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  今天“大数据”这个词,已经被媒体,还有就是IT企业的市场人员滥用了,只所以这样,是因为想博得眼球,为了给自己的产品整个好卖点。但现在大家最好慎用这个词,否则你将真正透支这个词可能带来的影响,而伤害到 ...
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  今天“大数据”这个词,已经被媒体,还有就是IT企业的市场人员滥用了,只所以这样,是因为想博得眼球,为了给自己的产品整个好卖点。但现在大家最好慎用这个词,否则你将真正透支这个词可能带来的影响,而伤害到整个产业。
  今天很多人预言,我们已经从一个制造型经济转移到体验经济时代。企业要致力于给客户带来的是令人惊讶,记忆深刻的体验,而非以合适的价格交付可靠的产品而已。而最为要命的是,大量的信息通过各种可以想象的渠道产生出来。正如原油是制造型经济的驱动力,那么数据就是体验型经济的推动力。而与原油不同的是,数据是丰富的。在某些情况下,数据的丰富具有压倒性优势,这也是“大数据”一词的由来。
  虽然每个人都在谈论大数据,但是其实他们真正经常说的都是小数据。所以,这也是为什么我们说,大数据不是你想的那样。作为美国Marketo公司的战略和执行者,Jon Miller最近就写博文陈述了他的理由。
  那么,大数据真正意味着什么?
  简而言之,大数据其实数据集的全面术语,而这个数据集是非常大,也非常复杂,它必须要用新的处理模式,而非在1980年代早期,流行用的SQL数据库。一个典型的例子就是一个Hadoop架构来包容千万亿字节的“非结构化数据”,比如像微博的评论、视频内容、呼叫中心的谈话记录,以及其他那些利用之前的定义模式不能很好组织的信息。
  为了形象化这类数据的规模,我们看到Twitter每天处理40亿条微博信息。Cisco预计,在今年为止,每年通过internet上的流量将达到667个2的16次方字节。这相当于2.6百万倍于在美国国会图书馆内的信息。只是在5年内,全球分享的数字化信息增长了9倍,在2011年就实现了2万亿Z字节。
  如果它是真正的大数据,除了量大和多样化,它也需要速度和准确性,这也就是IBM称之为4v的原因。那也意味着大数据,必须能够在几秒内予以处理,而且也需要有管理层的信任,如果你总是事后反馈,几秒钟后从数据学习的好处又是什么?
  市场分析不等同于大数据
想想什么真正使数据变“大”。其实很明显,大多数市场人员谈论大数据时,事实上正在谈的是小数据。市场人员的死活是根据他们的分析仪表,我们问自己,“什么关键词驱动了流量?”“我最新的创新动作现在怎么样?”“这个月从社交媒体中能产生多少潜在购买者?”只在登陆页面上,想想市场人员正在测试的每件事。一个电话号码应该是接近某项调研的一个必备项吗?多少文字是分散注意力的?这个图片能有助于增长订购数量吗?这个横幅广告能用红色代替绿色吗?
  这些就是所有要做的重要事情,这些也是所有市场人员应该能回答的所有问题。你可以告诉市场人员要测试更多。当市场人员对他们的分析有处理方法,这会有助于他们建立尊重和可信性。可以说,这些数据是满足我们分析行为的,非常好的小数据点的全部例子。
  他们根本不是大数据,用传统的SQL数据库就可以解决。他们不需要有巨大变化性的数据资源,或者非结构化信息,他们也不能很快回答复杂的问题。
  在市场营销中,大数据看起来像什么?
  一些市场营销问题是非常复杂,以致于他们需要真正的大数据(而非市场分析的小数据)。想突破你的SQL数据库吗?请它拉出在上个月访问你网站两次、打开过不止一次邮件、评论和转发了你的微博内容的客户名单。这些是非常有用的人员列表。如果他们还没有从你那里进行购买,证明他们还没有成熟。但是这是只有大数据可以帮助你解决的列表。
  另一个例子是基于运算法则的预计,市场人员不知道一些事情对他们是有用的。想立即决定送给潜在客户最好的下一个产品,预计下一个季度的市场营销对于收入的影响,或者基于不同潜在客户近来的社交行为,提供不同的网络体验?这些你需要有大数据。
  正确地使用大数据,不仅是这个词,也包括这个事本身。你也会大喊大叫,“简直难以置信!”其实我们知道结果就是那样的。
  所以,从今天开始起,别给自己的非大数据行为冠以大数据的名号,抱以谦卑和求知的心,会让还原真实的大数据价值。也会让我们不至于被自己骗了。
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