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大數據，變革商業

大數據不僅改變了公共衛生領域，整個商業領域都因為大數據而重新洗牌。購買飛機票就是一個很好的例子。

2003 年，奧倫 埃齊奧尼(Oren Etzioni)準備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。他知道飛機票越早預訂越便宜，于是他在這個大喜日子來臨之前的幾個月，就在網上預訂了一張去洛杉磯的機票。在飛機上，

埃齊奧尼好奇地問鄰座的乘客花了多少錢購買機票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到很好氣憤。于是，他又詢問了另外幾個乘客，結果發現大家買的票居然都比他的便宜。對大多數人來說，這種被敲竹杠的感覺也許會隨著他們走下飛機而消失。然而，埃齊奧尼是美國很有名的計算機專家之一，從他擔任華盛頓大學人工智能項目的負責人開始，他創立了許多在今天看來很好典型的大數據公司，而那時候還沒有人提出"大數據"這個概念。

1994 年，埃齊奧尼幫助創建了很早的互聯網搜索引擎MetaCrawler，該引擎后來被InfoSpace 公司收購。他聯合創立了靠前個大型比價網站Netbot，后來把它賣給了Excite 公司。他創立的從文本中挖掘信息的公司ClearForest則被路透社收購了。在他眼中，世界就是一系列的大數據問題，而且他認為他有能力解決這些問題。作為哈佛大學首屆計算機科學專業的本科畢業生，自1986 年畢業以來，他也一直致力于解決這些問題。

飛機著陸之后，埃齊奧尼下定決心要幫助人們開發一個系統，用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上，價格卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。

埃齊奧尼表示，他不需要去解開機票價格差異的奧秘。他要做的僅僅是預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個想法是可行的，但操作起來并不是那么簡單。這個系統需要分析所有特定航線機票的銷售價格并確定票價與提前購買天數的關系。

如果一張機票的平均價格呈下降趨勢，系統就會幫助用戶做出稍后再購票的明智選擇。反過來，如果一張機票的平均價格呈上漲趨勢，系統就會提醒用戶立刻購買該機票。換言之，這是埃齊奧尼針對9 000 米高空開發的一個加強版的信息預測系統。這確實是一個浩大的計算機科學項目。不過，這個項目是可行的。于是，埃齊奧尼開始著手啟動這個項目。埃齊奧尼創立了一個預測系統，它幫助虛擬的乘客節省了很多錢。這個預測系統建立在41 天內價格波動產生的12 000 個價格樣本基礎之上，而這些信息都是從一個旅游網站上搜集來的。這個預測系統并不能說明原因，只能推測會發生什么。也就是說，它不知道是哪些因素導致了機票價格的波動。機票降價是因為很多沒賣掉的座位、季節性原因，還是所謂的周六晚上不出門，它都不知道。這個系統只知道利用其他航班的數據來預測未來機票價格的走勢。"買還是不買，這是一個問題。"埃齊奧尼沉思著。他給這個研究項目取了一個很好貼切的名字，叫"哈姆雷特"。

這個小項目逐漸發展成為一家得到了風險投資基金支持的科技創業公司，名為Farecast。通過預測機票價格的走勢以及增降幅度，Farecast 票價預測工具能幫助消費者抓住很好購買時機，而在此之前還沒有其他網站能讓消費者獲得這些信息。

這個系統為了保障自身的透明度，會把對機票價格走勢預測的可信度標示出來，供消費者參考。系統的運轉需要海量數據的支持。為了提高預測的性，埃齊奧尼找到了一個行業機票預訂數據庫。有了這個數據庫，系統進行預測時，預測的結果就可以基于美國商業航空產業中，每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價記錄而得出。如今，Farecast 已經擁有驚人的約2 000 億條飛行數據記錄。利用這種方法，Farecast 為消費者節省了一大筆錢。

棕色的頭發，露齒的笑容，無邪的面孔，這就是奧倫 埃齊奧尼。他看上去接近不像是一個會讓航空業損失數百萬潛在收入的人。但事實上，他的目光放得更長遠。2008 年，埃齊奧尼計劃將這項技術應用到其他領域，比如賓館預訂、二手車購買等。只要這些領域內的產品差異不大，同時存在大幅度的價格差和大量可運用的數據，就都可以應用這項技術。但是在他實現計劃之前，微軟公司找上了他并以1.1 億美元的價格收購了Farecast 公司。而后，這個系統被并入必應搜索引擎。

到2012 年為止，Farecast 系統用了將近十萬

億條價格記錄來幫助預測美國靠前航班的票價。

大數據洞察

Farecast 票價預測的度已經高達75 ％，

使用Farecast 票價預測工具購買機票的旅客，

平均每張機票可節省50 美元。

Farecast 是大數據公司的一個縮影，也代表了當今世界發展的趨勢。五年或者十年之前，奧倫 埃齊奧尼是無法成立這樣的公司的。他說："這是不可能的。"那時候他所需要的計算機處理能力和存儲能力太昂貴了！雖說技術上的突破是這一切得以發生的主要原因，但也有一些細微而重要的改變正在發生，特別是人們關于如何使用數據的理念。

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