熱數據如何獲得價值

① 如何通過數據分析挖掘數據價值

【導讀】隨著科技的高速開展，數據在人們生活和決議計劃中所佔的比重越來越大，大數據的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數據一直在活躍賦能很多工業，包括金融、醫療、農業、教育等。那麼，如何經過數據剖析發掘數據價值呢?今日就跟隨小編一起來了解下吧!

無論是在政務范疇仍是商業范疇，依賴於大數據技能的數據剖析總是為行業提供決議計劃支撐。因為大數據是從量變到質變的過程，加之數據被廣泛發掘，決議計劃根據的信息完整性越來越高，根據信息的理性決議計劃要高於以往拍腦袋的盲目決議計劃。

微觀層面中，大數據使得經濟決議計劃部分可以愈加敏銳的掌握經濟走向，並制定實施科學的經濟決議計劃;在微觀層面中，大數據可以進步企業經營決議計劃水平緩效率，推進立異，給企業以及所在的行業范疇帶來價值。

大數據不光要有數據，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣數據才有價值。若想依託大數據把脈企業經營現狀，猜測行業開展趨勢，就需要不斷對數據源進行有用的挑選、清洗，做到精準剖析，不然得到的成果有可能是南轅北轍，於商業無益。

需要經過數據剖析，對數據來歷進行全方位挑選、清洗，同時打通各行業、各范疇的數據孤島，實現數據的整合、有用剖析，最大化數據剖析成果的精準度。經過對數據收集、傳輸、挑選、清洗、交融、剖析、計算及可視化使用等，高效整合線上線下數據，進行深層次、廣范圍的數據關聯剖析，解決企業全方位數據剖析問題，降低數據剖析本錢，助力企業深度發掘數據價值。

數據剖析的中心作業是人對數據目標的剖析、考慮和解讀，人腦所能承載的數據量是極端有限的。所以，無論是「傳統數據剖析」，仍是「大數據剖析」，均需要將原始數據依照剖析思路進行計算處理，得到概要性的計算成果供人剖析。兩者在這個過程中是相似的，區別僅僅原始數據量巨細所導致處理方式的不同。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何通過數據分析挖掘數據價值?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

② 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

③ 大數據如何發揮大價值

大數據如何發揮大價值

大數據時代，CIO的競爭優勢從信息技術轉變為圍繞客戶體驗、數據分析、流程管理領域，讓數據發揮大價值。

全球每秒鍾發送2900萬封電子郵件，推特上每天發布 5000萬條消息；亞馬遜每天產生 630萬筆訂單；Google每天需要處理24PB 的數據……

海量數據的處理，以及如何用數據創造更大的價值，給CIO們提出了更多的挑戰。根據Valueresearch研究報告顯示，大數據已經躍升為CIO關注度排名第四的技術與應用，並且還在持續提升中。

2013年9月4日，商業價值、ITValue和CommVault公司在北京聯合舉辦了「大數據的大價值」的CIO沙龍。12位來自不同行業的CIO進行了精彩的分享和討論。

業務需求引導數據分析

在一個家庭里，誰來主導旅遊消費？誰來做旅遊決策？

中青旅控股有限公司（下稱「中青旅」）的IT部門和市場推廣部聯合成立了一個數據挖掘小組，在總裁助理林軍的帶領下，以業務需求出發用信息技術做數據挖掘，得出如下信息：在中國家庭里，旅遊通常是太太來做決策；國內家庭客戶策劃旅遊中，歐美游所需計劃決策時間最長，其次是東南亞旅遊，而國內游則是決策時間最短，經常會臨時抱佛腳說走就走。於是，中青旅根據數據挖掘分析的結果，進行旅遊產品策劃和收益管理的調整，更能針對性地滿足客戶的需求和優化客戶的體驗，而且優化之後的旅遊產品推廣效果和盈利情況更佳。

中糧大悅城（下稱「大悅城」）CIO張岩也表示，明晰業務需求才能更好地進行數據挖掘。大悅城進駐了數百家知名品牌商戶，其內部系統的數據是紛繁復雜的：包括POS數據、客流的數據、商流的數據、會員的數據等等。如果從IT的角度進行分類管理、分析價值，各個業務部門的數據差異巨大，數據分析價值很低。但改由數據創造價值或者以大悅城整體商業價值來進行分析，數據分析更有價值 。

