作者 | 橙子
审核 | gongyouliu
编辑 | auroral-L
场景与还原
在上一期中和大家探讨了“企业价值和客户价值”。今天和大家分享的是“场景与还原”。
在准确识别和衡量了数据价值之后，我们再来看一下数据收集时的场景。现在，大数据的价值吸引了很多企业和组织的兴趣，因此他们非常重视自身的数据收集与存储。但是在现实操作过程中，问题仍然层出不穷，大量的碎片化数据是噪音，让事实串联本身变得非常困难。而值得思考的另一方面是，当我们把这些枯燥的数据串联起来时，就一定能代表事实吗？
场景与还原并行，前端还原消费者场景，后端还原业务需求。当我们在进行场景还原时，必须认清数据收集的领域是什么。在不同的领域里收集到的数据，可以找到与其所在领域里不同的东西，比如搜索引擎和社交网络得到的数据就是不一样的。而企业首先要做的是确认用户是不是同一个人，比如在社交网络里涉及的很多信息主要都是聊天内容，如果我是做社交网络的，我就会更多的去寻找这个人和其他人的关系。他今天跟张三聊了三分钟，明天跟李四聊了五分钟，这项数据在社交网络领域里可以获得。但当我们要真实地还原个人的行为的话，最好要有不同领域作为互补，这会让你掌握更多更全面的信息。
有多大的能力弄清哪些数据是同一个用户的，这是企业首先必须解决的问题。然后再去关注收集到的数据量这么大、广度这么宽，价值在哪里。而当企业不清楚收集到的数据是不是同一个用户的时，那这个数据又有什么用？所以在大数据里，最重要的还是收集人的数据。
而数据的价值，正如我们前面分析的，必须来自于场景。
对于消费者数据的收集，其中一个瞄准器就是你能否还原用户购买行为的场景。基于科技的不断进步，如果有一天Google Glass成为每个人的标配，或者是有一天，我们买的每一台电脑，其本身都是跟手机捆绑的，那么这两种交叉数据是很容易获取的。
现在有一些终端的确可以收集以前收集不到的数据。以前，我们不知道一些数据的收集背景是不是移动的，但现在可以。用户做一件事情的时候是不是正在移动？它是不是在某个百货商场里面？面对不同的场景，我们的框架也要相应改变。所以，现在做数据分析报告，最后一个问题变成了：“无线变了，这个报告结果还是一样的吗？你的报告应不应该也变一下？”。
数据的本质就是还原，这是收集元数据的关键方法。如果没有这个概念，你就不知道未来你需要什么数据，就更不懂得什么是重要的数据，到最后只会产生越来越多的无从辨别的数据。一旦数据多到了连你的公司都没有办法处理的时候，那么其他会处理的人，公司和国家就会把你毫不留情的挤出市场。
总而言之，更深化的数据连接使海量数据经过提炼，更真实的还原了事实，也使我们运用数据科技去解码未来的需求成为可能。
