吉宁博士观点
“知己知彼，百战不殆”，这句被誉为中国古代“博弈”之理的兵法名言，在我们日益融入的大数据时代得到更加充分的阐释。
自博弈论产生以来，人们一直在试图使用数学和逻辑学的方法分析事物的运作规律，深入地了解竞争行为的本质。通过分析和掌握竞争中事物之间的关系，从而能更优化地制定规则，并使“对弈”最终按照预期目的进行运作。
然而，在大数据时代，人类日益膨胀的对信息的掌握、分析和运用能力正在使博弈环境悄然改变。它影响了博弈的砝码，甚至改变了博弈的规则。这使得人类在竞争中走出了对直觉、经验、常规逻辑推断、因果关系分析等这些传统的路径依赖，骤然飞跃到由无数细流汇集而成的海量数据之中，不断发现新的关联和模式。现在的博弈者必须能够运用分析、辨析和证析的方法，以前所未有的精细和准确性从数据中提取洞察力，来制定新的战术或战略，抑或是获取新的业务模式和发现新的价值链。
无论是个人还是机构，如果他们无法或无权掌控、分析和利用数据，将可能遭遇迷失或者被淘汰；而那些能够洞察时代变革，有足够资源掌控海量数据并深谙如何运用的参与者，则会在博弈中拥有更高的胜率。
新的竞技博弈
体育竞技无疑是现代社会最典型的博弈游戏之一。在博弈论的应用中，首先，必须考虑游戏中个体的预期行为和实际行为，分析致胜因素；第二，必须研究它们在比赛中的优化策略。大数据对博弈的价值是，让博弈基于更加宏大的数据基础，并且可以确立有效的指标模型，利用大数据的分析与洞察，找到赢得比赛的关键，制定出有效的对决策略。
当代的体育竞技中，科技力量无处不在。大数据时代的运动，不仅展现生命的张力，而且日益像一门追求深入研究的科学。比如，分析与洞察在网球运动中的应用就淋漓尽致地展现了竞技博弈的“智慧之美”。
引入大数据分析的网球运动，是精细理解大数据分析价值的一个具体范例。2008年，温布尔登网球公开赛引入了IBM SlamTracker平台。该平台采用IBM SPSS预测分析技术，通过数据搜集和预测分析技术，使球迷、球员和教练可以更加透彻地理解比赛。这个实时比分统计、分析的可视化平台，主要包括比赛关键点（Keys to the match）、动量（Momentum）和比赛统计（Match Statistics）三部分。
有了SlamTracker，球迷可以在赛前就了解到基于双方交战记录而制定的关键指标，还能实时把握比赛的进程和重要比分。对球员和教练而言，SlamTracker也有助于他们在赛前进行有针对性的部署，以及在赛后分析胜负的原因。
进入到SlamTracker的界面，不仅能看到球员双方的图片和比分，还可以看到出现在界面左侧的比赛关键点项目——它收集和分析了过去8年的大满贯网球赛事数据，以此来确定球员获胜的模式和风格。每场比赛开始前，比赛关键点都会分析球员双方的历史交锋数据，这些分析为球员制定了比赛致胜的关键指标。比赛过程中，球员双方的指标将会被量化并与之前制定的关键指标对照，而且能在SlamTracker中实时更新。比赛关键点的精准分析得益于其对长达8年的大满贯网球赛事的数据分析。这些数据包含近万场比赛，被分析的数据点约4100万个，其中包括比分、回合数、制胜分、发球速度、发球成功率、击球类型、击球数量等。
动量项目则是获取主要的比赛统计数据，将其转化为直观的比赛信息，展现在球迷面前。例如，这些数据包括：ACE球、制胜分、双误、非受迫性失误、上网得分、破发点以及对破发的把握率等等。
而比赛统计项目就像是一个比赛统计的大集合，它对整个比赛做出非常详尽的统计。对于球迷而言，你可以查找自己关心的数据，这些统计数据的细化程度涵盖比赛的每个细节。
此外，在网球比赛中，通过监测各种社交媒体上球迷的言论以及各种互动，搜集到的数据也具有非常可观的价值。例如，2012年，从温网网站到Twitter网站的流量同比增加了2.05倍。温网男子决赛期间，通过IBM 内容分析系统监控到每秒有超过100条与温网有关的微博消息。通过应用分析和自然语言的处理技术，赛事主办方得以了解世界上参与谈论最热烈的地方在哪里？他们在谈论什么？哪些球员具有最广泛、最大的全球影响力？如果在伦敦发布一条微博，会以多快的速度在其它地方，比如新西兰获取并做出回应？通过实时了解球迷谈论锦标赛的什么话题，以及这些话题在不同国家有什么变化，俱乐部能够定制网站和社交媒体，使其对世界各地的球迷具有更大的吸引力。
