在大数据时代，分析一下大数据对一个公司的作用多大
& & 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？
& & 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信，而报纸也被广播和电视所侵蚀。
& & 可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。
& & 我们回过头来看这两次工业革命，生产蒸汽机的企业只有少量几家，而发电的企业在美国也只有通用电气和西屋电气。并不是每家企业都要从事这些基础设施的研发和生产，更多的是对新技术加以应用，发挥新技术带来的价值。
& & 在IT领域，软件刚出来时，可以说是计算和存储完全混杂在一起。有人尝试将计算硬件进行分离，歪打正着成就了Intel。有人尝试将存储系统分离，因而有了Oracle。
& & Intel和Oracle固然伟大，但它们的价值更多的还在于有广大的企业采用了这些新的技术，在具体的行业中，产生了更大的价值。
& & 同样，云计算这种理念固然是好，但如果每家企业都建立自己的云计算中心，从资金和人力投入上，一定是不划算的，更严重的问题是做不到最优。相反，有了AWS和阿里云这样的云计算提供商，让中小企业更便捷的进行创新应用。
& & 回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。
& & 早在2008年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。一拨要从零开始打造自己的大数据底层技术，把MapReduce、GFS、BigTable这些组件都要实现一遍，结果花了两三年时间，也没能稳定运行。
& & 而另外一拨势力，直接采纳开源的Hadoop生态，很快在公司内应用起来。而我当时做的日志统计平台，也是采用了Hadoop。但百度的数据规模毕竟太大了，所需的集群规模，开源版本根本撑不住，于是不得不改写Hadoop，这样就和开源的版本渐行渐远，等到后来再也合不到一起了。
& & 曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现和底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。虽然许多内部的人觉得我们怎么总重复造轮子，但我明白还是需求使然，你面临的需求相对领先，但也没有领先到像Google那样提早5年。
& & 但对于小公司来说，则完全没必要从零开始做，还是要尽量用开源的产品。
& & 整个Hadoop生态，要比我2008年刚用的时候，要成熟很多。那个时候我们去拿开源的版本，编译部署，一个新手可能两周都不一定能正常的运转起来。而现在下载一个Cloudera发行版，两个小时就可以正常跑任务了。
& & 与此同时，又面临了新的问题，因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节，而开源领域只是一些组件，于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台，这就像Oracle之前，各家都在打造自己的存储系统。这显然不是一件性价比高的事情。
& & 有市场需求，就会有满足相应需求的公司诞生，于是就诞生了一堆提供大数据服务的公司。
& & 由于这一新领域还处于早期，这些创业公司所能提供的服务并不会特别的完善，要么是以项目制的方式运转，要么是提供专门应用场景的服务。
& & 这样，对于一些企业来说，这些创业公司提供的服务，似乎自己也能实现，那何不干脆自己做？
& & 这创业一年多以来，我看到了太多的公司在打造自己的数据平台，但做的还不够完善。不管是技术实力还是人力投入上，都有点力不从心。如果选用了这些第三方数据服务，那岂不饭碗被抢了？
& & 可我要说的是，饭碗早晚都会被抢，只是时间早晚的问题。这里只需要问一个问题：我所做的数据平台，是不是其他公司也是类似的需求？如果是的话，那肯定也有其他公司做着类似的事情，做的东西会大同小异。
& & 那么，就会出现专门的公司，来解决这种通用的需求。因为这些公司专注于解决这一块问题，所以会更加专业，并且舍得投入。而对于需求公司来说，除非自己转型去专门做大数据平台，不然在投入上，肯定不是一件性价比很高的事情。与其如此，不如及早侧重于自己的核心业务，关注应用需求本身。
& & 那对于企业来说，在大数据时代，应该怎么做呢？我的建议是三点：
& & 首先，要拥抱大数据技术。
& & 新的重大技术出现，都带有颠覆性。一不小心，就会被革命。但也不是说企业已有的业务不用搞了，都来搞大数据吧。
& & 在大数据这件事上，还是要从需求出发，而不是从大数据出发。
& & 有人会问我，我有了一些数据，给我讲讲怎么能发挥更大的价值。坦率来说，许多时候不了解业务场景，很难提出建设性的意见的。
