“我们现在有一个不同的观点：认为大数据能分析我们身边的一切，其实只是一种言过其实的说法。”
数据分析的本质
数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果，世间有如此多数据无法解释的东西存在，比如很多心血来潮和情感变量，我们的世界的存在着诸多未知的X因素。有趣的是，正是这些未知的因素，才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果，所以他们在事前就会做好各种分析准备，例如二战时发明原子弹使得战争提前结束。其实在每一个时代，我们都会进行数据分析从而去解决问题，虽然有时候并不管用，但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求，随着科技的进步，数据分析更是到处都是。而至于为什么现代人都在关心数据分析，其实最主要原因是数据是可以驱动决策的！
大数据的歧义
“今天你被抓了吗？” 6月1日，《网络安全法》落地实施已过去三个月，大数据行业结束野蛮时代，进入洗牌期。
此前有15家数据公司被调查，此后，名单扩大到30家；
多家公司的业务负责人被约谈，他们甚至相互打招呼的方式，都变成了“今天，你被抓了吗”?
大量数据接口关停，数据产品停售，导致部分公司开始裁员，一家被调查的公司，甚至将大数据业务完全下架，退出市场。
一些公司黯然退场，一些却高调入局——一些有独家数据源的公司，在最近宣布成立。
出处：一本财经
一句“今天你被抓了吗？”四个排比句将近几年中国大数据行业的灰色地带一语道破，简单粗暴的数据交易使用确实可以让企业在短期内获得较大利益，但却背离了大数据的真正核心意义，只能让企业迷失在所谓的关系数据中不能自拔，灰色的数据交易供应商将国人的个人隐私暴露在光天化日之下，别有用心的团体、个人加以利用造成各种社会悲剧层出不穷，因此为国家出台的《网络安全法》对于净化中国大数据行业大大的点个赞！
大数据的意义
数据驱动决策！决策实践价值！国内企业总是谈数据变现实际是一种对大数据价值的歧义理解。企业面对的TO B或TO C不是个体单维度数据而是海量多维度数据，单一数据不能提供任何决策依据。然而企业决策者往往对大数据的理解不够清晰透彻，片面的认为数据就是价值，花钱就要见效，把重点需求放在了所谓的上文说道的“有效数据上”当然效果在短期是非常显而易见的。而在利益驱动下企业的方向就真的随着“数据”驱动决策了，如同你是正常人却天天吸纯氧，企业想的就不是产品紧贴市场需求、如何有效改进，增强市场竞争优势，而是围绕相应“数据”下进行各种营销。其实纯氧吸多会中毒的。这个企业一定要清醒！
要做大数据，首先要了解自己的企业，或者自己所在的行业的核心是什么。我们现在经常发现，有很多企业在竞争的过程中，最终不是被现在的竞争对手打败，而是被很多不是你的竞争对手所打败。很简单的一个例子，大家都认为亚马逊是做电商的，但这是错的,它现在最主要的收入来自于云(云服务)。也就是说企业需要找到自己的核心数据(价值)，这个是最关键的。只有在这个基础上，建立自己的大数据才有可能，才能做一些延伸。其次，要找到内部的一些外围相关数据，去慢慢地成长它。有点像滚雪球，第一层是核心，第二层是外围相关的数据。第三层是什么？就是外部机构的一些结构化数据。第四层是社会化的，以及各种现在所谓的非结构化的数据。这几层要一层一层地找到它，而且要找到与自己相关的有价值的东西。这样你的大数据才能建立起来。
第一步，找到核心数据。核心数据现在对很多企业来说实际上就是CRM，自己的用户系统，这是最重要的。
第二步，外围数据。比如企业经常会在线上线下举办一些活动，在做活动的时候，消费者的信息只是简单地提供在表单里面，还是进入了CRM的系统里？
第三步，常规渠道的数据。举例来说一个销售快销品的企业，能不能够得到沃尔玛的数据，家乐福的数据？很多国外大数据的案例，说消费者买啤酒的时候也会购买剃须刀之类，或者一个母婴产品的消费者她今天在买这个产品，预示着她后面必然会买另一个产品。这就有一个前期的挖掘。这些价值怎么来的，这就需要企业去找常规渠道里面的数据，跟自己的CRM结合起来，才能为自己下一步做市场营销、做推广、产品创新等建立基础。
第四步，外部的社会化的或者非结构化的数据，即现在所谓的社会化媒体数据。这方面信息的主要特征是非结构化，而且非常庞大。这对企业来说最大的价值是什么？当你的用户在社会化媒体上发言的时候，你有没有跟他建立联系？这里有个概念叫做DC(digital connection)。所谓的互联网实际就是一种DC，但是通常互联网上的那种DC是在娱乐层面。用到商业里面的话，就是企业必须得跟消费者建立这种DC关系，它的价值才能发挥出来。否则，你的数据以及很多的CRM数据都是死的。就像国外CRM之父Paul Greenberg写的四本CRM相关书籍，前面三本都是在讲数据库、系统之类的。第四本书的时候，就没有再讲那些东西，讲什么？讲互动，讲DC，讲怎么跟消费者建立关系。
在大数据尤其是互联网时代还有一个最重要的点，就是失效预警。即你发现一个规律，在现实中应用了，但是你一定要设立一些预警指标。就是当指标达到什么程度的时候，之前发现的规律失效，那你就必须发现新的、相关的，否则也会造成一种浪费。
大数据之问
理想很丰满，现实…… 技术实力？人才？资金？真的将企业的数据引擎激活从各个关键环节上分析确是痛点极多。最现实的几个问题：
1、 是自己做大数据平台还是选购品牌厂商的？费用如何评估？
2、 企业有没有真正的数据分析师？能不能真的用起来？
3、 有没有缜密的数据应用规划？
4、 结构化数据与非结构化数据如何在统一平台上处理？
5、 决策者真的想清楚了吗？谁来牵头做？
Stratifyd愿与各界同仁共同进行探讨，真正的将大数据的本质看透熟捻，通过数据驱动决策创造价值，愿大家在今后的道路上远走越辉煌！
