从“简单”的封面设计剖析Netflix背后的数据哲学

大数据

像Netflix这样以数据驱动业务的公司，数据可视化发挥着关键的作用，而且数据可视化也很有必要。对于数据可视化，有如下两种定义：广义上讲，数据可视化表示数据通过视觉方式呈现的过程，通常还包含一些互动；狭义上讲，数据可视化表示将数据进行抽象，提取出有价值的信息，并通过一些示意图呈现出来的过程。总之，当代数据可视化技术都可以被纳入所谓的大数据技术。

重视数据可视化

      从Netflix公司的博客可以看出其非常重视数据可视化，Netflix主系统的许多部分都包含数据可视化组件，而且，像其他视觉组织一样，Netflix使用数据可视化工具已经形成了一种习惯。Netflix公司的员工会定期关注新出现的数据可视化工具，并调整算法，获得新的见解，解决紧迫的业务问题。

      Jeff Magnusson是该公司数据平台架构部门的经理。2013年6月27日，在Hadoop峰会上，他为我们展示了Netflix大数据时代下不为人知的一面，给我留下了深刻的印象。Magnusson展示的数据易于理解、易于挖掘，每个人都能很容易的对数据进行处理。Charles Smith，软件工程师，也是Magnusson的同事。那次演讲的题目很有意思，叫做“有了Netflix的Hadoop工具包，猪也能飞起来”。在他们的演示中，Magnusson和Smith提到了Netflix数据哲学的三大原则：

• 无论是大数据集还是小数据集，都要能直观显示，使其更容易解释。
• 数据查找的时间越长，数据就变得越没有价值。
• 第三条还是：数据查找的时间越长，数据就变得越没有价值。
  

      Netflix的核心竞争力在于拥有最先进的大数据工具，包括数据可视化应用。这些先进的分析工具满足了两大关键团体：客户和专业技术人员，这一点很重要，而且，满足客户和专业技术人员后，最终将会使每个人都受益，无论是高管、股东、非技术雇员还是其他人。

一切让数据做主

     可以对比一下《纸牌屋》和2010年版《麦克白》的封面。
     

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    第一眼看上去，它们惊人的相似。两者都显示了手上沾染鲜血的老年白人——Kevin Spacey和Patrick Stewart，与黑色背景对比得非常鲜明。图3.1进行了详细色彩对比分析：
   

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图3.1表明了一个显而易见的事实：两个节目的封面有很多相同的地方。同时，也有细微的差别存在——而且Netflix可以精确地量化这些差异。更重要的是，Netflix可以了解这些对的用户观看习惯、影片推荐、评级之类是否存在明显的影响。

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图3.2显示《纸牌屋》、《发展受阻》、《铁杉树丛》（一部美国惊悚恐怖片，于2013年4月19日首映）三者的颜色对比分析。

       鉴于高质量原创电视剧内容的高昂成本（传闻《纸牌屋》制作费高达7800万美元），Netflix会草率地选择一个封面吗？决策者会忘记挖掘一下公司的数据宝库吗？用户已经有无数种选择了，难道Netflix仅仅是为了替用户再增添一个选择？ 答案是：NO。Netflix没有邀请外人参加《铁杉树丛》和《纸牌屋》的制作会议，毕竟，Netflix公司拥有的数据足以使其做出最明智的决定，我打赌高管们在选择这部电视剧的封面时，一定仔细参考了订阅服务器的数据。

分析客户、了解客户，从而掌握客户

      在Netflix，比较类似照片的色调不是某个无聊的雇员进行一次性试验，它已经成为选择封面的一个必要环节。Netflix公司认识到这些实验的成果有巨大的潜在价值。为此，该公司专门创建了挖掘这种价值的工具。在Hadoop峰会上，Magnusson和Smith告诉我们数据分析为标题、颜色和封面的选择提供了很多帮助。分析颜色可以使公司了解客户与客户之间的差距，甚至能分析出客户心情的变化。

     有多少组织能对其客户了解到这种程度？我猜很少，大多数公司都想了解它们的客户，但能做到Netflix公司的一半就很不错了。

     这回避了一个显而易见的问题——为什么要分析客户数据？通过大数据和可视化，分析客户数据，使Netflix可以无缝地为每个客户提供令人难以置信的个性化定制服务，同时，Netflix还可以很容易地整合有关客户的数据，包括影片风格、观看习惯、趋势以及其他一些数据。有了这些数据，Netflix可以尝试解决大多数组织不能解决甚至想不到的一些问题。就颜色和封面而言，这些问题包括：

• 有客户喜欢某种特定的封面吗？如果有，那就应该做出改变为用户提供个性化的推荐。
• 哪些标题颜色会吸引客户？
• 对电视剧来说，这个封面是最理想的选择吗？或者是否为不同的客户使用不同的颜色？
• 当然，还有更多问题……
  

让数据分析融入企业文化

     简而言之，Netflix通过数据分析可以解决很多的问题，基于高质量数据和可视化工具可以做出更好的业务决策，最关键的是它让重视数据和重视数据可视化成为一种企业文化。