張岩帶領數據分析團隊，優先從商業的邏輯來考慮，對大悅城歷年的銷售數據進行系統梳理，建立了符合購物中心行業特色的數據分析體系。體系中包含了品牌商戶、消費客群、項目收益3大系統模塊，做到了從3大商業經營角度綜合分析項目運轉情況。得益於這套商業分析系統，朝陽大悅城幫助入駐的500多家商戶，根據分析情況調整銷售策略，實現了朝陽大悅城銷售額年增長率近40%的高增長。

新東方教育科技集團信息管理部總監官沖認為，做數據分析和挖掘的人，一定得是懂業務的人。數據挖掘可以由外部人員來教授方法，但一定由內部人員自己實踐。只有自己更了解自己的業務，能判斷出哪類數據挖掘對企業有價值。其實，企業能用以分析的數據越全面，分析的結果就越接近於真實。大數據分析需要由業務需求為主導，這樣企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，並將其與已知業務的各個細節相融合。

大數據有大價值

愛康國賓健康管理集團每年有200萬人次的體檢數據，這些數據蘊含著黃金般的價值。這些數據能從遺傳、生活習慣、飲食等角度出發，對身體狀況跟蹤預測，對疾病早期預警，進行全方位的健康干預，進而對客戶進行有償或無償服務，成為愛康國賓一片新的業務藍海。

愛康國賓信息技術副總裁馮朝暉介紹，愛康國賓現在已經在為客戶提供一些基礎的健康管理服務，比如根據體檢指標，分析客人的常見慢性病風險，並將慢性病的預防和保健常識通過簡訊定期推送給客人。未來這項業務還會和醫院實現聯動。

在張岩的主持下，大悅城搭建商業經營預測、管理體系：以數據挖掘方式，分析大悅城的整體商業變化規律。在數據挖掘中，大悅城並不是關注確切的銷售數據，而是尋找發現在商業經營中銷售變化的規律。同時，通過大數據技術篩選評估出近百個影響銷售規律變化的主觀因素，並通過大量的計算與驗證，評估出每個影響因素的影響度指標，同時確定該影響因素相關的業務部門。最終，由近百個專項數據分析的結果，建立了全數據的大悅城經營模型（即虛擬大悅城）。從這個模型中，可以預測購物中心的經營狀況，為招商、運營、推廣各部門的工作提供了良好指導，並且成為管理層經營策略制定的重要依據。

CommVault中國區總經理徐永興表示，做企業基本要考慮3個關鍵問題：1.增加收入；2.降低成本；3.控制風險。近30年來，企業將70%以上的資金和注意力都集中在前兩項，而控制風險總是容易被忽視。CIO很多時候投入的大量的資金和精力都是在控制風險。其實，如果把數據管理做好，不但能幫CIO節省IT支出，甚至還能挖掘數據的價值，來更好地增加收入和降低成本，讓CIO更具價值。

CIO如何從數據處理轉型到數據業務？商業價值總經理萬寧談到，在社會信息化環境下，企業IT新趨勢：1.CIO競爭優勢從信息技術轉變為圍繞客戶體驗、數據分析、流程管理領域。2.相比業務流程設計，信息管理技術的重要性會更高。創建企業數字化業務模式，企業需要從技術角度、業務流程、人員角色、上升到企業企戰略層面建立數字化企業。3.集中提供的應用和基礎架構將會嵌入在業務服務之中，由企業共享的服務組織提供。

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④ 如魚飲水，數據冷暖如何自知

伴隨著萬物互聯時代的來臨，「雲數物智鏈」等信息技術高速發展，全球數據呈爆炸式增長，PB 級規模的數據越來越常見。海量數據也是有「溫度」的，在其呈指級增長的同時，也出現分層特徵，按照被訪問頻率從高到低進行分類，可以將數據為熱數據、溫數據、冷數據。

熱數據

熱數據需要被計算節點頻繁訪問的在線類數據。

熱數據因為訪問頻次需求大，效率要求高，所以就近計算和部署， 數據緩存、在線存儲、近線備份 ，以實現數據快速訪問及高速處理。

溫數據

溫數據是即時的狀態和行為數據，也可以簡單理解為把熱數據和冷數據混在一起就成了溫數據。如果整體數據量不大，也可以不區分溫數據和熱數據。

冷數據

一般很少變化的、長時間固定的數據或者屬性，如：

· 過時的項目

· 日常記錄和維護的數據

· 歸檔並進入長期保存的數據

· 其他需要記錄的數據

隨著數據量的飛速增長，數據由「熱」變「冷」現象也日益凸顯，按照二八定律」，經過一段時間的使用，80%以上的數據都會變成冷數據。而離線存儲為海量冷數據提供 安全性高、保存時間長、維護成本低、不可篡改 的存儲方式。

