电商落地时代:巨头们如何兼得数据的“大”和“厚”

大数据文摘出品

作者:魏子敏

“厚数据是指利用人类学定性研究法来阐释的数据,旨在揭示情感、故事和意义。”

—Tricia Wang,数据人类学家

去年,亚马逊将将137亿美元的价格收购美国最大的天然食品和有机食品零售商Whole Foods Market Inc.(全食超市)。这一创纪录的交易额想要获取的不止是线下门店,从数据的角度看,亚马逊还拿到了全流程的用户数据、SKU数据、物流数据——这是无数可以用来跑模型做优化的数据。

今年在西雅图开业的亚马逊GO无人购物线下商店更是线下数据大本营:该商店依靠庞大而复杂的数据收集操作来改变购物体验,你无需付款,亚马逊会通过密布的摄像头和传感器了解你的行为,并直接从你的亚马逊账户付款。

从互联网时代到智能时代,电商巨头们早已不满足于自己在线上的“一亩三分地”。除了亚马逊,中国的电商巨头阿里巴巴和京东也在布局线下门店。大数据依然重要,但是,缺少了用户行为和场景的数据,在这个时代,已经远不足以满足分析需求,或者说,太“薄”了。

数据的“厚度”很贴切的描述了数据时代信息的承载力。这一概念最早由人类学家Clifford Geertz提出,在15年开始,被数据社会学家Tracia Wang借用,定义了“厚数据”。

厚数据是指利用人类学定性研究法来阐释的数据,旨在揭示情感、故事和意义。要让大数据变得可分析,它就必须经过一个正常化、标准化的定义和归类过程,这个过程会在无形之中剔除数据中所包含的背景、意义和故事。而厚数据恰恰能防止大数据在被解读的过程中丢失这些背景元素。企业要纵观全局,就必须同时运用大数据和厚数据,从中获得不同类型的洞察,获得丰富的广度和深度。

数据社会学家Tracia Wang在TED上相关演讲《大数据中缺失的人类视角》