在《未来的商业模式——新零售是什么？》当中，我们曾经提到了这么一句话:新零售，就是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态，依托大数据技术，使得零售商获得大量用户的精准数据，驱动“人”、“货”、“场”三者关系的重构。而在《解读新零售：什么叫做人货场的重构》当中，我们已经简单的给大家说明了什么叫做“人”、“货”、“场”三者关系的重构。今天我们就来讨论讨论，什么叫做大数据。
大数据一词，想必大家都听过非常的多了，但是如果要让大家准确的说出他的定义来，大家可能就有点卡壳了。大数据是英文单词big data的直译，我们看看百度百科当中对大数据的定义：
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
其实这里面包含了两个层次对大数据的定义，一个是可利用的大数据，第二个是大数据价值的定义。大数据是海量数据的集合，但是大数据不是说数据越多越好，而是着重于对那些含有意义的数据的专业化处理，也就是说利用价值的大数据才是信息资产。麦肯锡全球研究所给大数据的定义当中有这么四个特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低。
海量的数据规模
很久以前大家都听过这么一句话，互联网时代是信息大爆炸的时代，但是具体是一个什么概念呢？早在2012年的时候，IBM的研究称，人类文明所获取的所有数据，90%都是近两年产生的，而到达2020年，也就是明年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。我小的时候用的移动储存介质是软盘，其容量不过1.44MB，后来我使用的是几百兆的U盘，再到十多G的U盘，到现在用的是2T的移动硬盘。而大数据的数据量也在跃升，从TB到PB到EB到ZB，每个的差距是1024。人类产生的数据量越大，从中可以分析的也越多，所以大数据一定是有海量的数据规模的。毕竟一个人一天的数据当中，有太多的偶然性，也分析不出什么来。
快速的数据流转
社会的飞速发展，数据的产生和传播的速度也越来越快，而技术的飞速发展，数据的处理和储存的速度也越来越快，能够赶得上数据产生和传播的速度。比如在过去，我们用信件传达信息，需要几个月去等待，而现在用电子邮件，几乎可以秒速送达。而我们过去在图书馆里寻找一本书当中的一句话，我们需要花几个月的时间去查找，但是现在我们又计算机的帮助，分分钟就可以找到。而大数据也是如此，如果需要花几百年去处理某些数据信息的话，这个将毫无意义，已经过了时效性了。
多样的数据类型
社会的多样性导致了数据的多样性的，文本，图片，语音，视频等等不同格式类型的数据；来自网页，搜索，社交平台，马路边的摄像头的不同渠道的数据，多元化的数据交叉，才能构建一个大数据库。都说百度掌握了你的搜索数据，腾讯掌握了你的社交数据，阿里掌握了你的购物数据，如果他们三个的大数据库整合一下，你估计也就没啥隐私了。所谓盲人摸象嘛，如果只是掌握了你的一部分数据，出来的你肯定也是片面的，大数据需要多元化的数据来填充。
价值密度低
数据本身并不产生价值，海量的数据，混乱，无序，价值密度低，大数据的关键在于如何从这些数据当中提取出有价值的东西。比如我获取了一组数据，记录了一个人一个月的出行数据，饮食数据，购物数据，社交数据。但是这些数据大部分都是对我们来说是没有价值的，或许可以从中分析出一些东西，但是对于我们本身是没有盈利价值的，需要对这些含有意义的数据进行专业化处理，，通过“加工”实现数据的“增值”。
我们说说大数据的应用吧，以我们身边接触的比较多的为例：
电商的推荐系统
现在很多的网购平台，因为商品的类目很多，用户挑选起来也很费劲，为了抓住用户的痛点，促成交易，及时给用户推荐他们所需要的商品才是王道。怎么知道用户需要什么呢？这个就是要大数据了，根据用户的浏览行为，购买行为，同时匹配相同属性的用户的行为，进行分析计算，得出用户的兴趣偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的商品，经过时间的推移，用户的画像也就越来越精准，推送的也就月精准。
广告精准投放系统
我们经常在朋友圈或者在一些新闻APP等等浏览的时候，会看到一些的广告，比如“30-40岁的人必看”“XX城市的人看过来”等等类似于这样的正好符合用户条件的广告出现，这个在行业中一般被称之为是信息流广告。而信息流广告投放当中就有选择用户包，选择用户的年龄段、地域、可能的收入水平、男女、爱好、使用的手机类型等等。这些都是通过大数据整合以后提供的选项，也是对大数据的应用。
大数据一方面为大家提供了便利，但是另一方面又让大家的隐私无所遁形，很多我们并不在意的数据却暴露了我们很多，有得必有失吧。
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