冷熱數據的分層是根據訪問的頻次來劃分的，而不是數據的價值。一方面，冷數據的價值並不一定比熱數據低，而且還會隨著時間的推移變得更為重要，因此對於海量冷數據也需要確保其長期安全存儲；另一方面缺慎譽，不經常訪問的冷數據占據了大量的在線存儲資源，會造成嚴重的資源浪費，需要及時轉移到離線存儲中。

國家發改委發布的 發改高技〔2021〕1742號《貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和5G等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》 指出，有序推動以數據中心、5G為代表的新型基礎設施綠色高質量發展，助力實現碳達峰碳中和目標。立足新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局， 統籌處理好發展和減排、整體和局部、短期和中長期的關系，加強 強化數據、算力和能源之間的協同聯動，加快技術創新和模式創新， 堅定不移走綠色低碳發展之路。

※ 強化統籌布局 ，優化數據中心建設布局；

※ 提高算力能效 ，加快建設綠色數據中心；

※ 創新節能技術 ，高效節能技術攻關降低基站設備能耗；

※ 優化節能模式 ，加強自動化、智能化能耗管理，降低能耗；

※伏段 利用綠色能源 ，提升可再生能源在數據中心能源供應中的孝絕比重；

※ 促進轉型升級 ，促進傳統行業數字化轉型。

那麼，如何在雙碳經濟的要求下做好冷數據的長期安全存儲工作？

⑤ 如何實現大數據價值最大化

1. 數據融合

成功的大數據分析可以使用戶應對工作中的困難，例如發現業務計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細分市場進行拆分，企業可以提供新的產品和服務。要想做到這些，就需要從各種資源得來的數據中抓住重點從而做出重要決策。

在數據分析中，時間至關重要。很多企業領導者和決策制定者需要實時的信息來快速做出決定。但是據估算，大約80%的時間都花在了准備和整理數據上。這樣一來真正的分析工作只佔20%。

因此高效的處理工作非常重要，例如數據分析的提取、轉換和載入過程(ETL)。

一個好的ETL工具可以將從多個來源獲取的數據融合在一起，也包括公共數據。它讓用戶的注意力集中到一個源頭，獲得相關性更高的信息，提高工作效率。同時可以確保用戶的信息來源是唯一的，降低錯誤溝通的風險。

企業如何通過各種技術手段，並把數據轉換為信息、知識，已經成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……

2. 溝通無障礙

就像之前說過的，大數據分析工具可以幫助企業解決商業難題。從業人員也許能很好的理解這些問題，但IT人員卻不能完全理解，這樣就不能提供和專業需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢，領導層就無法及時得到有用信息，也就無法快速做出決策。

如果技術人員能夠使用這種自助服務分析工具，就能夠找到問題所在並做出可以彌補漏洞的決定。此外，他們還可以將數據同其他開放信息結合在一起，挖掘細分市場。企業還可以共享IT資源來發掘更多的數據信息。