这些基于大量体育赛事信息形成的大数据，使得体育博弈中的某些关键环节由“不可见”变为 “可见”，由“推断”变为“事实”，使技术、战术指导由“抽象”变为 “具体”，实现了博弈中战略、战术和技术的数字化与精确化。
大数据助力商业博弈
现在，数据科技的影响实例无处不在，日益蔓延的大数据正在改变我们的博弈规则。体育比赛如此，商业博弈亦然。可以说，大数据改变了商业决策者的思想、决策和行动。
●分析洞察助“蓝海争夺”
商业博弈存在于企业与竞争对手的“红海厮杀”和“蓝海争夺”中。在大数据时代，一个迫切要进入蓝海市场的企业，必须依靠大量的、非传统的来源，才能快速有效地获取并累积海量的数据。然后，从这些海量数据中分析预测出制胜因素和优化策略，以便企业在新加入的市场中快速站稳脚跟，把握竞争优势。那些早先进入市场、积累全面数据的公司，将有望成为难以被击败的竞争者。因为用户数据越全面，分析洞察越精准，则可能最先把握致胜优势；而后进入的一方，如果在信息把握上没有超过领先者，则有可能因为严重的信息劣势，迅速被淘汰出局。反之，有效的分析洞察也能为追随者超越领先者创造机会。
例如，一家远在欧洲的汽车挡风玻璃制造商，期望能够预测中国汽车的增长率，以便在这个全球企业觊觎的大市场里，制定更为精确的销售和运营计划。因此，他们需要收集有关中国汽车产业的数据、全世界其他的汽车产品在中国的发展、甚至是中国政府颁布的交通政策、以及中国13亿人口对于商品的消费反应。这些分析预测结果都依赖于大量的、非传统的数据源及分析洞察。
●分析洞察防止高价值客户流失
企业与客户博弈的需求是多层次的。客户是企业财富的赋予者；企业在追求利润率的同时，还必须以客户为中心，了解、引导和创造客户需求，提升和保障客户满意度，防止高价值客户流失。这个过程也是一个博弈的过程。对于企业而言，该进程的挑战在于，如何甄别影响客户满意度、导致高价值客户流失的关键指标，以及这些关键指标的量化指针， 并以此来修正客户服务和维护的行为。
如今的客户满意度策略，越来越基于定量分析做出，而非基于经验、直觉或是逻辑。但是，如何才能对客户特性的把握、分析更加精准有效呢？如何找到影响满意度的关键指标，为企业避免高价值客户流失的业务决策提供帮助呢？
第一，利用舆情洞察客户：正如体育赛事主办方通过社交舆情分析工具，可以了解到球迷对球员、教练、比赛和赛事组织有怎样的看法一样，对应到企业领域，在关键时刻利用舆情分析工具，动态分析和洞察客户反馈，同样具有重要价值。
例如，全球第二大食品企业卡夫食品的澳洲分公司，希望为澳洲特有饮食文化中最著名的象征维吉酱（Vegemite）寻找新的消费群体和消费机制。他们采用了IBM的COBRA分析系统，并利用这种基于文本数据的先进分析工具，抓取了10亿条社交媒体的帖子，以及47.9万条在论坛和讨论版内容中有关维吉酱的信息。然后，针对这些非结构化数据进行深层原因分析，短短2个月时间内，最后分析出32种维吉酱的新吃法。这让维吉酱的销售额大幅增加，并创造了历史销售纪录。
第二，使用大数据预测分析工具。温网使用的预测分析也能应用到商业当中，它可以帮助企业预测接下来将发生什么，使得它们能够提前规划、实施策略和改进决策。当预测分析解决方案应用到一个企业内的所有数据时（包括结构化和文本数据），可以发现不可预知的模式和关联，并开发模型来指导一线进行互动。这有助于防止高价值客户流失，而且能向现有客户销售更多的服务，提高运营效率，并帮助识别和最大限度减少欺诈与风险。
无论是寻找蓝海市场还是提升客户的保有率，都可以参考的一些利用大数据的策略，包括：
●从开始就要致力于取得以客户为中心的结果
●制定整个企业范围的大数据蓝图
●从现有数据着手，取得近期成果
●构建基于业务优先重点以及带来真正差异化领域的分析功能
●基于测评的成果创建业务案例
当今先进的分析技术和技能意味着，现在企业有可能以前所未有的精度和准确性从数据中提取洞察力，构建博弈优势。
当预测分析解决方案应用到一个企业所有可用的数据上时，能够发现很多意料之外的模式和关联。企业要寻找易用的分析产品，这些产品要能够满足特定用户的需求，包括面向初学者的直观菜单驱动界面，以及具有高级功能、面向技能水平更高的分析人士的命令句法界面。
总之，大数据优化了商业博弈中企业的认知和实践。利用大数据分析和洞察，市场领导者得以更为持续地占据领先优势；此外，成长性企业同样不容忽视其价值。那些在漫无边际的数据海洋里漂泊的“少年派英雄”，利用大数据分析和洞察，也能在关乎生存的极限博弈中，战胜凶险，到达胜利的彼岸。
沈晓卫是IBM中国研究院院长。
