電商企業(yè)如何把握大數(shù)據(jù)_數(shù)據(jù)分析師考試

　什么是大數(shù)據(jù)？在大多數(shù)人理解中，是企業(yè)用數(shù)據(jù)來優(yōu)化自己的流程、產(chǎn)品以及決策，讓運(yùn)營變得更有效。但我認(rèn)為，這還不能涵蓋大數(shù)據(jù)范疇。

　　事實(shí)上，大數(shù)據(jù)是一個(gè)包含了技術(shù)和商業(yè)兩個(gè)層面的綜合性的概念。

　　一方面是技術(shù)層面的。在技術(shù)層面，數(shù)據(jù)并不是一個(gè)新鮮的概念，從計(jì)算機(jī)誕生的那一刻起就伴隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，但是在那個(gè)時(shí)候并沒有大數(shù)據(jù)的概念。一直以來，要進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高效的數(shù)據(jù)計(jì)算，都需要有非常強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)來支撐，而動(dòng)輒百萬美元計(jì)價(jià)的大型機(jī)的硬件成本和每月數(shù)萬美元的維護(hù)成本并不是每一個(gè)企業(yè)都能夠承擔(dān)的。在高昂的成本面前，數(shù)據(jù)的使用成為了企業(yè)的一種“奢侈品”，并沒有得到很大的普及。最近幾年來，技術(shù)在不斷地進(jìn)步和發(fā)展，類似于Hadoop這樣的分布式存儲(chǔ)和計(jì)算系統(tǒng)的出現(xiàn)，大大提高了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的效率，使海量數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)變成了可能。大數(shù)據(jù)的概念也開始被越來越多的人關(guān)注。

　　另一方面是商業(yè)層面的。對(duì)于商業(yè)而言，最重要的是能夠讓企業(yè)通過數(shù)據(jù)獲得更多的收益。傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)是面向業(yè)務(wù)的，對(duì)于每一條業(yè)務(wù)線來說都會(huì)有數(shù)據(jù)的積累，相信很多企業(yè)已經(jīng)在這方面做得很好了，可以說“量”已經(jīng)足夠了。如果連“量”這方面都沒有做好，那我覺得有必要先去修煉一下內(nèi)功，畢竟數(shù)據(jù)不是一天就能建成的。而能夠讓商業(yè)產(chǎn)生更大價(jià)值甚至顛覆性創(chuàng)新的則是多樣性的數(shù)據(jù)。這個(gè)多樣性是指能夠?qū)⒍喾N數(shù)據(jù)連接在一起看，通過彼此之間的關(guān)聯(lián)和互動(dòng)讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生商業(yè)的價(jià)值。比如最近一段時(shí)間流感比較嚴(yán)重，谷歌公司的“流感趨勢(shì)”預(yù)測(cè)模型就受到了很多人的關(guān)注。作為一家互聯(lián)網(wǎng)公司，谷歌是如何知道流感趨勢(shì)的呢？它的核心價(jià)值就在于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。谷歌通過分析發(fā)現(xiàn)，在流感的不同階段，某些與流感有關(guān)的藥品、癥狀的關(guān)鍵詞會(huì)表現(xiàn)出不同數(shù)量和特征，谷歌正是通過這種多樣性數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)來發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　對(duì)于企業(yè)來說，良好的指標(biāo)體系可以增加企業(yè)可預(yù)見的范圍。通常情況下，數(shù)據(jù)可以通過是否正向作用、是否可預(yù)見兩個(gè)維度歸納成四個(gè)類別（見圖1）。對(duì)于企業(yè)而言，那些具有正向作用且可預(yù)見的數(shù)據(jù)通常作為運(yùn)營指標(biāo)進(jìn)行關(guān)注，而那些具有反向作用且可預(yù)見的數(shù)據(jù)通常作為風(fēng)險(xiǎn)來規(guī)避，這都是需要先修煉好的內(nèi)功。但是除了圖右邊可預(yù)見的數(shù)據(jù)之外，還有大量的不可預(yù)見的數(shù)據(jù)。例如雙十一，淘寶的目標(biāo)是單天銷售100億，結(jié)果卻實(shí)現(xiàn)了191億，那么91億便是不可預(yù)見的驚喜。對(duì)于我們來說，我們需要把不可預(yù)見的變成可預(yù)見的，也就是把驚喜變成可預(yù)見的，讓它發(fā)揮更大的價(jià)值，把悲劇變成可預(yù)見的，最大可能地減少它。

