人，本身就是一個“活”的大數據庫
此前，我曾經提出過一個觀點，“每個人的背后，都是一組鮮活的數據”，沒錯，每個人對應的是無數的數據，這些數據有健康方面的數據，包括身高，體重，三圍，血型，星座和身體各項指標數據等；有消費方面的數據，比如瀏覽網頁、玩iPhone游戲、微博、微信等數據；還有個人信息的數據，比如姓名、職業、學歷、閱歷、電話、電子郵件等等。還有一些沒有捕捉或者記錄的數據，例如夢境、理想、一瞬間的想法、信仰等等。而這些數據，組合成了一個完整的人，并且這些數據都是隨時會有變化的，屬于流動型的數據。所以，我們可不可以理解為，一個人，本身就是一個大數據。
因為有這些數據，我們可以暢想一下大數據如何應用到生活中。
拋出我的另外觀點，大數據另一個商業化路線——定制化產品和服務。
用大數據定制個性化產品和服務
因為是在洗澡想到的事情，自然就想到了自己遇到的一些困難。前面我說到，每個人都是一個活體大數據，因為每個人的數據不一樣，所以在一些適合自己的產品選擇上也是不一樣的。比如說，洗發水的選擇。
要選擇適合自己的一款洗發水非常困難，因為身體因素不一樣。比如冬天，頭發干枯毛躁的現象很常見，而夏天因為出汗、頭皮油脂分泌過多，就需要選擇清爽型、去屑的洗發水。而我們在購買洗發水的時候，換來換去總是那么幾種，只是牌子不同罷了，所以我家里也囤積著大量用不上的洗發水。
如果有一家公司能夠準確的猜出我想要的產品，或者根據我自己頭發不同時期的狀況，給我定制出不同的洗發水會不會更好呢？一方面可以節省我左挑右選的時間，一方面也可以幫我節約買錯商品的錢呢？這里就需要用到大數據分析。大數據分析里面不僅包括我身體的各項數據，還有天氣、地域不同的數據，還有我喜好，生活習慣等等。這個大數據模型最好能夠精確的預測出不同時期我不同的喜好，對洗發水味道的選擇，以及我是否想要修復頭發、順滑頭發等附加功能，根據大數據分析結果，從而調制出我想要，并且適合我的洗發水，而洗發水的香味與我們近期使用的香水味道又不相沖突呢？
再回來說女性內衣個性化定制的情況。挑內衣真是件很困難的事，顏色、布料一直是內衣廠商非常下功夫的地方，但實際上，即使試穿過的內衣，也不一定適合你自己。原因很簡單，內衣要搭配不同的衣服和裙子來穿，而且顏色和肩帶的選擇也很重要。再者就是舒適度。
用大數據來定制女性內衣，那么背后的大數據里面，除了尺寸、顏色、三圍數據之外，是不用應該把我要出入的場合、要搭配的衣服、不同季節、生活習慣等等考慮進去呢？假如這個女性身體是多汗型，那么是不是在內衣的布料的選擇上要選擇更加吸汗的布料呢？如果我還很喜歡穿吊帶裙，那么是不是要考慮用窄的肩帶的呢？而且年齡不同，對內衣的需求也不一樣。而這些因素，目前的內衣廠商并沒有考慮進去。
大數據定制化服務，在旅游和酒店行業也可以充分的利用起來
學生想去的景點與辦公族想去的景點不同，老年人想去的景點又與中年人想去的景點不同，背包客與驢友想去的景點更不一樣，學美術和學建筑的更不一樣。如何做到大家都滿意？用大數據來定制旅游吧。
不僅是年齡，身份和生活習慣，每個人的情感和經歷也都不一樣。比方說，我們的叔叔阿姨們都看過電影《羅馬假日》，他們去羅馬肯定是要去許愿池的，但我不一樣，我是80后，我沒看過這部電影，但是我喜歡歌劇，去羅馬我更想去羅馬歌劇院聽一場歌劇。而旅行團往往選擇的景點都是只要著名的都去，或挑選一些大家都去的地方，而不是根據每個人的興趣去選擇。這個時候，定制化的旅游產品就變得很重要。而人們往往又不知道自己到底想要什么，想要去哪里……不妨用大數據預測一下吧。
說到酒店，不記得在哪部電影里看過這么一個橋段，國外有一家企業的BOSS去另外的城市出差，在一家五星級酒店下榻，剛剛辦理完入住回到房間，侍者就送來了一瓶昂貴的葡萄酒，而這款葡萄酒不說酒店常用的，非常難買，是酒店為了客人專門從另外一個城市空運過來的。
侍者送上葡萄酒后，這個大BOSS非常的感動。因為他有每天下班回家喝一點葡萄酒的習慣，而葡萄酒的品牌和規格正是他每天喝的那種，他覺得自己又回到了家里，很貼心。
其實這也是一個定制化服務的例子，酒店通過了解客人的喜好、生活習慣、年齡、職業、身體狀況、收入等大數據，從而針對他本人專門定制了服務。
利用大數據來做定制化服務和產品，可以用到生活中的方方面面。未來，我們去逛大商場，也許根本不用穿著高跟鞋逛得累個半死，自從進入商場起，我的iPhone就會收到商場為我個人定制的服務計劃。我喜歡的牌子新衣服到貨了，根據我的收入，我也買的起，只要去試一下拿貨就行了。我有3個小時的時間，除了買衣服，這個定制化服務里還會根據我的時間安排出我今天的行程。根據我近期的大數據（比如說減肥計劃、喜歡的電影類型等等），推薦我去素食餐廳，去看一場科幻電影等等，把我的3個小時安排的豐富多彩并且有條不紊，是不是很開心呢？
結尾：
人人都在說大數據，但是又不知道大數據到底要怎么玩？定制化產品和服務是個不錯的選擇，滕百萬不妨試試。事實上，大數據的體量是很大，但是真正的落地點是小數據和接地氣，讓生活更加便利和智能。如果你有大數據，卻不知道如何用，不妨多出門走一走，你會發現在定制化服務方面的落地點很多。
試想一下，你一個川妹子，如果能在法國香榭麗舍的酒店里吃到酒店提前為你準備好的四川火鍋，你的感受如何？
PS.“大數據落地應用暢想曲”系列文章會記錄我個人不定期的一些想法和觀點，不說概念也不談各種高大上的東西，旨在從自己生活說起。希望對你有所啟發。
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