& & 相反，我们要先看在企业满足客户需求的时候，还有哪些重大问题没有解决好，如果采用了大数据技术，是不是可以更好的解决？如果有这样的点，那非常好，就勇于去尝试。如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。
& & 其次，企业要有懂大数据的人。
& & 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。这种人不一定对大数据技术本身很懂，但善于使用新技术。
& & 如果企业现在还没有，并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活，乐于学习新技术的人。如果抛开大数据系统的实现挑战，理解大数据的应用场景，那难度会降低不少。
& & 最后，要善于利用第三方服务。
& & 能用第三方服务解决的，就尽快去尝试。在竞争激烈的情况下，通过采用新技术，获得技术红利，跑的更快。就像爱迪生当年发明白炽灯后，那些更早将白炽灯用于工厂的企业家，更有可能提升工人的工作效率。
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大数据时代，分析大数据的现状以及前景
导读大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、
& & 大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。科多大数据作为DT时代大数据技术的传播者，认为大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。如果对大数据课程感性，，科多大数据工信部优秀课程获得者。
& & 大数据行业发展现状
& & 1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。
& & 2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。
& & 3、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。
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在产品发布的史册中，3D电视算不上是一款消费者一见钟情的产品。该产品问世之初，引来了不少追捧，但后来就销量平平。在上市五年后，该产品的销售势头出现了停滞。Vizio公司是一家大规模生产3D电视机的公司，在新的一年，该公司宣布，将暂停3D电视的推广。3D电视节目主要的内容提供商ESPN（娱乐与体育节目电视网）和BBC（英国广播公司），也已经停止了3D节目的开发。
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沃顿商学院市场营销学教授彼得&费德（Peter Fader）表示：&现在的情况的确不容乐观。在以前，市场研究人员就像市场当中的火炬，没有他们，我们将面对一片漆黑的市场。在20世纪50年代、60年代和70年代，他们就是领路人，给我们开启一扇窗，让我们得以洞察客户的喜好。因此对于许多公司来说，市场调研在管理决策方面起到了重要的作用。而在今天，市场调研却在坐冷板凳，甚至很多公司都不搞市场调研了。&
费德指出，现在越来越多地听到人们说，&我们先在市场上尝试一下，看看有什么效果。这是一个普遍观念，认为只有在市场中，才能更容易地测试出产品的好坏。还有人说，先把我们的理念放到网上，看看哪个理念的点击率最高。这的确可以告诉你，哪个理念的点击率最高，但这并不能帮助你设计出最好的产品。只有仔细的调研、搞清楚点击率背后的驱动因素，我们才能开发出最好的产品和服务。&
沃顿商学院市场营销学教授埃里克&布莱特劳（Eric T. Bradlow）表示，当今世界已经进入了大数据时代，但这并不能否定深度市场调研的重要性。埃里克和费德是沃顿商学院客户分析项目（Wharton Customer Analytics Initiative）的领导人。埃里克问道：&我们是否能预测人们可能会做什么？是的，我们可以预测。心理学是一门研究人们行为背后原因的科学，在传统的市场调研中，经常运用心理学来做一些定性分析，作为定量分析的很好补充。&
3D 电视：彻底死亡？还是暂时休息一下？
今年（2012年）早些时候，在美国拉斯维加斯举办的国际消费电子展上，有很多分析师和行业媒体参加。鉴于Vizio公司已经停止了3D电视的开发，转向开始推广超高分辨率的&4K&电视机，这些分析师和行业媒体在对3D电视的前景进行预测时，表示前景不容乐观。事实上，3D电视机过去几年在美国的销售数字，看起来的确不容乐观：2009年，也就是3D电视推出的这一年，销售量是60万台。之后每年的销售额都翻番，行业观察家宣称3D电视取得了胜利。但当销量在2012年达到450万台后，美国消费电子协会预计，3D电视在2013年的销量将下降到370万台，并预测2014年的销量将进一步下降。
