大數(shù)據(jù)可以幫助商業(yè)運(yùn)營(yíng)者找到大致方向，但真正落地到商業(yè)操作，反而不如小數(shù)據(jù)更有用、更有效。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用既不便宜，也存在一定的缺陷，更尚未充分提升商業(yè)的價(jià)值，更需要企業(yè)家、產(chǎn)品經(jīng)理等管理精英們的創(chuàng)造性思維，使大數(shù)據(jù)能正確地產(chǎn)生商業(yè)效應(yīng)。

       現(xiàn)狀：盲目收集與淺應(yīng)用

       目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用中有個(gè)怪現(xiàn)象，就是有什么數(shù)據(jù)就收集什么數(shù)據(jù)，至于將來(lái)有什么用，一概不知。或者抱著“先收集再說(shuō)，將來(lái)總有用”的態(tài)度。我建議，應(yīng)從問(wèn)題、愿景導(dǎo)向來(lái)收集數(shù)據(jù)。一方面，數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)備份等成本都不低；另一方面，數(shù)據(jù)的價(jià)值也可能衰減。

       以用戶為核心的KPI體系能實(shí)現(xiàn)與客戶行為的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連通，是未來(lái)發(fā)展的大趨勢(shì)。傳統(tǒng)的用戶價(jià)值是以利潤(rùn)貢獻(xiàn)為核心衡量指標(biāo)，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，客戶關(guān)系的管理不同了。例如，我要知道一個(gè)客戶一個(gè)月內(nèi)到淘寶多少次，不管他是否購(gòu)買(mǎi)，要看他與淘寶的關(guān)系到底怎么樣。

       就現(xiàn)狀而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)更多地用于推薦和營(yíng)銷(xiāo)，不是因?yàn)樗菀祝且驗(yàn)樗蒎e(cuò)的空間更大。比如，推薦系統(tǒng)給出了顧客不喜歡的推薦，大不了重新推薦;然而一旦上升到直接解決問(wèn)題的層面，容錯(cuò)空間就大大縮小了。例如，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)觀測(cè)空氣質(zhì)量，錯(cuò)了也不會(huì)有太大影響，但如果把這個(gè)指數(shù)和某個(gè)商業(yè)運(yùn)營(yíng)掛鉤，就不是小事了。尤其是對(duì)數(shù)據(jù)的精確性要求較高時(shí)，數(shù)據(jù)的持續(xù)跟蹤與多源比對(duì)就顯得非常重要。然而正是在這些方面，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還停留在比較膚淺的層次，甚至壓根就飄在空中。

       因此，公司要建立數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，更重要的是建立跟蹤數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控，對(duì)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)要尋找多個(gè)源頭，一方面確保“雞蛋不在一個(gè)籃子”，另一方面要相互比對(duì)、印證。對(duì)于實(shí)際運(yùn)營(yíng)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)必須有連貫性，當(dāng)然真實(shí)性更是基本前提。

       大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)?

       我?guī)缀趺恐芏家輹?huì)或面試很多數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師。我經(jīng)常問(wèn)他們，“在你心里什么是大數(shù)據(jù)”。回答顯示，原來(lái)業(yè)內(nèi)的認(rèn)知分歧絲毫不比外行少——至少有一半受訪者或應(yīng)聘者對(duì)“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念根本就不以為然，而是更關(guān)注有價(jià)值的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)能產(chǎn)生什么價(jià)值。換言之，在部分人看來(lái)，“大數(shù)據(jù)”本身就是一個(gè)偽概念。我常問(wèn)的第二個(gè)問(wèn)題是，到目前為止，你做得最好的大數(shù)據(jù)案例是什么?他們的回答各有不同，但有個(gè)共同點(diǎn)：用大數(shù)據(jù)來(lái)處理數(shù)據(jù)的稀缺性。比如，北京的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站是有限的，其數(shù)據(jù)對(duì)于監(jiān)測(cè)站附近范圍的質(zhì)量呈現(xiàn)是比較準(zhǔn)確的，但其余地區(qū)的質(zhì)量數(shù)據(jù)是非常稀缺的，但我們要據(jù)此判斷出北京市空氣的整體質(zhì)量。換言之，大數(shù)據(jù)能幫我們?cè)黾訉?duì)未知部分的準(zhǔn)確度、精確度的把握。

