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榮耀標識“大數據”僅僅是一個數據應用先進方法
看了眾多對“大數據”的說法，有人說大數據需要“全息”的數據，才能做到真正的大數據應用，才能做到理想中的BI；還有人說大數據重點是各種數據處理以及更海量數據和海量信息，從超級大的數據挖掘出的東西，往往價值很大。
不管哪種說法，我覺得他們更適合去做“科學研究”，在企業這樣干，哪是個頭，什么時候才能有結果??？近期一個段子說，大數據很牛的系統框架搭建完畢，然后問你也需要解決什么業務問題？然后，就沒有然后了。。。
所以我想表達的一個觀點，是“大數據”僅僅是一個數據應用先進方法，什么4V非結構化處理，非結構化處理、數據挖掘、人工智能，這些N年前就有了好吧？有人說是概念炒作，我認為只說對了一小半，原因如下：
1、傳統BI過于注重決策支持，沒有形成數據應用閉環，這是傳統BI沒有解決的缺陷，而大數據提供了這個契機。從我對傳統BI在過去和現在應用的了解，傳統BI的應用重心99%仍然在直接和間接的決策支持，如果你和做過多年傳統BI，且不了解大數據的同學問，數據分析可以直接在系統中調用，智能判斷，這個你們做么？基本會回答不做，因為這不是項目范圍，還有人說，這個咋做？
2、對最細粒度維度的挖掘，可以實現自動化智能的效果，而傳統BI不行。大數據時代重新將技術從實施時候的“廠商”，拉回到實施人員，使得很多想象空間完全打開。如果你觀察傳統BI的同學，一般是IOS等幾大廠商的產品（包括數據挖掘產品）和SQL足夠熟悉，這種技術環境造就的團隊，已經沒有技術實力來實現通過多個系統接口，將數據歷史數據+實時收集=〉數據挖掘=〉系統調用數據挖掘結論=〉直接影響用戶體驗=〉自動評估效果這樣的閉環數據應用中。
例 如你發現某些特定用戶來寫錯送貨地址，傳統BI能做到的是，發現有部分用戶寫錯地址，原因是換地方了，但是按業務經理的說法，我也知道這個事情啊，寫錯了 就只能人工解決啊，分析出來有啥用？于是大數據可以根據寫錯地址的原因進行分析，可以發現有搬家、換租地方（換城市）等，那么可以根據（時間+IP）等組 合用戶信息區別來自動提醒，直接解決了問題，而不是分析出一個結論，把困難交給了相關的業務經理。
3、一定得全息、全量問題發現才能算大數據，或者才能實施應用么？持這種觀點的同學永遠想象不到，互聯網時代是能解決多少問題就有多少價值的理念。
就如上面的案例，你可以說不能解決全部填錯地址的問題，但是當你發現你這樣做已經解決了很多消費者的問題，挽回多方損失的時候，你就會覺得，這事還真值得去做。等你搜集到全息數據，黃花菜都涼了，而問題還不一定能解決，因為你重點是糾結這個數據到底全還是不全啊
結論：
“大數據”僅僅是一個數據應用先進方法，它的核心不是全息數據，也不是海量非結構化、結構化數據混合處理，而是是否打開了你應用數據的心扉，你是否可以用這個先進武器，解決你之前解決不了，甚至想都不敢想的問題。
大數據包含但不限于原有BI和數據挖掘的應用范圍，既可以是預測，也可以是宏觀報告、問題分析，還可以將問題分析和解決問題集成在系統中，將你的系統變得越來越Smart，自然用戶體驗會逐步提升，營銷、售后問題也能有更多解決。
任何說大數據主要是在預測、關聯等定義的描述，都是在限制大數據的發揮，或者給自己貼金而已，大數據不應該被某些人或團隊給圈死在太局部的應用中。
原文來自：innovate511（去哪兒網機票事業部 數據營銷 高級經理）
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