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雷达卡
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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