       現(xiàn)在，有很多人討論大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的關(guān)系。其實(shí)，這個(gè)問(wèn)題與大數(shù)據(jù)如何落地密切相關(guān)。在我看來(lái)，大數(shù)據(jù)可以幫助商業(yè)運(yùn)營(yíng)者找到大致方向，但真正落地到商業(yè)操作，反而不如小數(shù)據(jù)更有用、更有效。比如，很多運(yùn)營(yíng)者宣稱自己的注冊(cè)用戶是多少量級(jí)的，但1億個(gè)注冊(cè)用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，不如一千萬(wàn)個(gè)活躍用戶完整的行為數(shù)據(jù)更具有價(jià)值。初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行客戶探索、發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證時(shí)，幾百個(gè)甚至幾十個(gè)顧客、用戶的完整數(shù)據(jù)比千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)更有價(jià)值。也許正是因?yàn)閿?shù)據(jù)量雖大，但每個(gè)數(shù)據(jù)單元都出現(xiàn)了斷裂或遺漏，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的價(jià)值難以被挖掘出來(lái)。

       因此，，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的能力之一就是把數(shù)據(jù)變小的本領(lǐng)。在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時(shí)，你需要的樣本其實(shí)不是千萬(wàn)，甚至不是面面俱到的數(shù)據(jù)，而是比較敏感的數(shù)據(jù)指標(biāo)。這對(duì)數(shù)據(jù)收集和分析人員是巨大的挑戰(zhàn)。實(shí)際上，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和落地也要以數(shù)據(jù)的細(xì)分為基礎(chǔ)。例如，某電商顧客的真實(shí)性別不一定與購(gòu)物的性別偏向一致;再比如，關(guān)鍵詞搜索量要看北京、南京等地各為多少，而不是籠統(tǒng)地說(shuō)增長(zhǎng)了多少。當(dāng)我們用放大鏡細(xì)查大數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)有不少的“斷鏈”和欠完整。從某種意義上說(shuō)，并沒(méi)有真正的“全面數(shù)據(jù)”，差別只在于放大鏡的倍數(shù)。所以，即使基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，也仍然有猜測(cè)和賭博的成分，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)應(yīng)該可以互為作用,而非比較兩者誰(shuí)更強(qiáng)。

       傳統(tǒng)企業(yè)怎么辦?

       我們?cè)谡務(wù)摯髷?shù)據(jù)的時(shí)候，在根本上忽略了一點(diǎn)，很多企業(yè)本身是有其架構(gòu)的，不會(huì)因?yàn)榇髷?shù)據(jù)就立即變得不一樣。很多公司連信息(information)都未打通，是堵塞、零散的，更不要說(shuō)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用了。大數(shù)據(jù)作為一種新的運(yùn)營(yíng)理念和方法體系，要想嵌入到公司里，必然要經(jīng)歷一個(gè)新事物在舊公司的所有困難。

       從有效的策略來(lái)說(shuō)，先把既有的數(shù)據(jù)用好，比盲目推進(jìn)大數(shù)據(jù)要明智得多。更進(jìn)一步，要重新定義數(shù)據(jù)框架來(lái)解決存在的問(wèn)題。比如，很多企業(yè)都開(kāi)啟了公司微博，其測(cè)定效果是轉(zhuǎn)發(fā)多少、評(píng)論多少。但實(shí)際上要細(xì)分這些數(shù)據(jù)，進(jìn)一步厘清誰(shuí)、什么樣的轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論才是有價(jià)值的，還要和相似的公司微博進(jìn)行對(duì)比。

       傳統(tǒng)企業(yè)究竟是建立起獨(dú)立的收集系統(tǒng)，還是使用別人提供的數(shù)據(jù)?我認(rèn)為要兼有，既要有側(cè)重地獨(dú)自搜集，也要多源化地獲取數(shù)據(jù)，盡力排除各種數(shù)據(jù)在搜集過(guò)程中形成的偏差，這既是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，需要數(shù)據(jù)人員付出艱辛的努力，也是一個(gè)戰(zhàn)略問(wèn)題，需要回到前文所述的小數(shù)據(jù)問(wèn)題。（來(lái)源：大數(shù)據(jù)文摘）

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