許多人現在似乎相信，理解我們這個世界的最佳方式，就是坐在電腦屏幕前分析我們稱之為“大數據”的海量信息。與此同時，隨著智能設備和移動網絡的發展，人們在線時長正在不斷增長，于是這些數據以驚人的速度增長，以至于我們可以更快的去了解一個人。更誘人的是，對大量數據的分析預測和判斷，這將會產生商業財富。

但對于企業生存的重中之重：業務管理，恐怕不能這么簡單的冠以大數據的方法論。如果缺乏對客戶現實生活的實地調查，大數據沒有什么意義。

大數據盛名之下也有短板：

有一個這樣的故事：通過大量的數據分析，得出結論“一個國家的民眾家庭電視機越被廣泛普及，該國家越富裕。”(當然也可以是冰箱、洗衣機、空調、高跟鞋、牛仔褲神馬的)于是他們就向貧困國家贈送了很多電視，認為此舉可以促進經濟發展。請問這是在逗我們嗎，這樣低端的本末倒置，是不是傻得太過于明顯了!仔細想想，大數據的槽點其實還是蠻多的。

1.大數據與偽相關

大數據分析擅長于分析社會關系的數量，而非質量。比如，通過社交網絡可以分辨出6個你的同事，你的一年中有大部分時間會和他們在一起。而卻很難發現你一年只見兩次面的親人和摯友。更別說那些一見鐘情或者一見如故的特殊人際關系了。大數據會忽略這些人性深層的數據，而僅僅局限于表面。

換句話說，用了大數據后，你再也找不到你的真愛了!

2.淪陷于主流和普通，忽視創新

這一點對于企業尤其重要，要知道在市場經濟中需要的是活力，而不是體制內那種死氣沉沉的穩定。當你掌握足夠顛覆和邊緣化的點子時，你就能在開疆擴土。但是大數據提供給你的只是普及的大趨勢，是廣袤的貧瘠土壤。而那些特立獨行的創新，往往被忽略了，深埋于地下。有人說用大數據科學方法，更接近真理。可大數據貌似也該告訴你，真理掌握在少數人手里的吧。

3.大數據僅僅是數據，本身不能解決任何問題。

大數據不能處理真正的大問題，大數據也不擅長預測小概率事件，像預測什么時候會發生地震海嘯，什么時候會發生恐怖襲擊，這種事，數據分析是無能為力的。 何況就算有數據在手，不代表你就贏了，如果你是在運營一家企業，獲得大量客戶數據，而這些商業價值都待挖掘，是需要更大的精力、更多的投入的。總不能皮都不撥就啃香蕉吧，咱又不是猴。

4.無法洞察人性，大數據太“薄”了

大數據僅僅是大量的“薄數據”，它們是通過對人們的活動和行為進行跟蹤而獲得的。我們最常去的地點定位，我們在網上購買的東西，我們每天睡了多久，我們有多少聯系人，我們喜歡的音樂書籍等等。這些信息無疑是重要的，但我們不能通過它們來獲得對人的完整理解。

基于以上幾點，如果你仍然對大數據的追求到了過分的地步，就大大貶低了自己。這不是筆者毒舌偏要黑你，大數據的興起，不代表著世界將會變成代碼的冰冷統治，人的直覺、情感，依然重要。如果把業務流如此機械化處理，這就是管理上的 “墮落”。 所以追求人性的營銷，更深層次的情感與體驗，才是企業發展的正道。

換句話說，你真的以為僅僅依靠大數據就可以做業務了嗎?做業務不需要腦子了嗎? 答案必然是否定的，那我們到底需要什么?

企業需要的是“厚數據”：

為了真正地了解人，我們不僅需要大數據，而且需要厚數據。厚數據不僅包括事實，而且包括事實的前后聯系。比如說，你的客戶多年來一直購買的你產品，你理所當然的需要給予客戶一些客戶關懷。通過大數據你所了解到的他是一個影視劇迷、歌迷、運動達人……但其實，這些認知仍然不夠。因為你沒有看到他的書房里的筆墨紙硯，墻壁上掛著國畫，這些厚數據都沒有得到深度挖掘，你不曾真正了解他。所以當你的生日祝福送達客戶手里時，只會是一個高品質的低音炮。(謝謝，他會轉交給他女兒的)

“厚數據”區別于這種不夠精確的大數據，它是豐富的、具有前后關聯性的數據，它們只能通過丟開電腦、深入實際生活才能獲得。而對于企業管理來說，厚數據的挖掘更是顯得尤其重要。那么原因何在，企業又該怎么做呢。

1.管理與數據

管理必須依賴數據。1)企業日常運行過程也是業務數據生產的過程;2)業務數據是企業運行的結果體現;3)數據反饋客觀、長期的業務形態，避免人思維中主觀和近期的偏差;4)數據有明確的標準和尺度，容易形成管理的指標。

管理也要注意數據的弊端。1)數據的產生與獲取數據的途徑、方法、指標設定有直接關系，你手中的數據可能本身就具備缺陷，比如：無法覆蓋業務全體，搜集數據的關注點偏差等;2)宏觀數據容易掩蓋微觀風險;企業風險在開始時往往在數據層表現很不明顯，等發展到數據可查時，被挽回的機會已經大大降低;3)數據將管理層架空，遠離一線業務，遠離客戶;4)KPI考核不當可能引發團隊目標偏差，KPI依附于數據，過于重視結果會導致團隊唯結果論，忽視業務員過程本身，忘卻初心，難得始終。

