Farecast公司——大數據變革商業模式的典例
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文 / 數據君
2003年的一個眼光明媚的日子裡，奧倫.埃齊奧尼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定越便宜，於是他在婚禮預定日期提前好幾個月就在網上預定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的更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到非常氣憤。
於是，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。
這種被敲竹杠的感覺對大多數人來說，或許隨著他們走下飛機的那一刻就會消失。然而，對於埃齊奧尼，這卻是一次難忘的經歷。
埃齊奧尼是當時美國最有名的計算機專家之一，從他擔任華盛頓大學人工智慧項目的負責人開始，他創立了許多在今天看來依然非常典型的大數據公司，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最早的互聯網搜索引擎MetaCrawler,該引擎後來被InfoSpace公司收購。他聯合創立了第一個大型比價網站Netbot,後來把它賣給了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，而且他認為自己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，他也一直致力於解決這些問題。
在飛機著陸以後埃齊奧尼下定決心要開發一個系統，來幫助人們用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上同等艙的每個座位的價格本來不應該有差別。但實際操作上，卻總會有些許不同，其中緣由也只有航空公司自己才清楚了。
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，但操作起來就不是那麼容易了。這個系統需要分析所有特定航線機票的銷售價格並確定票價與提前購買天數的關係。
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後再購票的明智選擇。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9000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，這個項目的不同在於它雖浩大卻極具可行性。於是，埃齊奧尼開始著手啟動這個項目。
埃齊奧尼設計了一個預測系統，這個預測系統建立在41天之內的12000個價格樣本基礎之上，而這些數據都是從一個旅遊網站上爬取過來的。
這個預測系統並不能說明原因，只能推測會發生什麼。
也就是說，它不知道是什麼因素導致了機票價格的變動。機票降價是因為有很多沒賣掉的座位、季節性原因，還是所謂的「周六晚上不出門」，它對此都一無所知。
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，這還是一個問題。」
埃齊奧尼沉思著。他給這個研究項目取了一個非常貼切的名字，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最佳購買時機，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，為了提高預測的準確性，埃齊奧尼找到了一個行業機票預訂資料庫，系統預測結果是根據資料庫里的綜合票價記錄而得出的，如今，Farecast已經擁有驚人的約2000億條飛行數據記錄。利用這種方法，Farecast為消費者節省了一大筆錢。
棕色的頭髮，露齒的笑容，無邪的面孔，這就是奧倫.埃齊奧尼。他看上去完全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，這項技術比人們想像的應用範圍更為廣泛。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，就可以運用這項技術。
但在他實現計劃之前，微軟就以1.1億美元的價格收購了Farecast公司。而後，這個系統被併入必應引擎。
主題 |大數據變革商業
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