Vizio公司放弃3D电视，这具有额外的重大影响。凭借其产品在大型商场的价格竞争力和高上架率，Vizio品牌在很多人眼里，都是广大消费者情绪的晴雨表。那么，3D电视究竟出了什么问题呢？该行业的失败原因之一就是，没有丰富的3D节目内容来配合价格不菲的3D电视机。另外，人们还经常抱怨，3D电视看久了，容易头晕眼花。还有人认为，很多观众在看电视的时候，还同时干点别的事情，比如玩玩智能手机或其他设备，他们觉得戴着个3D眼镜，很不方便。事实上，Vizio公司目前正在开发一种裸眼3D产品。
但也许3D电视就是一种针对利基市场的战略，而不是为了真正回应客户的需求。数字世界研究（一家咨询公司）的创始人兼CEO麦克尼利表示：&关于3D电视是否是下一轮的市场宠儿，电视机公司当时的确做过这方面的调查。但问题是，它们在统一的标准形成之前，就纷纷推出了各自的产品。索尼有一个标准，松下又有第二个标准，然后三星又有第三个标准。与此同时，主要是由于韩元对日元的货币优势，使得日本电视机制造商的市场份额，被韩国企业侵吞。此外，三星和LG在LED/LCD电视市场上，也占有很大的市场份额，不管是索尼或是松下，都不能真正挑战它们的市场地位。因此，3D电视路在何方呢？3D电视机公司一方面要乘阿凡达票房成功之东风，顺应潮流，另一方面要想办法尽力扭转3D电视目前的颓势，争取创造出新一轮的巨大需求。&
正如20世纪沃顿商学院市场营销先锋Wroe Alderson在1954年的一次讲座当中所说：&要解决市场当中的问题，不仅需要卖家，同样需要买家。&但是，也许3D电视本来就是为了解决一个广大买家原本就不存在的问题。
对市场研究进行定义
为什么Vizio公司在推出3D电视之前，不考虑用户对戴眼镜的反感呢？现在，Vizio公司承认，用户在家观看3D电视时，的确讨厌非得戴个眼镜。但表示，它们唯一做的一次市场调研，还是在产品推出之后做的。Vizio公司高清电视部高级产品经理John Hwang表示：&我们没法在推出产品前做这个调研，因为广大消费者以前都没接触过这种产品。我们推出3D电视时，当时根本没有相关的消费数据。很多的数据都是来自3D电影体验，但电影毕竟和电视不同。&
在Vizio公司内部，的确有人对使用眼镜表示担忧。但公司产品开发的周转速度太快。Hwang指出：&当时我们开发这款产品时，唯一的消费者测试群体，就是我们公司内部的员工。我们当时的想法，就是让产品迅速推向市场。我们的产品开发周期非常短，要我们等待半年到一年的时间来获得数据，时间太长了，等不了。&
Hwang还指出，我们这款产品，当初在&科技迷&当中还是很受欢迎的。但是这款产品在大众市场进行销售时，却遭到挫折。&我们在头一年，或者说头几年，情况还算不错。但后来就越来越不受消费者青睐了，也就是说我们的3D产品，在日常使用的场合遭到了失败。&
一些专家认为，如果早期做了全面的市场调研，这个行业的一些失误本可以避免，并可以更快速地开发出一项消费者想要的（或者至少是喜欢的）新技术。但是，消费者真的知道自己想要什么吗？费德表示，具有讽刺意味的是，在消费电子行业历史上，曾有一个很出名的例子，恰恰表明了市场研究其实也并非特别重要。费德指出：&很多时候，我们都指望出现一个有远见卓识的人，比如乔布斯，因为乔布斯对市场调研嗤之以鼻，导致市场调研这个行业倒退了几年。乔布斯曾表示，由我们来告诉消费者他们自己想要什么。不幸的是，乔布斯说的没错，或者乔布斯只是一时走运？在乔布斯这个具体案例上，可能情况的确如乔布斯所说。但在大部分时候，对于大部分公司而言，不能简单模仿乔布斯，模仿他的天才、模仿他的自负，这样是行不通的。还是得采取更周到、且有数据支撑的方法。&
今天的市场研究，存在不少问题，其中的一个就是缺乏明确的定义。光靠客户忠诚度计划和客户在线注册等手段，无法给你带来真正的洞察力。费德表示：&对于市场调研，我有一个相当清晰的定义，那就是评估消费者的喜好和态度。本质上说，市场调研就是为了调查了解客户在想什么，并在此基础上作出决定。在我的定义中，市场调研并不包括任何大数据或数据挖掘之类的东西。我认为，这些都不属于市场调研-市场调研和大数据之间的关系是恰好相反的，也就是说市场调研已经成为了大数据的一部分。让我们把两者结合起来，也就是说，把人们所说的，和他们所做的，两者结合起来。&
暂且把定义问题先放在一边，根据为&2013年Honomichl全球25强报告&（一项针对市场调研公司的报告）所做的一项研究表明，市场调查行业太纠结于收入方面（至少在某种程度上是这样的）。尽管全球经济不景气，在2012年，全球的几家顶级市场调研公司的营业收入总和高达88亿美元，相比2011年，增加了2.6%，或者说0.5％（经通胀调整后）。但是Honomichl在六月份，从一个更广的视角对该行业又做了一次分析报告，该次分析发现，市场调查行业存在弱化、下滑的趋势。为什么呢？6月的报告得出结论，&这可能是因为人们更倾向于使用社交媒体网站的数据挖掘功能，来洞察广大消费者的消费习性和潮流，用之代替那些成本较高的目标客户调查。&
