别再只盯干净数据!跨境电商“数字垃圾”里藏着金矿?
在数据科学领域,长久以来存在一个默认的规则:必须先清理数据,否则一切分析都无从谈起。然而,随着人工智能和语言模型的飞速发展,这条规则正悄然发生改变。那些以往被认为杂乱无章、难以利用的数据源,如今正展现出其潜在的价值,并且处理起来也变得更加容易。
过去二十年间,数据管理领域经历了蓬勃发展,涌现出各种各样的数据架构概念,例如数据湖、数据池、数据仓库等等。这些架构的核心理念都是尽可能地获取干净的数据,并随时可供使用。
曾经有数据科学团队坚信“数据清洗至上”的原则,甚至提出了“一个小时的数据清洗胜过一整天的分析”的口号。虽然这个说法可能略显夸张,但也反映了当时数据清洗的重要性。
然而,现在情况有所不同。虽然数据管理的两大支柱——架构和清洗——仍然至关重要,但近年来,我们处理非结构化和不规范数据的能力得到了显著提升。大型语言模型(LLM)的功能远不止聊天,它们从繁杂数据中提取有效信息的能力令人惊叹。
新媒网跨境观察到,许多数据源由于过于混乱而难以进行传统分析。例如:
- 点击流数据:包含数百万个URL,每个URL的结构都因网站而异。
- 机器生成的日志文件:每个应用程序、容器和服务器都有自己独特的格式、时间戳和错误代码,需要单独解析。
- 来自客户支持工单和社交媒体的非结构化文本:充斥着俚语、表情符号、反讽和拼写错误,难以进行简单的关键词分析或分类。表情符号本身就包含大量信息,不应被随意删除。
- 来自物联网(IoT)传感器的原始遥测数据:持续不断地从数千个设备传输读数,通常采用专有二进制格式,并且充斥着信号噪声、连接中断和校准漂移。
- 大量的图像和视频文件:真正的价值深埋于像素之中,例如照片中的产品缺陷或安全录像中的关键时刻,需要借助先进的计算机视觉模型才能提取。
以上种种都表明,现实世界中存在着大量“脏数据”,而企业很可能就坐拥其中。正如一句谚语所说:“哪里有脏东西,哪里就有钱可赚。”对于企业数据而言,这句话再贴切不过。
近年来,语言和图像理解技术取得了显著进步,例如函数调用API和强类型接口,使得构建数据清理工作流程变得前所未有的容易。曾经难以想象的工作流程,现在已经可以轻松实现。提取、转换、加载(ETL)流程也变得更加强大。这些工作流程非常适合小型本地模型,它们免费、安全,并且能够运行数百万次分析,无需支付API费用或泄露数据。
对于“脏数据”的分析,已经从解析语法和表面内容,转变为提取含义和意图。例如,我们不再需要剖析URL来提取字符串组件,而是可以直接推断用户的意图:
- 他们想要做什么?
- 他们期望什么?
- 他们为什么点击?
- 他们为什么跳出?
- 他们为什么购买?
价值在于含义和意图,而不在于语法。我们不仅解锁了新的数据类别,而且正在沿着价值链向上移动到更高的语义层:理解人们的真实意图。
新媒网跨境认为,竞争优势的关键在于你所掌握的、竞争对手不知道的信息。目前,人们普遍关注大型语言模型所知晓的内容,但这些知识是任何人都可以访问的。真正的优势在于发现只有你才能知道的事情。
不妨尝试列出公司拥有的所有从未被清理、探索或评估的数据源。这些数据是业务运营产生的“数字垃圾”——日志、档案和二级输出,它们并非核心运营的一部分,但可能揭示客户的需求、感受或遇到的问题。这些都是竞争对手无法看到的东西。
新媒网跨境获悉,无论这些数据之前看起来多么混乱,其中都可能蕴藏着改变业务的潜力。
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