“别人笑我忒疯癫，我笑别人看不穿;不见五陵豪杰墓，无花无酒锄作田。”用这来比喻大数据，我看最合适不过了。
2014巴西世界杯激战正酣，赛场外大数据的盛宴也陆续开席。当世界杯遭遇大数据的时候，会碰撞出怎样的火花和激情？是看不穿的疯癫;还是无花无酒的凄凉，一切值得细细品味。
让我们看一些大数据的案例。先是德国队用SAP大数据迎战世界杯，利用 SAP Match Insights 进行备战，在巴西世界杯比赛期间利用该解决方案进行赛后分析。“SAP的参与改变了教练、队员、球迷和媒体的足球体验。设想一下：10个球员用3个球进行有球训练，10分钟就能产生超过700个数据点，而SAP HANA 可以实时处理这些数据。我们球队可以实时分析这些海量数据，从而制定培训计划并备战下场比赛。”德国国家足球队经理奥利弗说。他指出，如今每支运动队都在寻找创新方法以求获得超越对手的竞争优势。就在我写这篇文章的今天凌晨，德国队4：0干净利索地战胜了葡萄牙队，不知道这其中有没有大数据应用的功劳。
世界杯大数据的另外一个案例是对“大力神”杯和赛果的分析预测。雅虎利用利用轻博客网站Tumblr的数据来估计每支国家队的优势，并计算出最终哪支球队最可能获胜。他们基于这样的前提：Tumblr上所有有关世界杯的讨论都存在有价值的信息。雅虎首席执行官玛丽莎·梅耶尔(Marissa Mayer)研究小组最终的预测：最后冠军是巴西。
“足球粉丝非常吵闹，”雅虎科学家小组这样说道，“但是粉丝并不只在体育场上喧嚣，他们还会在各种社交媒体上发表言论和见解。尽管你可能认为这些粉丝是在社交媒体上吹响助威喇叭，但如果你仔细聆听，你会发现很多。”
百度也就行了类似的研究，其主要数据来源包括：百度搜索数据、球队基础数据、球员基础数据、赔率市场数据。百度大数据分析了过去5年987支球队3.7万场比赛数据，共涉及29610名球员，112,285,543条相关数据，百度基于此构建了足球赛事预测模型。为了验证模型是否准确，百度用2010年南非世界杯的淘汰赛数据进行了准确性验证，具体方法是为预测模型输入2010年世界杯期间的比赛、球队、球员等相关数据，由预测模型计算出淘汰赛比赛结果，与当时的比赛结果进行对比，结果显示16场淘汰赛算准了12场，准确率为75%。除此之外，很多投资银行也根据各个球队的FIFA排名、历史战绩、球员构成和赌球赔率等因素，建立了量化分析模型，并根据复杂计算得到一份夺冠概率表格。
这些大数据应用看起来还是很好玩的，但我很怀疑其价值。德国队的强大有没有大数据的功劳，如果有，请拿中国队做个实验，哪怕是能够1:0战胜葡萄牙，也会让我对这个应用膜拜。至于大数据预测，真比章鱼哥更有效吗？
在我看来，不管这些应用是否代表着大数据，找些数据进行分析总是好的。至于分析的结果价值几许，这是需要人来判定的，拿主意的是人不是工具。中国人愿意说，千里之行始于足下，有了今天的开始，才会有明天的收获。让我们期待更多地实践。