縮小未知世界

　　如果說上述都是對(duì)大數(shù)據(jù)定義的解釋，那么下面用一張圖更清楚地展現(xiàn)企業(yè)與數(shù)據(jù)的關(guān)系。

　　如圖2所示，橫坐標(biāo)上方的是企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)這類公司的結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，以及WA和MA，即網(wǎng)站的分析數(shù)據(jù)和移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)；下方是企業(yè)外部數(shù)據(jù)，包括百度、SNS的社會(huì)數(shù)據(jù)，和comScore、Hitwise、艾瑞這類的第三方數(shù)據(jù)，這些往往是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)。

　　事實(shí)上，這四類數(shù)據(jù)都沒有得到電商企業(yè)足夠的重視。

　　大多數(shù)有傳統(tǒng)商業(yè)背景的電商企業(yè)，對(duì)網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)都不太專注。但往往它們一旦能用上網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)，會(huì)大大改變自己內(nèi)部的數(shù)據(jù)。

　　例如，一個(gè)消費(fèi)者看了但不買，沒有產(chǎn)生消費(fèi)，所以這組數(shù)據(jù)不可能出現(xiàn)在企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)中，絕對(duì)是網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)。換而言之，如果要知道企業(yè)未來的機(jī)會(huì)，起碼可以把那些看了不買的消費(fèi)者轉(zhuǎn)變成客戶，如果能轉(zhuǎn)化20%，你的市場(chǎng)會(huì)增加多少？

　　在這種情況下，如果你無法解釋市場(chǎng)份額增加的原因，那么這個(gè)就屬于“驚喜”；但當(dāng)你看懂?dāng)?shù)據(jù)，當(dāng)“驚喜”變得更加確定并做出相應(yīng)的調(diào)整，不可知的東西慢慢變小，公司也會(huì)越來越聰明（Data smart）。

　　相比較對(duì)未知“驚喜”的探索，對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)的警惕顯得更為重要。

　　當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)化，不再是去看對(duì)手做了什么事，而是從那些“微聲音”中感受危機(jī)，例如，以前A公司的消費(fèi)者，有10%是先去B公司看看后再來A公司的，現(xiàn)在這個(gè)比例變成了30%，說明B公司的影響力比以前大，一旦B公司策略有變化，對(duì)于A公司便是危險(xiǎn)。

　　所以，需要用一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)不斷補(bǔ)充，這就是大數(shù)據(jù)的范疇。

　　除此之外，SNS、百度這類的社會(huì)數(shù)據(jù)也是很大一塊非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這些社會(huì)數(shù)據(jù)不單只是用來評(píng)價(jià)公司口碑的好壞，同樣能幫助公司進(jìn)行一些決策，只是一直沒有找到這個(gè)連接點(diǎn)。

　　表面上，這套框架已經(jīng)很全面，但是盡管第五個(gè)元素沒有加入，可運(yùn)營的能力還是極低。所謂的第五元素便是人，當(dāng)不同的用戶群走進(jìn)去后，整套框架立刻變得千變?nèi)f化。

　　誰擁有大數(shù)據(jù)？

　　那些擁有穩(wěn)定、豐富數(shù)據(jù)源的公司，淘寶、百度、騰訊是絕對(duì)自有數(shù)據(jù)源的公司。艾瑞咨詢技術(shù)副總裁郝欣誠同意這一說法，認(rèn)為一些淘寶店鋪不能稱為有穩(wěn)定豐富數(shù)據(jù)源的公司。

