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那些年,曾經(jīng)被我們誤讀的大數(shù)據(jù)(2)_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-03-22
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那些年,曾經(jīng)被我們誤讀的大數(shù)據(jù)(2)_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


五、大數(shù)據(jù)分析或大數(shù)據(jù)營(yíng)銷面臨的真正挑戰(zhàn)是什么？

1、數(shù)據(jù)冗余問題，有沒有必要用這么多數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)源問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量有無保障，是否是真正所需？

大數(shù)據(jù)分析一直被人稱頌的優(yōu)點(diǎn)就是：海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用。但是，數(shù)據(jù)是不是越多越好？如何篩選這些數(shù)據(jù)？如何找到有價(jià)值和有用的數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)的龐大和冗余會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)分析造成什么樣的影響？

對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，巨量的數(shù)據(jù)來源是分析準(zhǔn)確性的根本保證。但是，數(shù)據(jù)量大到一定程度后也面臨著很大問題：想要保證準(zhǔn)確度就變的困難了。這樣就難以保障分析結(jié)果的準(zhǔn)確性了。大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)失敗的例子也有很多。比如，最典型和著名的一個(gè)便是谷歌預(yù)測(cè)流感趨勢(shì)失敗的案例。

報(bào)道稱，谷歌是基于搜索引擎數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析，其分析結(jié)果與美國(guó)疾病防控中心的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相差近兩倍。盡管谷歌不斷調(diào)整算法，但仍不能保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。這就說明一個(gè)重要問題：數(shù)據(jù)源問題。谷歌是基于搜索引擎上的搜索詞來分析的，許多搜索詞都是無效的，沒有任何意義的，所以它們不能真的代表流感趨勢(shì)，但它們同樣被計(jì)算在內(nèi)。這就造成了結(jié)果的嚴(yán)重偏差。

所以，你弄到的這些數(shù)據(jù)，如何保障它們的確是你所需的？的確是重要的？如果數(shù)據(jù)源出現(xiàn)了嚴(yán)重偏差，那么你的分析再精準(zhǔn)，那么也是徒勞。比如，你花費(fèi)了大量精力去搜集互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的日常分享信息，你對(duì)他們的所有信息都進(jìn)行分析，結(jié)果預(yù)測(cè)出幾種消費(fèi)趨勢(shì)。但是，這些分享信息中有大量冗余信息，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度很差，許多都是跟消費(fèi)沒有關(guān)系的，那么這種分析結(jié)果很可能就是不準(zhǔn)確的。你按照這種結(jié)果進(jìn)行下一步營(yíng)銷戰(zhàn)略當(dāng)然可能是失敗的。

2、大佬平臺(tái)的游戲，普通企業(yè)難掌握大量數(shù)據(jù)；難檢驗(yàn)可信性

各大互聯(lián)網(wǎng)公司平臺(tái)掌握著用戶資源，用戶產(chǎn)生的信息當(dāng)然也被聚集在各平臺(tái)內(nèi)。但是，各家公司或平臺(tái)的數(shù)據(jù)并不會(huì)完全向公眾開放。我們只能通過某些工具抓取到網(wǎng)絡(luò)上散落的信息，但不能準(zhǔn)確掌握完整的有實(shí)際價(jià)值和意義的后臺(tái)數(shù)據(jù)和信息。

而這些海量信息，對(duì)于像谷歌這樣的大互聯(lián)網(wǎng)公司來說，就是寶藏。大數(shù)據(jù)或許只是這些大佬平臺(tái)的游戲，普通企業(yè)比較難參與進(jìn)來。

并且，這些平臺(tái)之間并不互通和開放，他們分析出來的數(shù)據(jù)結(jié)果得不到第三方的驗(yàn)證和檢驗(yàn)，我們就無法知道他們大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性和可信性。當(dāng)然，他們將這些數(shù)據(jù)分析用戶自身產(chǎn)品開發(fā)和自身發(fā)展上還是很有價(jià)值的。所以，普通人或普通企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的渴望或許是奢望。將來互聯(lián)網(wǎng)大平臺(tái)公司或許會(huì)售賣大數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，這很有可能。并且，未來，個(gè)人數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)將會(huì)增加，應(yīng)用也會(huì)增多。

另外，目前大數(shù)據(jù)分析的算法還沒有標(biāo)準(zhǔn)，也沒有公認(rèn)和統(tǒng)一有效的工具。

所以，從以上這些方面看，大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)營(yíng)銷還有很長(zhǎng)的路要走。我們需要正確、理性地看待大數(shù)據(jù)。

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