“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法

看了眾多對(duì)“大數(shù)據(jù)”的說(shuō)法，有人說(shuō)大數(shù)據(jù)需要“全息”的數(shù)據(jù)，才能做到真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，才能做到理想中的BI；還有人說(shuō)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)是各種數(shù)據(jù)處理以及更海量數(shù)據(jù)和海量信息，從超級(jí)大的數(shù)據(jù)挖掘出的東西，往往價(jià)值很大。

不管哪種說(shuō)法，我覺(jué)得他們更適合去做“科學(xué)研究”，在企業(yè)這樣干，哪是個(gè)頭，什么時(shí)候才能有結(jié)果??？近期一個(gè)段子說(shuō)，大數(shù)據(jù)很牛的系統(tǒng)框架搭建完畢，然后問(wèn)你也需要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題？然后，就沒(méi)有然后了。。。

所以我想表達(dá)的一個(gè)觀(guān)點(diǎn)，是“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法，什么4V非結(jié)構(gòu)化處理，非結(jié)構(gòu)化處理、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能，這些N年前就有了好吧？有人說(shuō)是概念炒作，我認(rèn)為只說(shuō)對(duì)了一小半，原因如下：

1、傳統(tǒng)BI過(guò)于注重決策支持，沒(méi)有形成數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)，這是傳統(tǒng)BI沒(méi)有解決的缺陷，而大數(shù)據(jù)提供了這個(gè)契機(jī)。從我對(duì)傳統(tǒng)BI在過(guò)去和現(xiàn)在應(yīng)用的了解，傳統(tǒng)BI的應(yīng)用重心99%仍然在直接和間接的決策支持，如果你和做過(guò)多年傳統(tǒng)BI，且不了解大數(shù)據(jù)的同學(xué)問(wèn)，數(shù)據(jù)分析可以直接在系統(tǒng)中調(diào)用，智能判斷，這個(gè)你們做么？基本會(huì)回答不做，因?yàn)檫@不是項(xiàng)目范圍，還有人說(shuō)，這個(gè)咋做？

2、對(duì)最細(xì)粒度維度的挖掘，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化智能的效果，而傳統(tǒng)BI不行。大數(shù)據(jù)時(shí)代重新將技術(shù)從實(shí)施時(shí)候的“廠(chǎng)商”，拉回到實(shí)施人員，使得很多想象空間完全打開(kāi)。如果你觀(guān)察傳統(tǒng)BI的同學(xué)，一般是IOS等幾大廠(chǎng)商的產(chǎn)品（包括數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品）和SQL足夠熟悉，這種技術(shù)環(huán)境造就的團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)沒(méi)有技術(shù)實(shí)力來(lái)實(shí)現(xiàn)通過(guò)多個(gè)系統(tǒng)接口，將數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)+實(shí)時(shí)收集=〉數(shù)據(jù)挖掘=〉系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論=〉直接影響用戶(hù)體驗(yàn)=〉自動(dòng)評(píng)估效果這樣的閉環(huán)數(shù)據(jù)應(yīng)用中。

例 如你發(fā)現(xiàn)某些特定用戶(hù)來(lái)寫(xiě)錯(cuò)送貨地址，傳統(tǒng)BI能做到的是，發(fā)現(xiàn)有部分用戶(hù)寫(xiě)錯(cuò)地址，原因是換地方了，但是按業(yè)務(wù)經(jīng)理的說(shuō)法，我也知道這個(gè)事情啊，寫(xiě)錯(cuò)了 就只能人工解決啊，分析出來(lái)有啥用？于是大數(shù)據(jù)可以根據(jù)寫(xiě)錯(cuò)地址的原因進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)有搬家、換租地方（換城市）等，那么可以根據(jù)（時(shí)間+IP）等組 合用戶(hù)信息區(qū)別來(lái)自動(dòng)提醒，直接解決了問(wèn)題，而不是分析出一個(gè)結(jié)論，把困難交給了相關(guān)的業(yè)務(wù)經(jīng)理。

3、一定得全息、全量問(wèn)題發(fā)現(xiàn)才能算大數(shù)據(jù)，或者才能實(shí)施應(yīng)用么？持這種觀(guān)點(diǎn)的同學(xué)永遠(yuǎn)想象不到，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是能解決多少問(wèn)題就有多少價(jià)值的理念。

就如上面的案例，你可以說(shuō)不能解決全部填錯(cuò)地址的問(wèn)題，但是當(dāng)你發(fā)現(xiàn)你這樣做已經(jīng)解決了很多消費(fèi)者的問(wèn)題，挽回多方損失的時(shí)候，你就會(huì)覺(jué)得，這事還真值得去做。等你搜集到全息數(shù)據(jù)，黃花菜都涼了，而問(wèn)題還不一定能解決，因?yàn)槟阒攸c(diǎn)是糾結(jié)這個(gè)數(shù)據(jù)到底全還是不全啊

結(jié)論：

“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法，它的核心不是全息數(shù)據(jù)，也不是海量非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合處理，而是是否打開(kāi)了你應(yīng)用數(shù)據(jù)的心扉，你是否可以用這個(gè)先進(jìn)武器，解決你之前解決不了，甚至想都不敢想的問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)包含但不限于原有BI和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍，既可以是預(yù)測(cè)，也可以是宏觀(guān)報(bào)告、問(wèn)題分析，還可以將問(wèn)題分析和解決問(wèn)題集成在系統(tǒng)中，將你的系統(tǒng)變得越來(lái)越Smart，自然用戶(hù)體驗(yàn)會(huì)逐步提升，營(yíng)銷(xiāo)、售后問(wèn)題也能有更多解決。

任何說(shuō)大數(shù)據(jù)主要是在預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)等定義的描述，都是在限制大數(shù)據(jù)的發(fā)揮，或者給自己貼金而已，大數(shù)據(jù)不應(yīng)該被某些人或團(tuán)隊(duì)給圈死在太局部的應(yīng)用中。