　　因?yàn)樗麄兊囊暯峭Ａ粼诒旧淼牡赇亙?nèi)，當(dāng)在他們店鋪中沒有出現(xiàn)某種人，便認(rèn)為某種人是不存在的。但淘寶的視角會(huì)更高，更容易看到全局，他們擁有海量的數(shù)據(jù)，只要某種人在一家店鋪出現(xiàn)，便能判斷這種人是存在的。

　　如果單純停留在自身數(shù)據(jù)中，往往容易出現(xiàn)盲人摸象的尷尬，用片面的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤地描繪消費(fèi)者的全貌。當(dāng)淘寶的賣家離開淘寶數(shù)據(jù)的支撐，只能稱之為有數(shù)據(jù)分析，決不可稱為大數(shù)據(jù)分析。

　　所謂的大數(shù)據(jù)，是需要跨視角、跨媒介、跨行業(yè)的海量數(shù)據(jù)，也可以理解為數(shù)據(jù)的收集方法。當(dāng)數(shù)據(jù)的規(guī)模和豐富度達(dá)到一定程度，大家才開始提出大數(shù)據(jù)的概念。

　　而如今的電商，大數(shù)據(jù)之路又行至何方？

　　電商數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

　　“如果不到10萬單量，在基數(shù)這么低的情況下，能分出什么維度來嗎？根本不需要大數(shù)據(jù)?！盢OP創(chuàng)始人劉爽認(rèn)為，只有淘寶、京東、亞馬遜這樣級(jí)別的公司，才有海量數(shù)據(jù)，才需要大數(shù)據(jù)。

　　現(xiàn)在的電子商務(wù)企業(yè)，日均能達(dá)到十萬單的少之又少。在有海量數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，還要有一套優(yōu)秀的BI系統(tǒng)，而且必須是按公司需求定制，才可能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)。

　　對(duì)于現(xiàn)在大多數(shù)的電商企業(yè)來說，根本沒有走到這一步。

　　劉爽舉例說，宏觀調(diào)控在小市場(chǎng)的確有效，一旦市場(chǎng)變大便依賴市場(chǎng)化。由此可見，在企業(yè)小的階段，有經(jīng)驗(yàn)的拍腦袋效率最高。

　　的確，不少賣家對(duì)自身的數(shù)據(jù)都沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營、收集、分析的過程。所以談大數(shù)據(jù)，多數(shù)只是癡人說夢(mèng)。

　　以庫存舉例，多數(shù)淘寶賣家對(duì)自己庫存的即時(shí)數(shù)據(jù)并不了解，更不可能清楚庫存銷售的利潤。往往出現(xiàn)這種情況——庫存都是賣不掉的貨，好賣的貨早已經(jīng)斷貨。如果光看庫存，會(huì)發(fā)現(xiàn)指標(biāo)挺健康，但所謂的庫存基本是壞賬，所以根據(jù)庫存預(yù)計(jì)銷售利潤，不是每家企業(yè)都做得出來的。這就說明數(shù)據(jù)管理水平有待提升。

　　在企業(yè)內(nèi)部，有大量的決算數(shù)據(jù)需要耐心收集，但一般商家都沒有專門的部門做這件事情，所以很難獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)給自己提供決策支持。

　　事實(shí)上，賣家之所以對(duì)數(shù)據(jù)茫然，是因?yàn)閿?shù)據(jù)壓根不全，對(duì)數(shù)據(jù)的管理和獲取不夠，直接導(dǎo)致無法利用數(shù)據(jù)。

　　而大數(shù)據(jù)之所以被熱炒，是因?yàn)樯贁?shù)巨無霸企業(yè)在其中獲得了巨大商業(yè)價(jià)值。

　　例如亞馬遜，從虧損到盈利，大數(shù)據(jù)功不可沒。不管是巧合還是時(shí)機(jī)成熟，亞馬遜的確在采用了重量級(jí)的大數(shù)據(jù)分析后，業(yè)績才逐漸好轉(zhuǎn)?？梢韵胂螅瑏嗰R遜很多基于數(shù)據(jù)的決策都有著大數(shù)據(jù)的影子。

