第一章 揭開大數據營銷的面紗

先從大數據說起

如果說近幾年最熱的詞匯有哪些，“大數據”肯定榜上有名。在網絡、報紙、電視等媒體中，我們總能看到關于“大數據”的種種論述。那么，什么是大數據，大數據又具有哪些特征，大數據能夠為我們帶來什么？這一系列問題，恐怕并不是每個人都能領會與回答的。接下來我們就帶您揭開大數據的神秘面紗。

從字面上不難理解，“大數據”之大，意味著數據“眾多、海量”。我們在對多個搜索引擎的百科詞條（如百度百科、好搜百科、國搜百科、維基百科等）中，關于“大數據”詞條所做解釋的基礎上，對“大數據”概念形成如下比較清晰、完整的認識。

大數據，又稱巨量資料，其規模巨大到無法通過人腦，甚至主流軟件工具來收集和處理，需要更新的處理模式（如Hadoop技術），才能實現對海量數據的收集、管理、內在價值挖掘與分析，并從對海量數據的處理中，獲得更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。總之，大數據是一種海量、高增長率和多樣化的信息資產。

可以說，大數據是人類科技發展到一定高度的產物。我們回顧大數據近幾年的發展歷程，可以看到，大數據在輿論層面開始備受關注的一個標志性事件，是在2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫（McKinsey Company）發布了一份報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》，這是專業機構第一次全方面地介紹和展望大數據。

這篇報告指出，大數據已經滲透到全球范圍內的每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素；人們對海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。報告還指出，“大數據”源于數據生產和收集的能力，以及速度的大幅度提升。這是因為，越來越多的人、設備和傳感器通過數字網絡連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也在發生著深刻的變革。

2012年3月，美國發布《大數據研究和發展倡議》，該倡議標志著大數據已經成為重要的時代特征。同時，美國政府還宣布投資2億美元到大數據領域，將數據定義為“未來的新石油”，高度重視數據資產的價值，并表示，國家層面的競爭力將部分體現為一國擁有數據的規模、活性以及解釋、運用數據的能力；國家數字主權體現為對數據的占有和控制。數字主權將是繼邊防、海防、空防之后，又一個體現綜合國力的重要領域。

對此，我國也在國家層面對大數據投入了足夠的重視。比如，早在2011年12月，我國工信部把信息處理技術作為物聯網發展中的4項關鍵技術之一提了出來，其中就包括海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析等，而這些技術已經構成大數據技術的重要組成部分；2015年9月，國務院又印發《促進大數據發展行動綱要》，明確指出，要推動大數據的發展和應用，開啟“大眾創業、萬眾創新”的新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態，在國家層面系統部署了大數據發展工作。

可以想象，當大數據已經超越商業行為，上升為國家戰略時，大數據已經成為我們商業生態環境和日常工作生活中所不可缺少的部分。

比如，2012年7月，為了進一步挖掘大數據的價值，阿里巴巴集團在管理層設立了“首席數據官”一職，負責全面推進“數據分享平臺”戰略，并推出大型的數據分享平臺——“聚石塔”，為天貓、淘寶平臺上的電商及電商服務商等提供大數據服務。隨后，阿里巴巴董事局主席馬云還在2012年度網商大會上強調：“假如我們有一個數據預報臺，就像為企業裝上了一個GPS和雷達，你們出海將會更有把握。”因此，阿里巴巴希望通過分享和挖掘海量數據，為中小企業提供更多信息價值；阿里巴巴也成為最早提出通過數據進行商業化運營的企業。

大數據還可以進一步深化我們對很多事物的認知，從而有助于我們做出更為明智的決策。舉個日常生活中簡單的例子來看，我們在拋硬幣時，如果想知道硬幣出現正面或反面的概率究竟有多大，假如只拋10次，可能會出現正面9次、反面1次的情況，也可能是其他正負不均的情況，倘若我們據此去下結論，那么拋硬幣時，出現正面、反面的概率可能會有很多。假如我們拋10萬次、100萬次，甚至更多次，那么統計出來的結果就會趨于正確，即正、反面出現的概率一定是各占50%。

此外，美國華爾街“德溫特資本市場”公司首席執行官保羅·霍廷每天要做的一件事情，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進行打分。根據打分結果，霍廷會決定如何處理手中數百萬美元的股票。霍廷的判斷原則也很簡單——如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。這一招使霍廷收效顯著，在當年第一季度，霍廷的公司就獲得了7%的收益率。

可見，大數據思想廣泛運用在我們生活中的很多方面。大數據之大、之海量是基礎，對這些數據進行分析、深入挖掘并得出某種有價值的認知來指導我們的商業行為與生活，才是大數據的靈魂所在。

關于大數據的特征，我們可以用4個“V”來描述，即：

（1）Volume，數據量大

大數據的起始計量單位至少是PB、EB或ZB，數據量極為浩大。

（2）Variety，類型繁多

包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數據對數據處理能力也提出了更高的要求。

（3）Value，價值密度低

隨著物聯網技術的廣泛應用，信息感知無處不在，因而信息海量，但價值密度相對較低，如何迅速完成對大數據的價值提取，是大數據時代亟須解決的問題。

（4）Velocity，處理速度快，時效性高

這要求我們不僅能夠收集與存儲海量數據，還要對海量數據做出快速處理，這對我們在大數據時代的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為我們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

到此，我們對大數據概念有了一個比較清晰的認識。接下來，在大數據廣泛的運用領域中，我們來看使用大數據進行的營銷，即大數據營銷為何物。