大数据，无疑是当前商业领域最为热门的话题之一。作为舶来品，中国的“大数据”时代起步略晚，但无论是否理解“大数据”本身的含义，企业也都愿意和“大数据”扯上点关系，似乎不折腾点“大数据”，企业就被认为是落伍、就会被时代所淘汰；每一家企业无不希望在纷杂的数据中，找到些“元宝”，觅得一些行业内“弯道超车”的机会。

大数据分析的基础是什么？是数据；数据的金矿又存在哪里？企业十大污的软件者自然而然会联想到IT企业。诚然web2.0时代开启后，网络就不再是企业一方的舞台，人人都可以通过一根网线在网络上留下自己的痕迹。自然而然的，如今的互联网企业拥有海量的数据，拥有大数据分析的天然基础。

另一方面掌握“大数据”先机的则是使用“芯片”的各类设备免费看污的十大app企业，在机器中植入小小的芯片，就可以记录用户的各项操作使用行为，也为用户行为分析积累了大量的数据基础；当然，在大数据浪潮中少不了的是大型连锁超市、金融服务中心等掌握具体消费信息的行业领域。因而av十大软件也看到，在各类介绍“大数据”的书籍里，案例中大多出于以上的行业，因为它们的存在，天然的会积累大量的数据。那是不是游离在这些行业之外的企业就和“大数据”绝缘了呢？是不是这些企业拥有这样的数据就够了呢？

数据有五大类别，“大数据”并非只是互联网企业的天下

企业掌握的数据通常有几个类型：一类是网络数据，通过互联网加载代码记录用户的浏览及点击行为，从而记录下海量的网络浏览点击痕迹数据；第二类数据是通过或者芯片记录的产品使用痕迹数据，当然还有一类数据是消费行为痕迹数据，它为少数特定行业企业所有并且数据跨越了多类产品、多个行业，如超市掌握的每笔消费数据记录、淘宝掌握的店主的销售往来信息等。但这三类数据首先只集中在特定的行业或者企业中，互联网行业或者设备的生产免费看污的十大app业、零售行业是掌握这类数据最多的行业，此外这三类数据的特点在于“人们在无意识下自然”产生的，因为它难以与消费与使用的“人”建立联系而显得“生硬而不够鲜活”，因此使用这类海量数据进行分析能够发现关联但往往难以解释为什么会有这样的关联，能够发现消费特点但又往往难以在精准营销的执行层面加以转化—毕竟，av十大软件往往不知道具有这些行为的都是什么样的一群人，是男性还是女性、多大年龄，处在什么样的家庭生活阶段……当然，另一类数据能够在一定程度上弥补这样的缺陷，企业内部的销售、客服部门往往会记录更多这样的信息，能够对“人”本身进行更多的补充描摹，但这类数据往往数据时效性比较弱，数据库不能及时更新导致信息错误率较高。

但企业似乎忘记了，社会化媒体时代下，个人自媒体爆发带来了海量的数据，“粉丝”的关系让企业得以区分社会化媒体中个人与企业品牌的远近关系—作为第五类数据， “自发”的特点保证了信息准确性，“自媒体”特质对理解企业目标群体不乏一个近乎免费的通道，而它恰恰不受特定的行业限制，为一般行业企业涉水“大数据”提供了丰富的数据基础。

“大数据”的基础在于数据彼此的关联

而当真正想借“大数据”之风的做点什么“挖掘”性工作的时候，企业又会发现，手中的数据又似乎有点无从下口；这种现象在企业中大为常见--大数据既然不必要求数据是规则的，那正好适合中国的大多数企业—在高速的发展中，积累了大量的信息，但由于重速度而轻规范，信息本身也会有很多的缺失或者模糊。因而av十大软件常常能够接到这样的需求：av十大软件企业几年的发展，内部各个部门都有很多的数据，积累了几万条销售的数据，积累了几万条客户的信息，这些信息看看能不能尽快帮av十大软件通过大数据的分析找到点有价值的信息。

但拿到这些数据后却让人大跌眼镜—销售数据只是看到每个被销售的产品的销售时间、价格、销售店面信息，或者没有购买者的任何信息或者只是简单的记录姓名；而客户信息则对客户个人的性别、年龄、联系方式等信息较为完整，而对购买过的产品方面记录较少。换而言之，企业提供的是彼此割裂的数据—这也确实符合中国大多数企业各个部门各自为战的现状，但不同部门数据之间缺乏联系的通道，难以建立各个渠道数据的彼此关联。

《大数据时代》作者维克托明确指出，大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求而取而代之关注相关关系；“尿片与啤酒”关联的发现也是这两个产品经常出现在一张超市购买单据上—如果购物的男人将纸尿裤和啤酒分别结账，那显然多么有效的数据挖掘工具也难以发现二者之间的关联关系。因此，大数据挖掘的基础是数据之间彼此的关联，单独的、片段化的数据再多，在大数据环境下也无法实现其本身的价值；而面对中国大多数企业内部各自为战的现状，如果企业需要将原有的数据进行深度分析的话，就首先需要建立数据彼此之间的联系，或是以“人”的信息（姓名、手机号、身份证号、住址）或是以产品信息（如产品的唯一编码），将企业中各个渠道的数据打通，才可能真正的找到“数据的相关关系”。

借助社会化媒体的海量数据，数据彼此的关联也可以是“虚拟的”

但同时，这又带来另外一个技术性问题—毕竟不是所有的数据之间都能建立类似的真实对应联系，--对于近似快消品的行业（如运动服饰），消费群体本身是大众化的，往往没有建立完备的用户信息数据库（实际在销售终端目前也难以实现），在这种条件下如何利用大数据为企业获得增值信息呢？下图给出一种利用社会化媒体进行模糊匹配的方式，帮助企业更好的理解目标群体—即便现有的数据不能全面反映人群的特质，但可以通过社会化媒体实现“信息转化”，在社会化媒体中找到具有类似特质的“网络虚拟人”，并通过这一特质人群在各类社交媒体的全面信息，从而间接“实现”对目标人群的全面描摹。

冷静下来再看，社会化媒体的井喷为众多没有“先天数据条件”的企业提供了“卷入大数据浪潮”的机会，“大数据”必然将跳出“痕迹数据关联分析”的处理模式，从“行为”的相关与预测发展到在web3.0上的360度分析与定位。而基于社会化媒体海量多维数据的“虚拟关联”模式的开启，为更多数据彼此关联提供了一种可能，可以预言，在不久的将来将有更多的企业打破“数据格式”本身的束缚，从丰富的海量数据中找到属于自己的宝藏！

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