「大数据的关键思考系列」1：大数据从来不是免费的午餐

作者 | 橙子

审核 | gongyouliu

编辑 | auroral-L

大数据从来不是免费的午餐，伴随着大数据热潮的到来，关于大数据的一些新问题层出不穷。目前，在大数据方面无法深入应用的原因在于，从收集到使用的大数据价值链出现了问题。从理论上来说，只有先数据化运营，然后才能运营数据。而现在的情况是，用数据的人不知道大数据从哪里来，做数据的人不知道大数据如何使用，想用的人不敢用，因为担心大数据的真实性，做的人不知道怎么用，因为大数据的复杂性，这一问题造成的结果就是数据量变得越来越大，而且越来越无法有效的使用。

做大数据基本上都要从大量收集数据开始，因为这些数据在未来会大有用处，但是你是不可能无止境的收集下去的。在这里，你已经看到了一个再清晰不过的伪命题，大数据的确能够备份，但是成本会增加两三倍。

大数据会夹杂着虚假信息，大数据的数据量很大，但有用的信息不一定多，甚至还会破坏核心信息。大数据的来源是多渠道的，偏移，随机的误差总是存在。但是我们也需要客观地认识到大数据现在面临的这些问题，其实就是把小数据中的一些问题放大了。小数据中难道就没有噪音会破坏我们的核心信息嘛？当然也有，只不过当大数据把数据量放大和变多的时候，噪音的破坏性也会相应变。大小数据中难道就没有渠道偏移和随机的问题吗？当然也有，但是在大数据的背景下，问题被更明显的放大了。

很多人会问，大数据能带来什么价值，怎么衡量大数据创造的价值？实际上，最直接的衡量标准就是在运营上，它为你赚了多少钱，带来了多少实际的利润提升。对于这些问题的解决，现在很多人倾向使用的方法是计算在用了大数据之后，点击率提高了多少，转化率提高了多少。但是要知道，转化率和点击率能提高的数据，可能根本不是投资人或公司最高管理者对大数据的期望。对于业务人员来说，转化率能提升五个百分点就已经很好了。如果将转化率从2%提高到3%，简直就是奇迹了。但对于公司最高管理者来说，这并不是他想要的大数据。

我们需要认识到，断层才是大数据所面临的最严重的问题。收集数据的人并不清楚未来使用数据的人想要做什么，这是目前大数据运用的一大关键命门。

在使用大数据时，我们通常的做法是先把数据收集起来，因为我们知道，在未来的某一时刻，这些数据对我们可能有用。不过，未来可能有用，就注定会引发一个问题，收集数据的人不知道未来使用数据的人想要做什么。这时候，如果你再问收集数据的人如何才能更好地收集数据，那么数据的使用就会陷入一个死循环。

事实上，不仅是收集数据的人，就连使用数据建模的人，同样也不清楚当前的数据是如何获得的。数据建模是数据使用的关键环节，使用数据建模就是根据以往的经验中或寻找到一些潜在的规则，然后把这些规则结合起来去解决问题。

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