行為串聯起來形成一條自主路徑，觀察用戶的行為；

（4）錯誤管理：幫助開發者管理應用錯誤，找到錯誤根源，同時對于應用數據的突變支持通過微信服務號告警；

（5）專門的游戲分析：針對游戲應用這個龐大的群體，云分析推出專門的游戲分析，可以細致的分析到玩家在關卡、對戰中的行為，充值、購買道具的行為。

騰訊云分析對開發者的作用主要有兩方面：一是開發者可以通過自己的數據波動找到產品優化的方向，比如一款游戲，如果發現某個關卡用戶流失嚴重，那是不是要優化關卡，或者推出游戲攻略、關卡獎勵等活動；二是開發者可以通過數據知道自己運營效果，比如一款應用，在相關媒體網站上發送文章，引來一部分用戶，引流的量是多少，是否和之前的的預期一樣，效果會持續多久，這樣就可以預估活動的頻率和范圍。

云分析其實還存在更大的潛力，就是對背后數據的挖掘，以信鴿pro為例，眾所周知大部分的挽救留存率的方法都是亡羊補牢，用戶已經開始流失了再去做活動，效果已經不明顯了，如果可以在用戶離開之前預測到他的行為，就可以極大提升留存，這里就涉及到用戶行為的預測，而云分析的數據能力就體現在這里，先收集用戶的行為數據，然后用戶行為進行分析，最后預測用戶未來可能的動態，這樣的數據對開發者來說才是具有最大價值的數據。

而目前在數據存儲和計算方面云分析依托騰訊大數據的存儲計算能力，可以達到秒級的實時數據更新，以騰訊視頻好聲音為例，日播放量峰值有近3億，云分析依舊能支撐其數據的正常上報和計算處理。

據陳磊介紹，騰訊在大數據工具的開發的過程中使用了大量的開源技術，但是開源的技術無法滿足騰訊對數據的實時性和海量處理的要求，所以對這些系統都進行了深入的改造。

（文/安建偉）