WOT讲师任化伟：大数据技术让 O2O 基础信息更“靠谱”

伴随着近两年O2O热潮的持续升温，互联网O2O的触角几乎延生到了所有行业。其实，O2O并没有那么高大上，它的纽带无非是企业借助互联网转型，满足消费者不断更迭的需求，打造极致的用户体验。

缺失了大数据分析能力就谈不上真正的O2O。对从互联网中获取的海量用户信息进行分析的挖掘，利用标签来进行识别和精细化运营，成为走出O2O迷雾的突破口。那么大数据与O2O怎样才能实现更好的融合呢?在信息质量不高的前提下，如何提高O2O基础信息的精准度，使用户获得更好的体验呢?

带着这些问题，51CTO记者采方到美团网高级经理任化伟，从技术的角度一一进行解读。

任化伟，2006年西安交通大学毕业，早期创业做汽车领域的搜索引擎，后续经历了12530的音乐搜索和百度的图片搜索服务，在垂直搜索领域积累了丰富的经验;离开百度后在品众互动做了2年的技术总监，对广告领域也有较深认识；目前在美团网负责商家数据中心的建设。

020的核心是为消费者提供便利

任化伟告诉记者，O2O 不仅仅是团购，但团购可以说是发展最为成熟，人们接受度最高的O2组成部分。从“猫眼电影”到“美团酒店”再到“美团外卖”，在团购业务的积淀下，美团网开始全面进军O2O市场。

互联网时代，O2O模式之所以能够成为下一个掘金点，是因为利用互联网进行更加充分、完善信息沟通，相较于传统电B2C/C2C的平台架构设计，O20的进步体现在它不仅非常重视线下团队和商家的接触，还需要将系统资源进行有效整合，打通“人-店-商品”间的数据关联，形成线上线下的交易闭环这种方式，使消费者和商家所获得的信息实现最大程度的对等，从而为消费者提供便利，并刺激其持续消费，使商家盈利。

大数据技术让O2O基础信息更靠谱

基础数据的准确性直接影响着消费者的体验。任化伟说：“我自己也被地图导航坑过。一次我根据导航来到约定的聚餐地点，却怎么也找不到商家，最后在朋友的电话指挥之下才找到地方，这种情况对用户的伤害还是很大的”。

基础数据的准确性是非常重要的，提升基础数据质量的道路是艰难的;比如评估一个数据源的质量只有80%，但是上线的质量要求是95%;事实上因为标准非常严苛，95%是经过培训之后运营同学清洗之后所能达到的质量标准;在这种情况下，为了上线这批数据，就需要人工全部清洗一遍数据;也就是说为了提升15%的数据质量，需要付出100%的运营资源，而其中80%的工作是不必要的。

在这种情况下，研发同学提出了自动化校准的思路，当然前提条件是达到和运营同学清洗后一样的质量效果;具体的过程，和大家通常判断一个信息是否正确地思路是类似的，会经过信息收集、信息清洗、信息关联、信息决策这几个步骤；不同的是，我们面临的是判断海量信息的正确性。

信息校准是一个持续不断的过程

大数据技术不是万能的，在信息不完整时，人工也很难判断。比如你从不同渠道获取了两条门店信息，两条信息的门店名称是一样的，地址是两个相邻的街道，距离偏差一千米;你是愿意相信其中一个渠道的信息搞错了呢，还是愿意相信物理世界上是存在两家门店呢?如果是五星级大酒店，相信大家都会判断其中一个信息错了，如果是沙县小吃呢?如果不到实地勘察一下，估计很难判定。

如果我们获取了更多信息，比如我们获取了上述例子中门店的迁址信息，并且地址也能匹配上，就可以对两条信息给出一个明确的判断;所以校准是随着信息不断完善而逐步迭代的过程;另外客观上也存在着商家不断开展、迁址、倒闭的过程，所以信息校准也是一个持续不断追求和物理世界保持同步的过程。

WOT大数据技术峰会上将分享我们踩过的那些“坑”