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大數據不是石油，它有時效性_數據分析師
2015-03-10
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大數據不是石油，它有時效性_數據分析師


前些時候聽說，有某傳統(tǒng)企業(yè)老板說，大數據是石油，所以我們得像美國一樣，暫時不采，等以后再采?？赡墚敵跣稳荽髷祿托稳蒎e了，大數據不是“石油”，不是什么時候采和用都是那個價值，大數據也是有保值期，要發(fā)揮價值就要乘“熱”。

記得還是數據倉庫

時代，我們會都會將近幾年的歷史數據存入數據倉庫，然后每日最新的數據增量導入。但一般決策要看趨勢數據，一般只看近2、3年，再老的數據意義不太大。到了互聯(lián)網時代，由于變化太快，除了訂單類數據偶爾看看同比，用戶行為等細節(jié)數據更多地是分析和研究近期數據，因為去年產品、形式都和今年相差很大，對用戶的影響因素也可能大不同，所以還是專注于近期用戶行為趨勢更有意義。

到了大數據時代，人們越來越關注數據對當前和未來事情的解決，時間是永遠關鍵的“維度”。有新聞說VOLVO正在研究云平臺，通過單個車的事件，來傳遞給其他汽車，例如某個路段被檢測到踩坑了，會警告其他汽車路過這里小心一點。有朋友就問，那路修好了呢？這就是時效性問題，相信VOLVO的產品不會像很多DSP設計那么“傻”，過了大半年還在警告其他汽車那有一個坑。順便也說下對傳統(tǒng)DSP對時效性的“傻”，1個多月前搜索了某某酒店，到現(xiàn)在還在推廣，當時明確地搜索的時間是2月，現(xiàn)在3月還在推廣，用戶看著不笑你“傻叉”么？DSP短期內很難擺脫這樣的困境，不過長期看好，只是需要會用大數據、懂消費體驗的人來設計場景才行。

那些認為大數據什么時候挖掘都可以，搞不清楚可以先放一放，以后再挖掘照樣出彩的朋友們，這樣的觀點十分危險，完全不理解大數據的價值，會隨之時間衰減得很厲害。大數據除了研究歷史有用，在商業(yè)競爭中價值，為什么衰減那么快，你首先得搞清楚大數據最初的期望是什么，預測！太久時間以前的數據，對于預測的價值非常有限，只有離當前較近的連續(xù)數據，對于預測才越有幫助。

大數據時代，時間這個維度比以往更重要和實在，時間會像刀一樣一層一層剝離大數據的價值，實時的大數據應用，近期歷史離線數據（一般1年以內）+實時數據是大數據應用的趨勢。大數據如果像石油一樣存儲起來，過幾年后，你的大數據不但早過時了，而且還與那時的情況完全不符，該怎么說它的價值呢，能體現(xiàn)出變化巨大？

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