　　亞馬遜上，囊括了美國所有生活必需品。因此它充分掌握消費(fèi)者的原始數(shù)據(jù)，做出來的判斷具有預(yù)測(cè)性。甚至可以向商家定制在某一價(jià)格段有某個(gè)特殊性能的商品，只供亞馬遜，并能保證熱賣。

　　而這一切都是根據(jù)亞馬遜所具有的大數(shù)據(jù)源，進(jìn)行收集、分析所推測(cè)出來的。

　　辨別大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)

　　究竟大數(shù)據(jù)這個(gè)概念是否“虛高”呢？

　　畢竟像亞馬遜這樣的公司屈指可數(shù)，大多數(shù)的電商企業(yè)還處于起步階段。這不得不讓人重新思考大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

　　大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)是兩個(gè)極易混淆的概念。對(duì)兩者的區(qū)別，每個(gè)人的理解也大相徑庭。

　　劉爽認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是基于交易、商品與用戶的匹配。商品很多，人很多，把它們精準(zhǔn)地匹配在一起，是很難的一件事情。

　　普通的企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)經(jīng)營指標(biāo)——庫存、成本、商品，這是一個(gè)封閉的結(jié)構(gòu)，是由企業(yè)決定的，好的分析或許可以對(duì)它施加影響。大數(shù)據(jù)很難強(qiáng)行調(diào)控，只能追蹤，想辦法匹配。

　　而艾瑞咨詢分析師傅志勇則認(rèn)為，之前所說的數(shù)據(jù)，是一種狹隘的定量數(shù)據(jù)，利于企業(yè)內(nèi)部流程優(yōu)化，而大數(shù)據(jù)是在定量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，做了一個(gè)更大范圍的延伸，給企業(yè)提供決策支持。

　　也可以理解為，大數(shù)據(jù)是對(duì)數(shù)據(jù)本身的價(jià)值權(quán)重進(jìn)一步的詮釋，即數(shù)據(jù)在決策中所起到作用的權(quán)重在提高。

　　大數(shù)據(jù)其實(shí)是一個(gè)更大范圍的數(shù)據(jù)，就是從最初獲得信息一直到最后的銷售數(shù)據(jù)。麗人麗妝CEO黃韜覺得大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量往往很大，而且一旦精細(xì)研究，數(shù)據(jù)量的增加也會(huì)異常驚人，甚至超出運(yùn)算能力。

　　暫且不管大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)如何定義，對(duì)于目前的電商企業(yè)而言，僅僅是希望通過數(shù)據(jù)分析帶來流程的優(yōu)化。

　　對(duì)此，郝欣誠認(rèn)為，在未來的兩到三年內(nèi)，電商企業(yè)多去關(guān)注營銷領(lǐng)域，會(huì)出來一大批大數(shù)據(jù)的營銷工具。

　　大數(shù)據(jù)的價(jià)值是潤物細(xì)無聲，每一個(gè)消費(fèi)者和賣家都在享受大數(shù)據(jù)的成果，但是在使用時(shí)，并不覺得是大數(shù)據(jù)。

　　其實(shí)，最早買百度關(guān)鍵詞，百度會(huì)提供一個(gè)關(guān)鍵詞排名篩選系統(tǒng)，搜一個(gè)詞，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示其他相關(guān)熱銷詞，并告知哪些詞更容易接觸同類消費(fèi)者。這是最早使用大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是基于百度每天上億次搜索的總結(jié)。

　　每一個(gè)買百度關(guān)鍵詞的公司，其實(shí)都在使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品。此外，淘寶直通車、數(shù)據(jù)魔方都也是大數(shù)據(jù)的衍生工具。

　　如果賣家希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域分得一杯羹，必須清楚自己只是數(shù)據(jù)的使用者。要重視大數(shù)據(jù)的使用，靈活使用大數(shù)據(jù)工具，這些工具才是目前走在大數(shù)據(jù)最前沿的技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)對(duì)商家的價(jià)值，很大程度上取決于第三方服務(wù)商能夠提供怎樣的數(shù)據(jù)工具。作為商家，應(yīng)該從幾十家甚至上百家工具提供商中，找到適合自己的大數(shù)據(jù)工具。

