來(lái)源：《新?tīng)I(yíng)銷》
在一個(gè)越來(lái)虎重視大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)上，你要謹(jǐn)記：品牌需要的是大數(shù)據(jù)后面的大洞察，而非“大數(shù)據(jù)”本身。十多年來(lái)，快遞承運(yùn)商和包裹運(yùn)送公司UPS一直在盡量避免讓運(yùn)輸車輛左轉(zhuǎn)彎。
對(duì)追蹤系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，避免車輛左轉(zhuǎn)彎，可以節(jié)省時(shí)間和汽油。類似這樣的洞察可以幫助企業(yè)更好地改進(jìn)自己的服務(wù)，但是這樣的洞察卻很難發(fā)現(xiàn)，即使你擁有許多可用的數(shù)據(jù)。
UPS最早的數(shù)據(jù)分析要追溯到2001年，當(dāng)時(shí)大數(shù)據(jù)還沒(méi)有被大肆宣傳。但是當(dāng)時(shí)的確有事實(shí)表明，如果能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營(yíng)和營(yíng)銷中獲得的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，企業(yè)將因此受益。2004年，UPS提出“不左轉(zhuǎn)策略”，至今已節(jié)省1000萬(wàn)加侖汽油，為此減少的碳排放量超過(guò)10萬(wàn)噸。
在UPS分析中用到的追蹤數(shù)據(jù)是否能稱之為現(xiàn)在人們據(jù)說(shuō)的“大數(shù)據(jù)”呢？這要看你對(duì)大數(shù)據(jù)怎么定義。如果UPS所有的運(yùn)輸車輛追蹤數(shù)據(jù)都運(yùn)用到分析中——當(dāng)時(shí)大約是9萬(wàn)輛——那么根據(jù)牛津大學(xué)維克托·梅耶爾教授（Viktor Mayer）的說(shuō)法，可以將它稱為大數(shù)據(jù)。他在發(fā)表于《金融時(shí)報(bào)》的一篇文章中提到，他認(rèn)為判斷是不是大數(shù)據(jù)，要看運(yùn)用的數(shù)據(jù)集是不是全部的數(shù)據(jù)集（N=All）。換句話說(shuō)，你要避免樣本偏差導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論，就必須分析所有數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，這仍然是今天大數(shù)據(jù)面臨的一個(gè)主要問(wèn)題。事實(shí)上，我們很少能讓所用的數(shù)據(jù)集等于全部數(shù)據(jù)集。在《大數(shù)據(jù)：我們是否犯了大錯(cuò)？》（Big data：are we making a big mistake）一文中，維克托強(qiáng)調(diào)為什么大數(shù)據(jù)有可能讓我們誤入歧途，他引用樣本偏差的例子，說(shuō)明這種做法帶來(lái)的后果，從而得出大數(shù)據(jù)可能讓我們犯大錯(cuò)的結(jié)論。
他說(shuō)：“大量新的廉價(jià)數(shù)據(jù)工具和強(qiáng)有力的分析工具將帶來(lái)許多好處，對(duì)于這一點(diǎn)沒(méi)人懷疑。已經(jīng)有一些案例證明大數(shù)據(jù)分析工具的確能夠帶來(lái)非凡的業(yè)績(jī)……但是問(wèn)題在于，所有數(shù)據(jù)的重要性——不管是大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)——都取決于數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性，以及對(duì)于分析者的信賴和預(yù)期。即使我們能夠成功地解決先入為主的問(wèn)題，并且了解研究中的所有運(yùn)用，仍然有一個(gè)最大的問(wèn)題：對(duì)于分析結(jié)果我們應(yīng)該如何利用？如何讓事情變得更好？” |
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