大数据不是万能的，挖出背后的商业逻辑才行

李洋

大数据已然成为一个热门的概念，但是如何落地？

大数据是一项复杂的系统工程，需分步逐渐推进，长期积累，绝对不是简单的有和无的区别。实践大数据可以从一个“金字塔结构”来入手。金字塔最底层是数据收集。不少希望在大数据方面有所突破的传统企业，投入重金购置了数据设施和解决方案，最后却发现没有可用的数据，甚至根本没有数据。有效的数据收集是大数据的基础。数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，还可以是用户“众筹”的。

数据背后的消费者行为、市场机制、规律都非常复杂，没有对商业本质的基本把握，没有用行业经验排除干扰因素就滥用相关性，结果只是在海量的数据噪音内搜寻噪音，并制造更多噪音。

“大小”是相对概念，数据其实无所谓“大小”，而在于数据用得好不好，深不深。

·运营数据关乎数据的连接是否巧妙。

eBay的Group Gift在打通零售数据和社交数据的基础上，不仅根据社交数据做礼物推荐，同时利用用户社交网络实现众筹送礼。

·数据运营与数据的优化息息相关。

著名的美高梅（MGM）赌场在大量噪音的用户数据里建立消费者决策模型，排除内生数据干扰，成功将营销回报率提高58%，年利润提升1.5亿美元。

·数据运营还可以是主动干预，利用互联网高速迭代特性进行商业实验。

例如中国移动近期在高峰期对拥挤的地铁进行数据试验，将优惠短信推送的转化率一下提高了近四倍。

大数据的发展不仅让我们更近地洞察消费者，同时也武装了消费者。在一个去中心化的时代，各方力量此消彼长，消费者不会坐等着让你精准营销。大数据再大，也不是全数据，总有缺陷。只有了解用户，洞察行业，能够用数据为用户创造价值，才可能真正让大数据落地。