⑥ 縱觀大數據是如何實現自己的數據價值

縱觀大數據是如何實現自己的數據價值
大數據開啟了人類數據管理史的一段嶄新旅程。人類想要測量、記錄和分析世界的渴望是驅動大數據技術不斷向前的動力。但如同此前的電子商務、雲計算等創新構想一樣，大數據也不得不懷抱變革理想在現實中披荊斬棘。
我們該如何定義我們所身處的信息技術時代？是雲計算、社交、移動，還是大數據？相信每位從業者和客戶都會有自己的認知與解讀。「一千個人眼中就有一千個哈姆雷特」，很多時候是一個放之四海皆準的道理，更何況我們正在經歷一段創新趨勢疊加、創新領域融合的獨特時期。而對於那些想要體會技術創新真正內涵的人士，有一個話題永遠不可迴避，這就是技術創新到底會給其受眾帶來怎樣的真實價值？這種價值是否能夠在其被發掘後長期、持續地給予？
本文重點關注大數據技術這一重大技術創新趨勢在企業環境中價值實現的過程。在全民熱議的氛圍中，或許我們可以暫時遠離那些對大數據的定義、技術特徵、未來走向的種種爭論，潛心聆聽喧囂中實地探索的腳步。我們希望與您共同探討大數據所能夠開辟的數據價值轉換與兌現路徑，從而為企業高效、合理利用快速增長的業務數據帶來啟發。也希望這些來自中國企業的真實應用案例能夠證明，大數據並不僅僅是一個催生佈道師的舞台，它正在真切地影響著我們的工作與生活。
腳踏實地的大數據
人類的想像力有多豐富，大數據的未來世界就會有多廣博。要讓海量數據資源變成寶貴的商業資產，企業的大數據技術實踐者們需要從現實中起步。
如今，「大數據」總會與「變革」作為聯動的詞彙出現。牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授維克托·邁爾-舍恩伯格在其著作《大數據時代》一書中，將大數據定義為一次重大時代轉型的開啟者，稱其將會引發一場生活、工作與思維的大變革。
他認為，在大數據時代，人類處理數據的方法和思維模式將被徹底改變，它會呈現出一些前所未有的現象。比方說，人們將會分析更多的數據，而不再依賴於隨機采樣；人們將不再沉迷於對數據分析精確度的追求，轉而關注對趨勢的把握；人們不會再習慣性地追問事情的因果，而是尋找事物之間的相關關系。
無論這些數據處理的未來趨勢最終是否能夠成真，我們都可以從日常的工作和生活中窺探到一些變化的端倪。首先，企業的數據管理范疇正在不斷擴大，在線交易、Web日誌、點擊流、感測器信息、社交媒體數據等都被納入企業的業務數據集。另一方面，我們在生活中會遇到越來越多與數據分析相關的商業創意。例如，各個電子商務、視頻網站中花樣繁多的推薦系統，還有超市中零食與手電筒這樣不明所以、卻能帶來實際銷售增長的擺放組合。
大數據對企業究竟意味著什麼？舍恩伯格在《大數據時代》一書中做出了這樣的描述：「在大數據時代，數據的價值從它最基本的用途轉變為未來的潛在用途。這一轉變意義重大，它影響了企業評估其擁有的數據及訪問者的方式，促使甚至是迫使公司改變他們的商業模式，同時也改變了組織看待和使用數據的方式。」
轉變並不會在一夜之間發生。從多來源的數據採集，到通過深度分析獲取洞察力，之間會是一段並不平坦的征程。毫無疑問，Hadoop等技術的日趨成熟，讓企業用戶可以更方便地、在更大的范圍內收集業務的相關數據，但同時真正的挑戰也會接踵而至。這就是如何高效地處理多來源的海量數據，並且為其找到適合的商業用途。
在過去的一個月里，我們實地探訪了三家正在實際部署大數據應用的企業。它們分別是京東（JD.com）、人人游戲和PPTV聚力。這三家互聯網企業正在用業界前沿的數據管理思維，展開大數據技術的早期實踐。同時，在它們身上也折射出全球互聯網企業利用大數據的實際趨勢。全球范圍內與之業務相類似的在線零售巨頭亞馬遜（Amazon.com）、社交遊戲先鋒Zynga、全球最大的在線影片租賃服務商Netflix，同樣處在大數據商業應用的最前沿。
另外，我們還特別加入了一個寓技術於體育競技的輕松案例。網球賽場上細致入微的數據統計和分析背後，正是大數據技術的鼎力支持。
遠觀不如近臨。大數據的價值實現之旅已經啟程，改變就在我們的身邊發生！

⑦ 如何從大數據中獲取有價值的信息

同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家，政府管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。"
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納

