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大數(shù)據(jù)!然后呢?厚數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨
2016-12-11
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大數(shù)據(jù)!然后呢?厚數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨

大數(shù)據(jù)(Big Data)熱潮是這幾年產(chǎn)業(yè)界最夯的趨勢(shì)話題,網(wǎng)路社群媒體的興起,更推波助瀾這股熱潮,以為買了網(wǎng)路社群的大數(shù)據(jù)資料,就可以掌握消費(fèi)者行為脈動(dòng),讓行銷活動(dòng)無往不利,仿佛市場(chǎng)立即化作可取予求的寶山,這股數(shù)據(jù)掏金熱讓政府及許多企業(yè)趨之若鶩,紛紛投注資源于社群媒體的搜集與購(gòu)買,幻想著搶先一步從中淘篩出最大的黃金。

但,大數(shù)據(jù)真的是這樣嗎?

將排山倒海的社群媒體資訊導(dǎo)入企業(yè)決策者們的電腦中,希望從琳瑯滿目真假難分的數(shù)據(jù)中,找出一條能帶領(lǐng)企業(yè)脫離困境輕松獲利的康莊大道;卻發(fā)現(xiàn)原本想用來解決問題的大數(shù)據(jù),創(chuàng)造了一個(gè)滿是數(shù)字迷魂陣,一頭栽進(jìn)去很能找得到出口。

其實(shí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,著眼點(diǎn)并不在「大」量的數(shù)據(jù),而是在「人」如何看待數(shù)據(jù)和讓數(shù)據(jù)說話。

真正有用的數(shù)據(jù)不一定要花大錢從外部購(gòu)買,畢竟買回來還要花大量的力氣去閱讀消化,還不如先從公司內(nèi)部累積的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)著手,看能不能重新找出正確的分析觀點(diǎn)來解決問題。

先從小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)開始

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的重要性比數(shù)據(jù)量的大小重要,我們可以依數(shù)據(jù)性質(zhì)分為三類:小而準(zhǔn)(Small and accurate data)、大而亂(big and messy data)、開放數(shù)據(jù)(opendata)。

其中,小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)如公司內(nèi)部POS 交易數(shù)據(jù),準(zhǔn)確而清楚;大而亂的數(shù)據(jù)則像是從網(wǎng)路社群媒體抓下來的數(shù)據(jù),還需要結(jié)構(gòu)化統(tǒng)計(jì)整理出意義;開放數(shù)據(jù)像是天氣、人口普查之類,則可以從政府機(jī)關(guān)的資料庫(kù)提取。

在資料進(jìn)行分析之前,我們都必須先思考我們面臨的問題是什么?從問題中思考解決的方案,提出觀點(diǎn),再?gòu)馁Y料分析中佐證。數(shù)據(jù)量越大,不確定性越高,所需要進(jìn)行分析或排除的手續(xù)也相對(duì)較多,若我們能用小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對(duì),發(fā)現(xiàn)問題想出解決方法,一定會(huì)比從大而亂的資訊中找答案來得省時(shí)省力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代,競(jìng)爭(zhēng)的是解決問題與決策反應(yīng)效率

一般大數(shù)據(jù)的特性, 大家耳熟能詳?shù)亩喟胧撬膫€(gè)V: 數(shù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、多樣性(Variety)、和不確定性(Veracity),但大數(shù)據(jù)存在的重要意義,也就是第五個(gè)V—價(jià)值(Value)卻常常被人遺忘。

行銷專家指出,前面四個(gè)V 都是在描繪大數(shù)據(jù)的樣貌輪廓,第五個(gè)V 則是提醒,大數(shù)據(jù)需經(jīng)過清算整理后,才能夠?yàn)樾袖N人或決策者帶來貢獻(xiàn)。所以大數(shù)據(jù)的使用重點(diǎn),絕非資料量多大或資料取得管道多么特殊,而是資料創(chuàng)造多少價(jià)值。

用一般精準(zhǔn)的小數(shù)據(jù)就能解決的問題,何須大費(fèi)周章投入大量資源和成本相對(duì)較高的大數(shù)據(jù)?人們往往被大數(shù)據(jù)字面上的「大」所誤導(dǎo),以為數(shù)據(jù)量就是要大才會(huì)有效,殊不知關(guān)鍵是數(shù)據(jù)必須能夠被衡量掌控,以小而準(zhǔn)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),視情況進(jìn)行不同類型的數(shù)據(jù)之間相乘與重組,才是明智的大數(shù)據(jù)抉擇。

能否用大數(shù)據(jù)的觀念,將手邊的數(shù)據(jù)迅速的轉(zhuǎn)化成正確決策與行,比「快」還要比「準(zhǔn)」,將是大數(shù)據(jù)時(shí)代接下來的重要課題。

大數(shù)據(jù)之后,厚數(shù)據(jù)(Thick Data)時(shí)代的來臨…

「數(shù)字會(huì)說話」或許是大數(shù)據(jù)時(shí)代最常聽到的口號(hào),但美國(guó)當(dāng)代統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)鬼才奈特席佛(Nate Sliver)提醒我們:「數(shù)字沒辦法為自己說話,是我們?cè)跒樗鼈冋f話,我們賦予它們意義。我們可能會(huì)用對(duì)自己有利的方式來解釋資料,讓資料脫離客觀的現(xiàn)實(shí)。 」

大數(shù)據(jù),不是單純以數(shù)據(jù)多寡或來源來決勝負(fù),而是要依靠「人」根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)合與交叉比對(duì)形成的「判斷」或「預(yù)測(cè)」準(zhǔn)確與否來決勝。尤其在行銷領(lǐng)域中,大數(shù)據(jù)大部分都是在處理與人有關(guān)的數(shù)據(jù),而不是沒有生命的物質(zhì)。大數(shù)據(jù)行銷背后代表的,是人的行為模式與需求,因此不能單純只靠數(shù)字或統(tǒng)計(jì)來做判斷的依據(jù),必須更深入地思考品牌、商品和人之間的關(guān)系,而這樣的思維將會(huì)是下一個(gè)厚數(shù)據(jù)(Thick Data)時(shí)代的開端。

所謂的厚數(shù)據(jù)與強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)規(guī)模的大數(shù)據(jù)不同,厚數(shù)據(jù)更重視人和產(chǎn)品或產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)間的深度與情境,好的數(shù)據(jù)觀點(diǎn),也往往是從厚數(shù)據(jù)產(chǎn)生,而非大數(shù)據(jù)。厚數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)深入使用者情境,需要厚實(shí)的產(chǎn)業(yè)知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)為底,透過厚數(shù)據(jù),將產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品與消費(fèi)者做更緊密的連結(jié)。

未來的大趨勢(shì),若只單純從現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和判斷,過度信任數(shù)字呈現(xiàn)結(jié)果,將很有可能造成誤判。若能透過深入使用情境,探知自消費(fèi)者需求影響而成的未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì),方能展現(xiàn)厚數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。


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