为什么 Netflix 可以用大数据做出成功的电影、电视剧？
因为Netflix根本就不是用大数据做出成功的电影和电视剧的。 拿纸牌屋来说，纸牌屋的独立制片公司叫MRC（Media Rights Capital），原作的版权是作者Michael Dobbs卖给它们的，也是它们决定邀请大卫·芬奇来担任监制的，大卫·芬奇自己邀请了另两位监制，编剧统筹也是MRC邀请，MRC先花了9个月以超过50万美金的预算完成了剧集设定和第一集剧本，然后大卫·芬奇表示自己愿意做导演，然后凯文·史派西被邀请成为主演，接下来才去向HBO、Starz、Showtime提案，最后去Netflix提案，逻辑是，希望先在传统的有线电视首播，然后奈飞作为网站平台做二轮重播。 Netflix一周后表示自己要首播权，包括美国和加拿大的首播，同时，愿意无条件直接投资两季，并且表示自己绝对不会干涉创作，也不会剪片，由《纸牌屋》的主创团队自由发挥。 Netflix的高管Joris Evers（2014年-2016年任奈飞欧洲、中东和非洲地区通讯的副总裁）也表示：「我们不大会去管创作的事儿，我们只负责找到对的人，给予充分的自由和预算，让他们把好故事拍出来。」 2019年Netflix原创剧集《王国》（又名《李尸朝鲜》）的编剧金银姬在twitter上发表的一条动态也证明了这一点：「Netflix从不发表意见，只给钱……」 所以，如果一定要说Netflix利用大数据，我认为可能是利用了数据分析，来决定剧集是否立项和完成后向何种用户进行推荐，至于说「做出」，我倾向于「有钱可以为所欲为」，只要立项和推荐对象本身有下限保证，剩下的就是投资问题和投后管理的自由度问题了。