⑧ 大數據如何創造價值

大數據如何創造價值
數據正形成一股湍流，滲透進全球經濟的各個領域。但這到底意味著什麼呢？盡管很多人疑惑重重，將大數據看成是對他們隱私的一種入侵。但從好的一面來看，大數據不僅有益於私人企業，也有益於國民經濟及百姓。
比如，如果美國醫療可以創造性和有效地運用大數據來驅動效率和質量，每年來自行業數據的潛在價值，估計可以超過三千億美元；其中三分之二將體現為國民醫療開支減少8%左右。在私營行業，充分使用大數據的零售商有可能將營業利潤率提高超過60%。在歐洲發達經濟體中，若政府機關使用大數據，估計僅僅在改善運行效率上就可以節省超過一千億歐元（1490億美元），這還不包括以大數據為杠桿減少詐騙、失誤和稅收缺口。
如今日益先進的技術應用於各類軟體，配合持續增長的馬力，從數據中提取有價值信息的方式也會顯著完善。用大數據在全球經濟中各行業創造價值的途徑很多。私人公司、政府和公共部門，都有很大的機會利用大數據來提高效率和提升價值。
數據已經成為一個生產要素
麥肯錫全球研究院估計2010年全球企業儲存在磁碟上的新數據超過7艾位元組，而消費者在個人電腦和筆記本等設備上儲存的新數據超過6艾位元組。1艾位元組相當於美國國會圖書館儲存信息的4000多倍。
大數據現在觸及到全球經濟的每個行業。像實體資產和人力資本等生產中的其他要素，大數據是諸多現代經濟活動順利開展不可或缺的部分。估計截至2009年，幾乎美國經濟的所有行業里，每個擁有超過1000名員工的公司至少平均儲存200兆兆位元組的數據（即1999年美國零售商沃爾瑪倉庫數據的兩倍）。
近期內最有潛力通過使用大數據來創造價值的地方是那些最發達的國家。展望未來，發展中國家只要條件適當，將會有巨大潛能利用大數據。比如，亞洲已經成為個人定位數據產生的主要區域，因為那裡有大量的手機在使用。2010年，中國估計有8億多部手機在使用，超過其他國家。此外，發展中國家和地區的一些個人企業在數據使用上比平均水平要先進。而且部分組織可藉助其遠程存儲和處理數據的能力。
在基礎科技、平台、數據處理的分析能力和使用者的行為（越來越多的個體經歷著數字化的生活）的演變和創新驅動下，大數據的未來發展有無限可能。
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。
可以預見，大數據應用將成為個體公司競爭和增長的關鍵基準，也將促進新一波的生產力增長和提高消費者剩餘。