2.深究數據背后的問題

大數據強調“是什么”，而企業的競爭力卻體現于“解決問題的執行力”，解決問題則依賴于發現問題背后的“為什么”。每個企業的業務模型不同、銷售流程和方法各異，但都建立了一套嚴謹的商務邏輯和習慣，貫穿在：客戶關系維護、大項目跟蹤、部門間協作、成本毛利核算等全業務環節。大數據所顯像的問題，只有結合商務邏輯的過程，才能撥絲破繭，逐步發現隱蔽在數據背后的問題根源。

3. 厚數據是“我們真正需要的猛料”，而大數據只是 “我們能收集到的數據”

如果你的企業有能力引導客戶，教育客戶，重建他們的認知，那么“薄數據”將是有用的。但我們應該反思，大數據時代，在社交媒體的大時代，用戶體驗前所未有的重要。淺層次的聯系和相關性，是不能滿足企業客戶營銷的，那不是我們真正需要的“猛料”。強調純粹的大數據雖然可以反映統計規律，但會丟失現實過程中更為重要的信息。

企業需要通過厚數據彌補大數據，厚數據則需要離開電腦，在現實生活中積累。對此，值得一提的是，XTools一直強調的業務過程重現，產生數據的前后過程和事務之間的聯系，更注重從人的角度去分析客戶之間的聯系。加上移動設備的功能實現，靈活輔助厚數據采集和應用的場景,XTools的功能群都跟厚數據的挖掘有異曲同工之妙。

4.運用CRM從人性的角度去理解我們的客戶

如果說大數據擅長觀察人們的行為，那么它不擅長的就是理解人們，我是怎么知道每次刷牙時該用多少牙膏的?我是怎么知道何時該進入另一個交通通道的?眨眼是表示“真有趣”還是“我的眼睛進了東西”? 這些都涉及人們的內在能力、無意識動作，它們控制著人們的大多數行為。而這些則需要人們去觀察。

而企業渴望更好地理解客戶，這不足為怪。畢竟，了解與客戶行為信息，這對企業經營來說是必不可少的。但基于“我們做了什么”“客戶做了什么”，類似這樣的大數據對我們進行簡單化的理解，是不夠的;厚數據則試圖通過我們與客戶更深層次的關系來理解，如“我們下一步該怎么做”“客戶為什么那么做”。在XTools里，最重視“客戶視圖”，這既是一個客戶信息集成的界面，也是一個全方位立體服務客戶的業務綜合視角。在這個視圖里，企業各個環節、部門，不同角色的人員與客戶的每一次溝通、每一次文件交換、每一次承諾、和每一個業務動作都被完整地保留下來，成為可以直接實現“業務重現”的重要功能。客戶視圖把企業與客戶關系，分解為每個崗位人員與客戶的關系實現管理;更具備穿透性、更重視人與人的溝通。

所以，就算現在我們有能力處理越來越多的大量數據，但是還是要從人性的角度，更深層次去處理客戶關系。

5.CRM中的分析能力

我看到的不只是大數據，更重要的是分析。大數據逐漸會變得更普遍也變得更容易采集，但是更多的公司缺少的是分析的能力，是對厚數據的深入研究，這才是關鍵。XTools CRM對于客戶管理是可量化的，一切相關數據都將會被記錄，并將在日后，被多次挖掘利用，挖掘數據中存在的潛在商業價值。各種同比環比分析、TOP統計、圖表圖形的統計分析以及銷售機會預測，都大大提升企業對數據的分析能力。

6.SFA與CRM，大數據與厚數據的相輔相成

當你擁有強大的CRM管理客戶訴數據，并不斷探索厚數據時，你依然可以同時簡化工作過程，運用大數據去規范執行力，實現自動批量辦公。打個比方，如果你是一家嬰幼兒用品銷售公司，這樣的公司業務流程比較規范化，在大數據之下有可以確定的規律，所以完全可以銷售自動化，XTools的SFA功能，告訴我們什么時候該做什么事。這樣新技術的相互結合使用，很有可能大幅提升企業的戰斗力。畢竟，我們不能把大數據的運用全盤否認，一黑到底呀。

結束語：

不可否認，大數據本身是非常出色的科技進步，不過我們對它的期望都應該有個限度。它始終只是暫時的途徑，我們的終極目標還是厚數據，否則，人作為人的一項根本屬性就不存在了。嚴重點說，人類要是就靠大數據而不去探討厚數據的話，容易舍本而逐末。所以我們不僅要問這些數據有多“大”，還要問這些數據有多“厚”。

而對于中國中小企業，那些所謂的優勢，比如廉價勞動力、豐富資源、生產效率等，都漸漸趨于一般水平了。此時，熱氣騰騰，野蠻生長的中國互聯網迅猛來襲，對“人性”這一似乎很不商業的概念的把握，是一次空前的挑戰，將會決定很多公司的命運吧。