回顧早期的爭論 　　現(xiàn)在搞大數(shù)據(jù)(后端數(shù)據(jù))的朋友，和早些年搞數(shù)據(jù)倉庫的沒啥本質(zhì)區(qū)別，因為都是人為需要把各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中化，現(xiàn)在增加個非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，于是就叫大數(shù)據(jù)，而以前就叫數(shù)據(jù)倉庫。 　　在10多年前，數(shù)據(jù)倉庫界一直有個爭論，到底是TOP-DOWN好還是Bottom-UP好，一邊說，我先把企業(yè)所有數(shù)據(jù)都集成，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)做扎實了，然后分析就可以源源不斷產(chǎn)出了。而另一邊認(rèn)為，我們得先建數(shù)據(jù)集市，把業(yè)務(wù)主題搞扎實，讓數(shù)據(jù)先有產(chǎn)出，然后再多個主題后再進行數(shù)據(jù)梳理整合。 　　前者的詬病是大半年都不會有啥“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的產(chǎn)出，問產(chǎn)出，就一直在說，系統(tǒng)搭建中，XX系統(tǒng)搭好了，XX 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成了，等等。后者的詬病是，數(shù)據(jù)是有產(chǎn)出了，但是不同主題間的數(shù)據(jù)會有管理問題、每個主題需要不斷添加新的數(shù)據(jù)源，開發(fā)、數(shù)據(jù)冗余都是個問題。 　　這是數(shù)據(jù)倉庫界爭論10多年的話題，直到近兩年大數(shù)據(jù)興起，大家就都沒興趣討論了。在很多企業(yè)，大家都采用數(shù)據(jù)團隊組織基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，做傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫前者的事情，再組織一個商業(yè)數(shù)據(jù)分析團隊，做后者的事情。只不過大家都很少提數(shù)據(jù)倉庫、BI這些老概念，不知道認(rèn)為過時了，還是新一代數(shù)據(jù)人都不知道這些歷史。其實本質(zhì)是一樣的，IBM等企業(yè)10年前就是2 個團隊在做，前后者的優(yōu)勢兼得。 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng) 　　在商業(yè)數(shù)據(jù)分析方面，我也是近4、5年才真正切入，之前都是做傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和BI。不過我經(jīng)常欣賞幾十年前的小數(shù)據(jù)商業(yè)分析的成功案例，試想小數(shù)據(jù)時代商業(yè)分析如此成功，大數(shù)據(jù)時代炒得那么熱，卻炒來炒去，就那么幾個案例，有意思么? 　　我這里還是介紹那2個經(jīng)典小數(shù)據(jù)時代的案例： 　　1。早期超市為了優(yōu)化超市設(shè)計，采用人工觀察，到后來的視頻觀察，來解析用戶行為，他們解析用戶行為的時候，發(fā)現(xiàn)了幾個方面的業(yè)務(wù)改進Idea，超出了預(yù)期的想法。當(dāng)看到人們眼光主要放在眼睛上下30度范圍，于是陳列的時候，總是把利潤最高的放這2排，利潤低，性價比高的分別放上面和最下面;當(dāng)發(fā)現(xiàn)人們通過買面包順便買紅酒，而不是買紅酒順便買面包，于是他們改變兩種商品的組合和區(qū)域順序;當(dāng)發(fā)現(xiàn)免費品嘗某水果，可以帶動新鮮水果以及高利潤的純果汁的時候，超市又改變了策略。 　　2。有個商場，糾結(jié)于傳統(tǒng)方案是現(xiàn)代方案，于是兩個方案同時上，一個是用咨詢團隊，一個是監(jiān)控方案，數(shù)人數(shù)看人流。結(jié)果咨詢團隊的方案勝，原因是咨詢團隊雖然是小數(shù)據(jù)，但是他們的抽樣數(shù)據(jù)都是按照經(jīng)驗選擇恰當(dāng)?shù)臉颖�，其次小�?shù)據(jù)的信息非常全面，包括人的性別、年齡、身份背景、收入水平(經(jīng)驗判斷)、去哪個區(qū)域，買東西走到哪一步了(咨詢、試穿、有沒討價還價)，這些數(shù)據(jù)監(jiān)控都沒法得出，所以監(jiān)控數(shù)據(jù)全面，但無法給出任何實質(zhì)價值意義的建議，都是些空話。 大數(shù)據(jù)商業(yè)分析應(yīng)該TO-DWON還是Botton-Up? 　　一種思路是需要足夠大、全面的數(shù)據(jù)，沒有解決不了的分析，一上來把所有可能的維度、數(shù)據(jù)分布、趨勢都嘗試一遍，認(rèn)為沒有規(guī)律也能看出規(guī)律了;一種是看問題，需要解決什么問題，就做什么分析，缺什么數(shù)據(jù)再從大數(shù)據(jù)中去取。 　　有人問，如果采用第二種方案，那么大數(shù)據(jù)價值何在，那么多數(shù)據(jù)都沒利用起來?我想問，如果你想挖前面一座金山，你是挖一部分，然后淘一部分出來賣，還是把金山都挖完，然后一點點淘出來賣呢?當(dāng)然你選擇第一種，但你選擇這個，你不會說浪費了整個金山，因為你知道你需一點點變現(xiàn)后才會有動力挖后面的。但為啥那么多搞大數(shù)據(jù)的人不是這個思路呢? 　　看到這里，可能大家認(rèn)為我偏向第二種方案，其實不全是，我一直認(rèn)為任何方案都有其優(yōu)勢，中庸取其精華最好。第二種方案的死穴是，如果你問題沒搞得透徹明白，那么分析的都是無用功，都是在錯誤的軌道上轉(zhuǎn)圈。 　什么是大數(shù)據(jù)時代好的分析方案? 　　我們來看第一個超市案例，他通過一個簡單的、人工判斷過的“用戶行為”數(shù)據(jù)解決了這么多各種業(yè)務(wù)難題(陳列、布局、商品搭配、促銷等)，是因為他們發(fā)現(xiàn)一個問題，然后去解決的思路么?不是，而是充分以“商業(yè)”為中心，以“迎合用戶需求，滿足商業(yè)利益最大化”這一個最大分析目的，發(fā)現(xiàn)了用戶行為，原來對這么多商業(yè)布局都有改進的地方，可以同時滿足用戶的購物需求，也滿足商業(yè)利益最大化的需求，于是產(chǎn)生了后來的一系列超市零售改進。 　　再看大數(shù)據(jù)的案例，某人收到小孩用品推薦，他很生氣投訴，結(jié)果沒多久就寫感謝信，說他女兒真的懷孕了，感謝云云。其實從這個案例中，除非給人驚奇外，有多大“商業(yè)價值”?如果純從數(shù)據(jù)商業(yè)價值來說，這個分析推薦的作用，比起超市零售通過用戶行為的變革，簡直不值得一提，為啥還廣為流傳? 因為大數(shù)據(jù)時代，還找不出像樣的案例，于是就拿驚奇的案例來吸引大眾注意吧。 　　反過來說，并非大數(shù)據(jù)無用，或者說大數(shù)據(jù)不是遠不夠大(要知道比超市人工觀察的數(shù)據(jù)大多了)，而是大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的人們思維并未完全打開，我相信做推薦的朋友沒多少熟悉供應(yīng)鏈的，也沒多少熟悉商品定價和生命周期管理的，所以他們的大數(shù)據(jù)只是應(yīng)用在推薦。

[大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)分析]