这个行业已经有了很多的整合，很多市场研究工作都是由大型咨询公司在做，而那些专门致力于市场调研的精品调研公司越来越少了。费德表示：&目前有很多企业都崇拜像麦肯锡、博思艾伦这样的世界顶级咨询公司，这些公司都宣称能为客户包办一切，甚至超过客户的期望。在有些情况下，它们的工作的确做得很好，还融入了高瞻远瞩的战略眼光，但是在有些情况下，也存在偷工减料的情况。比如技术分析做得不够好、样本基数不足、样本代表性不足等。大公司做事情，有时候也不一定靠得住。而那些专门的市场调研公司，由于专注度高，往往事情做得更好。但是许多客户往往抵御不住那些大型咨询公司的光环和忽悠。&
将大数据与传统的市场研究结合起来
然而，在某些方面，当前的市场调研行业也存在着前所未有的潜力。很多人表示，将传统的市场调研智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。但是要做到这一点，首先还有很多工作要做。沃顿商学院运营与信息管理学教授桑德拉&希尔（Shawndra Hill）表示：&这是一个非常激动人心的时代。有大量的数据可挖掘，以深入了解客户，了解他们的态度和他们在想什么。此外，数据挖掘在过去的十年已经取得了长足的进步，但我们还有很长的路要走&#8230;&#8230;也就是要弄清楚人们说话背后的真正含义。&
希尔教授补充道，要搞清楚人们所做选择背后的原因，这是最重要的。&把大数据和传统市场调研结合起来，就可以从人们的选择当中，找出一定的规律，然后市场调研者就可以检测各种假设。有些人和我一样，擅长和机器打交道，搞数据挖掘，而不注重人类行为分析和原因分析。所以说，大数据和市场调研，这两者你都需要。&
此外，希尔还指出，数据挖掘分析和市场调研，这两个方向，适应不同的行业。她表示：&对于某个行业而言，如果成功可以用点击率和在线购买量来衡量的话（这方面数据充足），那么这个行业就可能更青睐数据挖掘。在线广告就是一个很好的例子，广告效果完全就是用数据、预测等来衡量。我在电视领域工作多年，现在的电视网络都有数据分析团队，但同样也做大量的市场调研工作。&
布莱特劳表示，将大数据和市场研究相结合的一个很好的行业例子就是在消费品领域，比如宝洁公司。&虽然像沃尔玛这样的大公司，花了很多时间做分析和数据挖掘，但是他们也没有放弃消费群体的民族特性研究、消费调查、以及消费心理学研究等。在我看来，你既不能轻视对消费者的跟踪分析，但也不能忽视这一点，那就是，没有什么比了解消费者的心理更重要，相比前者，后者更难做到。&
未来的发展领域是什么呢？布莱特劳指出：&现在，市场调研都变得可测量了，它就是个时间和地点的问题。比如，当你走过梅西百货商店时，市场营销人员是否能根据你的实时定位，来向你发送正确的消费讯息？对于我来说，这一点就是最终目标：在正确的时间，向正确的人，提供正确的商品信息。这就是为什么如今你看到这么多的商家投资于移动设备，在人们消费的时候，向他们发布产品和折扣信息宣传。我觉得在这方面，存在很大的机会，但我们目前还没有充分发掘出这种机会。&
更高层次的数据-比如跟踪人们的眼球在电脑屏幕上的运动轨迹，或在人们逛商场时，通过手机来跟踪他们的购物模式等，可能会带来侵犯个人隐私方面的问题。但是沃顿商学院营销学教授芭芭拉&卡恩（Barbara E. Kahn）认为，对于市场调研者来说，这类的数据可以帮助他们更好地理解消费者的消费行为和原因。卡恩教授还是沃顿商学院Jay H. Baker零售业研究中心的主任。
她指出，最终的目标是要能够跟踪消费者的整个消费轨迹，从最初的消费冲动、权衡阶段，到最终的购买阶段。她表示：&这就是对消费者的消费决策进行更加综合深入的分析。比如，某人没有购买某种新款电视机，因为他（她）从来没见过这种电视机。有人则是见过了，发现不喜欢，才没有购买。虽然结果都是一样，但原因不一样，所以在进行消费行为分析的时候，方法也有所不同。要针对不同的原因，采取不同的弥补措施。传统的市场研究显然是有趣的。但有些新的手段和方法，能够带来新的见解和可能性。&
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&在大数据时代如何做市场调研？.&
China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania,
[12 February, 2014]. Web. [12 October, 2017]
&.cn/article/3679/&
在大数据时代如何做市场调研？.
China Knowledge@Wharton
(2014, February 12).
Retrieved from .cn/article/3679/
&在大数据时代如何做市场调研？&
China Knowledge@Wharton,
[February 12, 2014].
Accessed [October 12, 2017].
[.cn/article/3679/]
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