中小企業(yè)怎么玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是什么？是數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)的金礦又存在哪里？企業(yè)管理者自然會聯(lián)想到IT企業(yè)。誠然，web2.0時承 前啟后，網(wǎng)絡(luò)不再是企業(yè)一方的舞臺，人人都可以在網(wǎng)絡(luò)上留下自己的痕跡。如今的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也就擁有了海量的數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析的天然基礎(chǔ)。
    另一方面掌握“大數(shù)據(jù)”先機(jī)的則是使用“芯片”的各類設(shè)備制造企業(yè)，在機(jī)器中植入小小的芯片，就可以記錄用戶的各項(xiàng)操作使用行為，也為分析用戶行為積累了大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；當(dāng)然，在大數(shù)據(jù)浪潮中少不了大型連鎖超市、金融服務(wù)中心等掌握具體消費(fèi)信息的行業(yè)領(lǐng)域。因而我們也看到，在各類介紹“大數(shù)據(jù)”的書籍里，案例大多出自以上行業(yè)，它們的存在，會積累大量的數(shù)據(jù)。那么是否游離在這些行業(yè)之外的企業(yè)就與“大數(shù)據(jù)”絕緣了呢？是不是這些企業(yè)擁有這樣的數(shù)據(jù)就足夠了呢？
 
數(shù)據(jù)有五大類別，并不受特定的行業(yè)限制
    企業(yè)掌握的數(shù)據(jù)通常有幾個類型：一類是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)加載代碼記錄用戶的瀏覽及點(diǎn)擊行為，從而記錄下海量的網(wǎng)絡(luò)瀏覽點(diǎn)擊痕跡數(shù)據(jù)；第二類數(shù)據(jù)是通過獲得芯片記錄的產(chǎn)品使用痕跡數(shù)據(jù)；當(dāng)然還有一類數(shù)據(jù)是消費(fèi)行為痕跡數(shù)據(jù)，它為少數(shù)特定行業(yè)企業(yè)所有，并且數(shù)據(jù)跨越了多類產(chǎn)品、多個行業(yè)，如超市掌握的每筆消費(fèi)數(shù)據(jù)記錄、淘寶掌握的店主的銷售往來信息等。
    但這三類數(shù)據(jù)首先只集中在特定的行業(yè)或者企業(yè)中，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)或者設(shè)備的生產(chǎn)制造業(yè)、零售行業(yè)是掌握這類數(shù)據(jù)最多的行業(yè)，此外這三類數(shù)據(jù)的特點(diǎn)在于“人們在無意識下自然”產(chǎn)生的，因?yàn)樗y以與消費(fèi)或使用的“人”建立聯(lián)系而顯得“生硬而不夠鮮活”，因此使用這類海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)，但往往難以解釋為何會有這樣的關(guān)聯(lián)，能夠發(fā)現(xiàn)消費(fèi)特點(diǎn)，但往往難以在精準(zhǔn)營銷的執(zhí)行層面加以轉(zhuǎn)化。畢竟，我們往往不知道具有這些行為的都是什么人。
    當(dāng)然，另一類數(shù)據(jù)能夠在一定程度上彌補(bǔ)這樣的缺陷，企業(yè)內(nèi)部的銷售、客服部門往往會記錄更多這樣的信息，能夠?qū)Α叭恕北旧磉M(jìn)行更多的補(bǔ)充描摹，但這類數(shù)據(jù)往往時效性較弱，數(shù)據(jù)庫不能及時更新導(dǎo)致信息錯誤率較高。但企業(yè)似乎忘記了，社會化媒體時代下，個人自媒體爆發(fā)帶來了海量的數(shù)據(jù)，“粉絲”的關(guān)系讓企業(yè)得以區(qū)分社會化媒體中個人與企業(yè)品牌的遠(yuǎn)近關(guān)系。作為第五類數(shù)據(jù)，“自發(fā)”的特點(diǎn)保證了信息準(zhǔn)確性，“自媒體”特質(zhì)對理解企業(yè)目標(biāo)群體不乏一個近乎免費(fèi)的通道，而它恰恰不受特定的行業(yè)限制，為一般行業(yè)企業(yè)涉水“大數(shù)據(jù)”提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
 
