由此可见 。所谓的大数据 。一定要同时满足大量、多维和完备（相对来说）的特点 。并在此基础上 。最好具有“时效性” 。
参考自：读大数据 《智能时代》有感
其次 。大数据的意义在于驱动决策
大数据产生价值的链路是：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 。
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？
还有 。大数据的核心在于大数据思维
网络的诞生给世界带来了大量的数据积累和信息流通 。并带来了一次“大数据思维”的思想变革 。
机械思维时代 。由于数据收集的局限性 。科学家们只能在有限的样本下“大胆假设小心求证” 。然而受限于人类大脑的“创造力” 。所谓的“大胆假设”也并不是真的“大胆”；随着互联网时代的到来 。“数据”不再成为问题 。当大量数据堆积在一起时 。就产生了“质”的变化 。
互联网时代的人们逐渐发现：** 世界其实是不确定的** 。一方面世界的本质就是不确定的（比如原子核中的电子时刻都在做着无规则的运动）；另一方面影响世界本身的变量太多 。我们没办法用简单的公式将他们全部囊括进来 。只能尽可能的利用随机事件来处理 。利用概率来解释 。
与此同时 。伴随着数据的大量积累和统计数学的发展 。人们惊喜的发现：在数据量达到一定程度的时候 。数据和数据之间的关联可以反映出某些意想不到的结果 。于是大数据思维就诞生了：
世界本身是不确定的 。利用大数据可以尽可能的消除这种不确定性 。因果关系可以利用数据间的相关关系进行代替 。
大数据思维 。也有人将其成为“信息论” 。其本质就是：
1）利用不确定性看待世界 。然后利用大数据来尽可能的消除这种不确定性；2）利用具有多维度特征的大数据 。数据之间的相关关系来代替机械思维时代的因果关系 。帮助我们在“创造”难以掌控的情况下 。发现意想不到的结论 。
举例来说：
我们在投放广告时 。机械思维要我们先有一个假设：目标人群可能的特征 。并进行调研和证实；而大数据思维则是：我们不确定要投放给什么样的人群 。紧接着我们利用已有用户的数据特征发现了“用户群体画像”这就是消除不确定性的过程 。最终我们直接根据数据给出的结论来制定计划 。另外 。我们利用机械思维制定投放广告的策略时 。会按照严谨的：“提出假设——实验验证——得出结论”的逻辑关系制定；但在大数据思维下 。我们不需要知道“为什么具有A特征的用户应该是我们投放广告的目标人群”或“为什么C平台应该是我们选择的投放渠道” 。我们只需知道 。“数据显示A类人群购买此类产品最多”或“不同平台中C类平台的广告产出比最高”仅此而已 。这就是用“数据的相关性”取代“因果关系” 。
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