高峰：Wi-Fi与大数据入口

　　在12月12日召开的第十一届中国互联网经济论坛上，摩托罗拉系统无线网络业务技术总监高峰做了题为《Wi-Fi与大数据入口》的演讲。

以下是演讲全文：

谢谢大家，今天我在这里就是说跟大家来分享一下前面的IBM的同事和Orache和Vmware的同事都提到了更多在后台，我们如何去架构大数据的结构。架构大数据的计算方法和大数据的处理方式。但是在大数据领域里面其实有一句非常流行的话，就是说如果我们是垃圾进来了，分析处理的结果不管怎么样都是垃圾的输出。这样的方向下我们必须注重大数据入口的质量。那么，如果我们的数据都是优质的数据的话，我们会得到一个很优质的结果，所以摩托摩拉今天在这里跟大家分享的是在数据入口这一侧我们应该考虑什么样的问题，像我们IBM同事讲的一样，我们的大数据不都是来自于线上。我们举例来讲，移动互联网年代，我们可能会在手机上装无限多的APPS，然后放在我们大数据里去处理。但是我们发现对很多行业而言，我们的方法肯定是有问题，但是事实上是一个用户的线下的消费，不是互联网上的行为，反应了什么呢？比如说用户的LBS的应用，可能反应了数据在商场里面，举例来讲逛商场他喜好哪一个品牌，站在ZARA里面待了一个小时，到HM里面五分钟就出来了。每次逛街都是这样的同样的行为，我们断定这个用户你是一个喜欢ZARA的人，而不是喜欢HM这个品牌，甚至你都不进去。有的时候反馈出来的我们对数据进行行为分析和行为统计，我们搜集行为的时候会得到线下的东西，我们会在淘宝，京东上得到线上的喜好，很有可能现在某一些人的行为是什么，线上关注的全部是电子类产品。在线下关注的都是服装类的东西，有这样的可能性。

所以当我们把每个人的生活，我们现在每个人是同时生活在两个平行的空间里，一个是线上空间，我们叫的名字都不一样，一个是线下空间。两个空间并行的，其实我们从线上拿到一部分，线下拿到的是另外一个人的特征，这两个特征是不完全重合的，甚至是截然相反的特性。因此我们想要了解客户的所有行为，了解其喜好的话我们同时在线上和线下这两个部分去获取到全部的内容。

那么这个时候这个人的分析会更有价值。如果是这样一个基础的话，有的时候在线下我们很难量化其他的指标，大部分的时候我们谈的是LBS，也就是说是这样的一个基于位置去分析他的喜好和行为的方式。那么在LBS这个领域里边，其实不同的业务，我们要的这种LBS的力度是不一样的。这个力度比如说是我要做一个交通疏导，那么很有可能我就去监控一下环线上，五环及四环三环上的交通就可以了，我这个时候可能用的是GPS。

但是我们如果把这个领域再往下细分，比如说我们是商圈的促销，那么很显然比如说王府井上的商店想去促销，向全城发布消息，很有可能全城都来。但是超市数促销明显不一样，大概要求是两到五公里，再远了客户不会到我这家超市里来。

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