　　著眼情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘

　　除了大數(shù)據(jù)工具的運(yùn)用，情報(bào)數(shù)據(jù)也是電商公司真正應(yīng)該關(guān)注的。

　　所謂的情報(bào)數(shù)據(jù)處理人員，從日常的工作場(chǎng)景來看，出去奔波收集情報(bào)的工作占了多數(shù)份額。他們會(huì)跟上下游供應(yīng)鏈，以及進(jìn)行跨部門溝通。例如，一個(gè)采購人員應(yīng)該去生產(chǎn)線，去分析每家供應(yīng)商的生產(chǎn)水平如何，優(yōu)秀的工廠和二線工廠的生產(chǎn)周期區(qū)別，哪里的原材料采購價(jià)格最低。一般來講，這樣的一條情報(bào)能使用一到三年。

　　雖然數(shù)據(jù)性不強(qiáng)，但這些情報(bào)價(jià)值十分高。郝欣誠說得更為直截了當(dāng)：“講數(shù)據(jù)挖掘不如講情報(bào)挖掘，情報(bào)挖掘才能夠?yàn)殡娚唐髽I(yè)提供真正生產(chǎn)力級(jí)的支持，如果情報(bào)挖掘都沒做好，就想把它數(shù)字化和量化，有點(diǎn)操之過急?！?/span>

　　舉個(gè)夸張的例子，當(dāng)一個(gè)品牌商擁有20萬家生產(chǎn)廠商無從選擇時(shí)，為了找一個(gè)與需求相匹配的生產(chǎn)企業(yè)，才需要建立一個(gè)大數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行篩選。而現(xiàn)在只需情報(bào)先行，當(dāng)規(guī)模達(dá)到一定程度難以進(jìn)行決策時(shí)，才使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

　　的確，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要滲透到中國的電商企業(yè)內(nèi)部，還有很長的路要走。

　　而營銷領(lǐng)域則不同，市場(chǎng)營銷的數(shù)據(jù)模型已經(jīng)成熟，而互聯(lián)網(wǎng)又帶給電商企業(yè)足夠多的信息源，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)可以直接給決策層提供建議，可以理解為“有米下鍋”。

　　以淘寶原創(chuàng)女裝品牌橡菲為例，他們會(huì)每天花費(fèi)500~1000元做情報(bào)挖掘。他們有專門的情報(bào)收集人員，根據(jù)數(shù)據(jù)魔方、量子恒道、CRM系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)，再把這些信息結(jié)合輔助最基本的經(jīng)營決策，考慮下一款新商品款式如何，基于對(duì)老會(huì)員的分析，是否需要拓展新類目等等。

　　比如，當(dāng)橡菲有50件商品、100萬現(xiàn)金時(shí)，究竟應(yīng)該怎么安排生產(chǎn)？情報(bào)挖掘人員會(huì)提醒決策層，這其中有2件爆款、6件長尾、2件滯銷品，甚至可以提出對(duì)各款商品的補(bǔ)貨、清倉建議。從系統(tǒng)中取得所需數(shù)據(jù)并不困難，但數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步拼接，再去思考各個(gè)數(shù)據(jù)之間的因果聯(lián)系。

　　通俗來理解，商業(yè)領(lǐng)域中的情報(bào)，是商業(yè)邏輯。

　　“情報(bào)支持的是對(duì)商業(yè)邏輯的理解，而數(shù)據(jù)支持的是對(duì)商業(yè)情報(bào)的處理能力?！焙滦勒\認(rèn)為必須先做情報(bào)挖掘，再做數(shù)據(jù)挖掘，如果情報(bào)沒做好相當(dāng)于對(duì)商業(yè)邏輯的理解沒達(dá)標(biāo)，指望著數(shù)據(jù)直接講清商業(yè)邏輯，有些南轅北轍。

　數(shù)據(jù)無法替代商業(yè)邏輯

　　大數(shù)據(jù)需要在量化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，加上商業(yè)邏輯，才能幫助電商企業(yè)做全局性、系統(tǒng)性的決策。排除一系列不可控因素，把結(jié)論和實(shí)際情況進(jìn)行剝離，在一個(gè)理想狀態(tài)下的模型，只是數(shù)學(xué)專家給出的結(jié)論。