⑨ 如何讓「大數據」有價值

如何讓「大數據」有價值

大數據並不僅僅是「大」，但它首先得「Bigger」，擁有足夠量級的數據才能被稱作大數據，所以你看到僅僅分析幾百人的數據就說自己是大數據的公司基本上都是騙子。另外，足夠的數據，不能進行價值轉化也沒用。
吃飯、睡覺、旅行、走路、購物，所有純物理性的行為都成為可被記錄數據的組成部分，這些看似與我們的生活、工作、賺錢等無關的行為，正成為新時期的價值瑰寶，谷歌、亞馬遜、Facebook、網路、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。
近期，騰訊、搜房、浪潮集團、易觀等紛紛與統計局簽署了大數據戰略合作框架協議，再加上去年簽署的11家公司，越來越多的互聯網公司、傳統企業數據正被納入新構建的大數據「基地」當中。
不少人對大數據的概念有很大誤解，甚至有不少公司搭上「大數據」的概念來玩資本運作。大數據並不僅僅是「大」，但它首先得「Bigger」，擁有足夠量級的數據才能被稱作大數據，所以你看到僅僅分析幾百人的數據就說自己是大數據的公司基本上都是騙子。我不認為當前有多少公司量級的數據能夠是「Bigger」的。對於用戶級市場，至少該產品的用戶量達到億級，達到該產業用戶量的前幾名；對於企業級市場，也至少得擁有足夠量級的企業用戶，才算得上擁有大數據的基礎，再加上用戶使用各個產品的習慣大不相同，所以當前的大數據絕對是缺憾的，抽樣數據並不準確不是么？多談無益，故本文純從數據來分析。
數據的記錄
數字產品的出現，迅速讓用戶的個人信息能夠被記錄，電腦、智能手機、可穿戴設備、智能硬體、未來的智能電視等正成為數據記錄的新工具，其中較為熱門的是圍繞醫療需求來建立相關的數據記錄，睡眠、血壓、體重等產品較多，雖然這些產品的用戶量並不「多」，但是硬體廠商們依然樂此不彼的做著這一切。
要想讓數據能夠真正的發揮作用，首先這些數據肯定得被記錄，必須有了記錄才會有相關的模型分析，否則都是紙上談兵。比如用戶的睡眠時間、用戶的出行時間、用戶每天所攝入食物的卡路里、用戶吃飯的消費金額等等，所有出現的物理性數據，只有被記錄了這些數據才會有價值，沒有記錄，這些都是「廢物」，沒人會重視這些物理性動作的價值。
數據如何才能被記錄？（作者微信公眾號：郭靜的互聯網圈）首先得有工具，拿醫療為例，我們在醫院看病，醫生會使用相關儀器記錄用戶的心跳周期；我們去餐廳吃飯，餐廳會記錄每桌顧客的消費記錄以及用戶最愛點的菜品；我們在網上使用搜索引擎，搜索引擎會記錄用戶的搜索習慣。醫療器械、ERP系統、電腦等成為了數據記錄的工具。
數據被記錄是用戶被動選擇的結果，如果用戶不去醫院檢查，那麼數據就不會被記錄，用戶去了B餐廳而不是A餐廳消費，A餐廳也無法獲取到用戶的喜愛。所以，可穿戴設備、智能硬體等都試圖讓用戶能夠主動將自身的數據被記錄，應該說這也是UGC模式的一種，用戶自願將自身的數據提供到平台上去，供平台進行分析。
被動和主動的區別是非常大的，被動就意味著有用戶的數據會流失掉，當流失掉的這部分用戶足夠多以後，新的數據模型就無法完成。記錄是數據的基礎，接下來就是連接。
數據和用戶的連接
用戶不可能一直在某個餐廳消費，也不可能一直在某一個地方睡眠，至於可穿戴設備，用戶也很難做到每天都按時去佩戴，讓自身的數據可以記錄。單個用戶某一行為被不同商家記錄，而這些商家記錄的數據是分離的、獨立的，無法形成連貫性，當這些被記錄的數據到了一定時間滯後，肯定是面臨被丟棄的命運。讓數據能夠同平台的相互連接，要比單個「獨霸」有用的多。
另一方面，就是數據和用戶的連接，如何讓用戶的數據能夠被主動貢獻出來，並通過互聯網、移動互聯網相互連接，形成數字存儲而不是紙質記錄，這是當前圍繞數據進行創業者的思考。
跨界連接是最困難的，就像拼圖一樣，如何通過混亂的形體組合，形成有效的畫面。比如餐飲和超市購物、搜索和社交、電商和社交等，這些數據得形成有效的連接，單一的從搜索行為就分析出用戶的購物行為或者其他行為是有失偏頗的，搜索的需求太單一，並不能是用戶整個的行為特徵，只有綜合用戶搜索、購物、社交等多個使用行為，才能有效的分析出用戶的某個行為特徵。
有效的價值轉化
從記錄→連接→價值轉化，這肯定是一個漫長的過程，要知道先祖們用了數千年的時間也僅將少量的數據形成轉化並遺傳下來。互聯網、移動互聯網在國內的發展還不足20年，而數據從被重視到被記錄到被連接，就更是一個漫長的過程，目前市場上的智能手環、智能手錶、無線路由器、盒子等產品雖然都不盡人意，但是其無一不在讓數據變的有效的道路上奮斗著。
將用戶的搜索數據記錄並有效價值轉化最早的案例是谷歌當年預測流感病毒，當然，已有不少互聯網公司都有將用戶數據記錄、連接並實現有效的價值轉化。互聯網公司離數字存儲最近，占據著有利條件，能夠更敏銳也是正常。
不過，僅僅有互聯網的數據是不完全的，用戶在線下的數據，用戶在生活中的數據，在更多不使用互聯網的情況是使用的數據，我把它稱之為物理數據，這部分數據是現實生活當中的數據，其價值要高於互聯網路上的數據的，互聯網公司們正在吸收著這些數據。
數據的有效轉化，可以體現在幾個方面，一是預防，針對企業級的。應該說每個行業都有泡沫的存在，就算沒有泡沫，也會有倒閉的風險，通過對相關數據的分析，可以對未知的風險起到一定的預防措施，即使不能避免，至少能更大程度上的減少損失，並能夠助力公司挺過這場風暴。
一是隱性價值，針對用戶級的。比如時間成本，通過地圖工具和當地公交系統對接，讓用戶實時了解公交車的到站時間，節約用戶等待公交車的時間，海量用戶的時間成本加起來，肯定是一筆不菲的價值。再比如健康預防，越來越多的慢性病開始向用戶滲透，通過對相關數據記錄、連接，讓用戶能夠盡早預防慢性病的發生，比如肥胖的問題（健康產品的前提是有高質量的醫療體系在背後支撐）。讓所有可能有價值的數據都被記錄、連接，再將這些數據分析之後，實現有效的價值轉化，互聯網公司、傳統企業、統計機構、用戶，所有人都是這場風暴的參與者。我們應該給予正在為這場大風暴做貢獻的企業和創業團隊，可能有人被「掉隊」，也有人可能在這場風暴中崛起。

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