王璐儿/原创
最近参加了几个部门联合举办的创新项目评审会，会上，各部门提出的诉求基本一致，要求共享大数据、业务操作智能化。那究竟什么是大数据呢？
01 什么是大数据
大数据(Big Data)，一词来自Alvin Toffler在上世纪70年代所著的作品《第三次浪潮》。
官方给出的解释：“是一种无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”
读起来有点拗口，我们从三个维度来进一步理解：
（1） 数量
现有已产生和正在产生的所有信息、照片、文本、声音和视频等，都是大数据分析的基 础。
以视频为例，全球每秒有超过100万分钟的数据上传到网上，有专家预测，这种量级正以每年40倍的速度增长。
数据计量单位也已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB，甚至BB、NB、DB。
（2） 品类
大数据的来源不限于声音、视频、文字、图片等数据碎片，其应用也出现在生活的各个 领域，像我们熟知的医疗、消费、教育、交通等。
（3） 时效
任何数据都位于一个连续的时间轴上，有其特定的价值。
大数据有一个著名的“1秒定律”，即要在以秒计算的时间范围内分析并反馈出数据的 结果，超过这个时间，大数据就没有意义了，像利用数据对海啸等突发性灾害的监测等。
说到底，大数据是依托于数据源存在的服务性行业。
02 大数据的力量
生活在互联网时代，几乎所有的人都认为大数据是个金矿，甚至很多互联网公司在没有研发出合适的产品前，就储存了大量的用户数据。
关于大数据带来的改变，《大数据时代》的作者维克托有一段经典的说明：
（1）我们可以通过分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。
（2）研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。
（3）大数据让我们不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。
大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去仅仅依靠企业内部业务数据的局面，现在数据来源更加多元化，而且更注重和消费者有关的数据，例如淘宝网上的各种消费记录、浏览记录、收藏记录、添加购物车记录等等。
大数据可以对这些记录进行整合分析，最后呈现的结果像看图说话一样简单明了。
作为消费者来说，大数据为我们带来了各种便利，打开外卖网站，会根据我们以往的口味自动筛选店家，省去了大量比对和纠结的时间；登陆某教育网站，会自动根据我们的搜索记录匹配合适的课程……
网上有句评价说“比你还了解自己的，也许是你的手机”。
当然，这也引发了另一个有争议的问题，数据安全。这些数据建立在对用户大量行为的检索、记录和分析的基础上，触及了用户的隐私，如果保存不当，极易被不法分子利用，带来安全隐患。
归根到底，大数据是个应用工具。
03 大数据的背后逻辑
（1）用户思维
2018年伊始，各大网站陆续都推出了一个新名词——“用户思维”，摒弃了之前的“流量思维”。
“流量思维”下关注的是各种各样的数据指标，点击量、阅读量、转发量等，“用户思维”关注的则是数据背后活生生的人。
黄有璨在《运营之光》中提到一个案例：陌陌在进行“知识裸捐”的话题营销引流时，通过公众号、APP、直播等形式成功做到了预热与话题放大，但进入到线上承接与用户参与环节，新用户5分钟内完全找不到话题入口，引导与转化的效果也可想而知。
用户不是产品的设计者，也不是相关的专业人员，对繁琐的使用说明、流程指引通常缺乏耐心，陌陌的这个案例就说明了，商家站在小白用户的立场上考虑问题有多么的重要。
大数据连接的不仅是一个又一个的点，更是无数有血有肉，有思想、有感情的人。
（2）去伪存真
大数据是个金矿，但提炼金子是个技术活。
数据有好有坏，不是掌握的越多越好，也不是掌握了数据就掌握了核心资源。
各行各业均存在纷繁复杂的大数据，所以，能否通过分布式计算机、云计算、虚拟化技术等进行有效的数据挖掘、处理、分析，直接影响最后的结果。
例如，以购物网站美丽说为例，通过大数据可以收集到所有用户的浏览信息和交易信息，但由于数据量过于庞大，无法对经营决策提供有效的参考，这就需要再运用大数据技术进行分析比对，对用户进行分层，找到网站的“超级用户”。
（3）决策参考
大数据通过对一系列规模化、动态、持续的数据进行比对，并实时反馈统计结果。经营者通过进一步地分析，可以及时了解之前营销手段的效果，并适时作出调整，对未来行为作出精准预测。
例如，某运营教育网站通过对报名人数、听课情况等数据的比对，发现用户对运营实战的课程点击量更高，于是，该网站及时调整策略，通过各大门户网站宣传其运营实战课程，也加大了对此课程的师资投入，最终，大大增加了赢收。
所以，大数据的核心还是人。
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