　　大數(shù)據(jù)的核心是融入商業(yè)邏輯。

　　在商業(yè)邏輯里，必須先懂市場(chǎng)，懂某個(gè)領(lǐng)域的消費(fèi)者真正訴求的變化；其次要懂行業(yè)，包括行業(yè)的特征、要求和規(guī)則；最后才是懂企業(yè)運(yùn)營，把多個(gè)支持模塊資源有序地整合起來，從而共同創(chuàng)造價(jià)值。

　　在這些都具備的情況下，再用量化的數(shù)據(jù)適度輔佐決策，在商業(yè)邏輯的主導(dǎo)下，真正發(fā)揮量化數(shù)據(jù)的作用。

　　“缺乏這個(gè)商業(yè)邏輯之本，那量化數(shù)據(jù)就是天馬行空的東西?！备抵居掳焉虡I(yè)邏輯看成真正需要解決的難題，因行業(yè)不同、企業(yè)不同、類目不同、時(shí)機(jī)不同，商業(yè)邏輯都會(huì)有所變化，這是一種動(dòng)態(tài)平衡的藝術(shù)和哲學(xué)。

　　網(wǎng)站分析在中國創(chuàng)始人宋星認(rèn)為，數(shù)據(jù)不能代替商業(yè)邏輯，但是數(shù)據(jù)可以修正、調(diào)整商業(yè)邏輯。“一個(gè)決策的產(chǎn)生，要靠部分?jǐn)?shù)據(jù)、部分經(jīng)驗(yàn)、部分直覺?！彼涡翘寡裕瑳Q策的事并非一句大數(shù)據(jù)便能解決。

　　這涉及數(shù)據(jù)分層。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，越是偏宏觀戰(zhàn)略層面的數(shù)據(jù)，實(shí)用性越高，越是偏微觀細(xì)小的數(shù)據(jù)，不確定性越高。因?yàn)楹暧^的決策很大，大到細(xì)小的影響起不了作用，而微觀的決策恰恰相反。

　　例如，整個(gè)行業(yè)規(guī)模如何，市場(chǎng)增長力如何，本身是多樣本的綜合數(shù)據(jù)，每一個(gè)樣本的影響都只占一部分。而一旦到微觀層面，比如廣告用的顏色、打折力度大小、滿減的額度，某一項(xiàng)的數(shù)據(jù)會(huì)起決定作用。只是如今多數(shù)商家更相信測(cè)試法，并不相信數(shù)據(jù)研判。

　　“宏觀層面多看看數(shù)據(jù)，微觀層面多談?wù)?/span>經(jīng)驗(yàn)?！备抵居抡J(rèn)為這對(duì)電商企業(yè)有價(jià)值。

　　回歸商業(yè)的本質(zhì)，數(shù)據(jù)只不過是業(yè)務(wù)的副產(chǎn)物，業(yè)務(wù)系統(tǒng)好，一般情況下數(shù)據(jù)系統(tǒng)不會(huì)太差。如果本末倒置，數(shù)據(jù)系統(tǒng)好但業(yè)務(wù)系統(tǒng)差，結(jié)果會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)都沒法輸送原材料。

　　并不是說數(shù)據(jù)不重要，但請(qǐng)不要迷信，因?yàn)閿?shù)據(jù)的不確定性所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，是多數(shù)企業(yè)無法承受的，生意人需要回歸商業(yè)邏輯。

　　最后，借用一段被采訪者的話來總結(jié)一下大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)是未成年人的性游戲，十七八歲的時(shí)候男女這點(diǎn)事還是挺有意思的，誰都不知道真正搞起來是什么樣子的，所有人都在搞所以自己也要搞。大數(shù)據(jù)有的時(shí)候就是這樣，講不清楚真正的場(chǎng)景，自己又沒有積累強(qiáng)大的數(shù)據(jù)，都是空談。