“大數(shù)據(jù)”的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)
    而當(dāng)真正想借“大數(shù)據(jù)”做挖掘性工作時，企業(yè)又發(fā)現(xiàn)，手中的數(shù)據(jù)似乎有點(diǎn)無從下手；這種現(xiàn)象在企業(yè)中大為常見——大數(shù)據(jù)既然不必要求數(shù)據(jù)是規(guī)則的，那正好適合中國的大多數(shù)企業(yè)，他們在高速的發(fā)展中，積累了大量的信息，但由于重速度而輕規(guī)范，信息本身也會有很多的缺失或者模糊。因而我們常常能夠接到這樣的需求：我們企業(yè)幾年的發(fā)展，內(nèi)部各個部門都有很多的數(shù)據(jù)，積累了幾萬條銷售的數(shù)據(jù)，積累了幾萬條客戶的信息，看看這些信息能否盡快幫我們找到有價值的信息。
    但拿到這些數(shù)據(jù)后，讓人大跌眼鏡。銷售數(shù)據(jù)只是看到每個被銷售的產(chǎn)品的銷售時間、價格、店面信息，沒有購買者的任何信息；而客戶信息則對客戶個人的性別、年齡、聯(lián)系方式等信息較為完整，而對購買過的產(chǎn)品方面記錄較少。換而言之，企業(yè)提供的是彼此割裂的數(shù)據(jù)。
    《大數(shù)據(jù)時代》作者維克托明確指出，大數(shù)據(jù)時代最大的轉(zhuǎn)變就是放棄對因果關(guān)系的渴求而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系；“尿片與啤酒”關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)也是這兩個產(chǎn)品經(jīng)常出現(xiàn)在一張超市購買單據(jù)上，如果購物的男人將紙尿褲和啤酒分別結(jié)賬，那顯然多么有效的數(shù)據(jù)挖掘工具也難以發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
    因此，大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)之間彼此的關(guān)聯(lián)，單獨(dú)的、片段化的數(shù)據(jù)再多，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下也無法實(shí)現(xiàn)其本身的價值；而面對中國大多數(shù)企業(yè)內(nèi)部各自為戰(zhàn)的現(xiàn)狀，如果企業(yè)需要將原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析的話，就需要建立數(shù)據(jù)彼此之間的聯(lián)系，或是以“人”的信息（姓名、手機(jī)號、住址）或是以產(chǎn)品信息（如產(chǎn)品的唯一編碼），將企業(yè)中各個渠道的數(shù)據(jù)打通，才可能真正找到“數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系”。
 
數(shù)據(jù)彼此的關(guān)聯(lián)也可是“虛擬的”
    同時，并不是所有的數(shù)據(jù)之間都能建立類似的真實(shí)對應(yīng)關(guān)系，在這種條件下如何利用大數(shù)據(jù)為企業(yè)獲得增值信息呢？左圖給出一種利用社會化媒體進(jìn)行模糊匹配的方式，幫助企業(yè)更好地理解目標(biāo)群體，即便現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不能全面反映人群的特質(zhì)，但可以通過社會化媒體實(shí)現(xiàn)“信息轉(zhuǎn)化”，在社會化媒體中找到具有類似特質(zhì)的“網(wǎng)絡(luò)虛擬人”，并通過這一特質(zhì)人群在各類社交媒體的全面信息，從而間接“實(shí)現(xiàn)”對目標(biāo)人群的全面描摹。
    冷靜下來再看，社會化媒體的井噴為眾多沒有“先天數(shù)據(jù)條件”的企業(yè)提供了“卷入大數(shù)據(jù)浪潮”的機(jī)會，“大數(shù)據(jù)”必將跳出“痕跡數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析”的處理模式，從“行為”的相關(guān)與預(yù)測發(fā)展到在web3.0上的360度分析與定位。而基于社會化媒體海量多維數(shù)據(jù)的“虛擬關(guān)聯(lián)”模式的開啟，為更多數(shù)據(jù)彼此關(guān)聯(lián)提供了一種可能，可以預(yù)言，在不久的將來，將有更多的企業(yè)打破“數(shù)據(jù)格式”本身的束縛，從豐富的海量數(shù)據(jù)中找到屬于自己的寶藏。