從去年起，大數(shù)據(jù)（big data）一詞越來越多地被提及。在商業(yè)、經濟及其他領域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經驗和直覺，有人認為“大數(shù)據(jù)”時代已經降臨。
事實上，現(xiàn)在一般的大型企業(yè)都存儲了200TB（萬億字節(jié)）以上的數(shù)據(jù)，企業(yè)擁有綽綽有余的數(shù)據(jù)來了解誰在何時、何處、以何種方式購買了他們的產品。但是，如果企業(yè)能夠了解消費者背后的消費動機，即為什么會買或者為什么不買，就可以更好的掌握客戶。而這類數(shù)據(jù)被稱為大數(shù)據(jù)，它們來自于諸如微博、視頻、網貼及其他非結構化數(shù)據(jù)源。
英特爾公司的創(chuàng)始人之一戈登•摩爾在1965年發(fā)現(xiàn)了一個驚人的趨勢，即集成電路芯片上所集成的電路的數(shù)目每隔18個月就翻一番，該發(fā)現(xiàn)被業(yè)界譽為摩爾定律。后來也有被描述為微處理器的性能每隔18個月提高一倍，或價格下降一半；或用同等價錢能買到的電腦性能(速度和儲存量)每隔18個月翻一番，等等。
40多年在人類滄海桑田的歷史上僅僅是彈指一揮間，摩爾定律卻見證了電腦的數(shù)據(jù)處理和儲存能力從K(Kilobyte)到M(Megabyte)到G(Gigabyte)到T(Terabyte)的變遷。尤其是互聯(lián)網的出現(xiàn)，讓我們急速地跨入了大數(shù)據(jù)(Big Data)時代。其主要的驅動力有以下幾點：
1、隨著社會經濟的發(fā)展和個人收入的增加，人們的個性化需求開始凸顯。而企業(yè)要去高效地滿足這些個性化的需求則需要大量的數(shù)據(jù)支持。
2、互聯(lián)網的出現(xiàn)和相關技術的發(fā)展讓海量數(shù)據(jù)的收集和分析成為可能。互聯(lián)網的特征又導致這些數(shù)據(jù)能夠被高速度和大容量的傳播。
3、互聯(lián)網引入了由用戶產生數(shù)據(jù)的模式。這種模式的特征是多源頭，低成本，更及時。當然，這些數(shù)據(jù)的真實性和可靠性需要被核證。
4、構建在互聯(lián)網基礎上的電子商務和傳統(tǒng)零售比較的優(yōu)勢之一就是數(shù)據(jù)的可獲得性。電子商務可以實時得到顧客的來訪源頭，在網站內的搜索、收藏、購買行為，以及購買的商品間的關聯(lián)性。這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更精準的為顧客服務。
5、人工智能、信息系統(tǒng)和決策科學的發(fā)展促進了多種分析方法及工具的推動，包括數(shù)據(jù)挖掘，顧客行為模型，決策支持，等等。
數(shù)據(jù)(Data)是原始和零散的，經過過濾和組織后成為信息(Information)，將相關聯(lián)的信息整合和有效的呈現(xiàn)則成為知識(Knowledge)，對知識的深層領悟而升華到理解事物的本質并可以舉一反三則為智慧(Wisdom)。所以數(shù)據(jù)是源頭，是決策和價值創(chuàng)造的基石。
數(shù)據(jù)的應用大致分以下幾個步驟：a.數(shù)據(jù)采集、核實與過濾；b.在數(shù)據(jù)倉庫內的分類和儲存；c.數(shù)據(jù)挖掘以找到數(shù)據(jù)所隱含的規(guī)律和數(shù)據(jù)間的關聯(lián)；d.數(shù)據(jù)模型建立和參數(shù)調整；e.基于數(shù)據(jù)的應用開發(fā)和決策支持。下面用實例來說明。
1、美國醫(yī)藥網站WebMD根據(jù)懷孕的女性用戶填寫的受孕信息定期給用戶寄EDM，提醒母親在該時間點的注意事項，需要攝入的營養(yǎng)，產前的生理變化和要做好的思想準備，產后的恢復，寶寶的育養(yǎng)和健康，等等?
2、1號店利用對大數(shù)據(jù)的分析給顧客發(fā)送個性化EDM。若顧客曾經在1號店網站上查看過一個商品而沒有購買，則有幾種可能：a.缺貨，b.價格不合適，c.不是想要的品牌或不是想要的商品，d.只是看看? 若在顧客查看時該商品缺貨則到貨時立即通知顧客；若當時有貨而顧客沒有買就很有可能是因為價格引起的，則在該商品降價促銷時通知顧客；同時，在引入和該商品相類似或相關聯(lián)的商品時溫馨告知顧客。另外，通過挖掘顧客的周期性購買習慣，在臨近顧客的購買周期時適時的提醒顧客。
3、淘寶在2012年推出了淘寶時光機? 該應用通過分析顧客自注冊為用戶以來的行為，用幽默生動的語言告知顧客淘寶的成長，和該用戶相類似喜好的其他用戶的統(tǒng)計行為，對該顧客經過分析后對其喜好的了解和對其行為的預測，等等。用生動的文稿和個性化的數(shù)據(jù)、拉近了和顧客的距離?
4、Google的Adsense對顧客的搜索過程和其對各網站的關注度進行數(shù)據(jù)挖掘? 并在其聯(lián)盟內的網站追蹤顧客的去向，在聯(lián)盟網站上推出和顧客潛在興趣相匹配的廣告，精準化營銷，提高轉化率?
5、Amazon近幾年推出了FDFC(Forward Deployed Fulfillment Center)的概念，以加快對顧客配送的速度。Amazon的訂單履行中心分兩個層級：FC和FDFC，其中FC品種更齊全，而FDFC在物理位置上更靠近目標市場，但品種重點容納針對目標市場的熱銷商品，顧客的大部分需求可以通過FDFC來滿足，不能滿足的長尾商品則由FC來滿足。這樣顧客急需的商品多數(shù)可以通過FDFC以更快捷和低成本的物流來完成。由于熱銷商品是隨著時間和季節(jié)而改變的，故將什么商品儲存在FDFC的決策是動態(tài)調整的，而此決策的依據(jù)就是對顧客需求的分析和預測。
各種應用的例子難以窮舉，但趨勢十分清楚：大數(shù)據(jù)的應用價值和潛力不再被人低估。但并不是所有企業(yè)都能在大數(shù)據(jù)這個金礦里真正挖到金子的。只有那些有遠見有視野，重視系統(tǒng)，舍得投入，吸引了優(yōu)秀的分析和系統(tǒng)人才的企業(yè)才會有所斬獲。
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