從互聯網時代開始，尤其到了移動互聯網以及社交媒體時代，人類社會的數據增長進入到一個前所未有的爆發階段。麥肯錫將大數據視為下一個創新、競爭、生產力提高的前沿。世界經濟論壇把之認定為新財富，價值堪比石油。企業更是想立刻挖掘大數據中的金礦，贏得長期競爭優勢。
阿里云總裁胡曉明在主題為“Hello，DT World”的論壇上曾預測2016年將成為數據創業的第一年。
“你是做大數據的啊？”
“來，我們能不能聊聊，你說下一步我該怎么辦啊？”
每次去拜訪做傳統行業的客戶，一聽到我是數據行業的，立刻畢恭畢敬請進門，那感覺就像是算命專家走進了香港明星圈。他們感嘆自己的土八路法子過時了，又不懂數據應用，分分鐘要被顛覆的感覺。
還未涉足大數據領域的企業家在恐懼，而縱身投入大數據懷抱的企業家依舊還在焦慮——重金收集到了數據，卻不知該怎么用；請科技大咖解剖了大數據，卻得來一堆業內常識性總結，又對企業無所幫助。據普華永道統計數據顯示，超過一半的中國受訪企業對數據的投資超過其總投入的10%，但是，僅有16%的中國企業認為他們能夠有效利用數據提升企業價值。
企業的改變和提升有兩個主要方面，一方面是外界的輸入，另一方面是當企業意識到這個輸入并接受這個輸入。“意識到這個輸入”則是一個頓悟的過程，比如突然發現原來用戶的內心體驗是一萬只草泥馬在飛過，而草泥馬來源于你們對一個UI環節的設置是不同視角而造成南轅北轍的誤解。這時候，我們心里不自覺地會有這兩個感嘆“啊!哈!”，原來如此。
為什么近40%的企業家在翻越了數字的重山疊嶺，還是沒找到“啊!哈!”一刻呢？反而，換來的是在大數據領域的挫敗感和兵臨城下的集體焦慮。
這需要找到真實的消費者，獲得有意義、高效率、真實性的輸入——這才是有價值的大數據應用，而不是把自己置身于整個嘈雜而沒有邊際的大數據之中，在近20ZB的汪洋大海中任憑計算機審查每一個看似有價值，又存在極大風險的微小相關信號。
今天的中國企業恰恰很沉醉于技術進步帶來的荷爾蒙狂飆。據普華永道報告，中國企業數字化策略同國外企業數字化的另一個明顯區別是，前者一般是技術驅動的，而后者是業務驅動。也就是，中國企業往往是基于新技術的出現而去運用，而國外企業則是通過本身的業務需求去進行數字化戰略的布局。
從事大數據十多年了，應該說今年的市場情況特別的“利好”，得感謝這么多著急搶灘大數據的企業。我其實很理解他們的心情，想提醒的是——焦慮可以，但千萬別跑偏。
數據分析的價值取決于它能如何幫助你解決公司在不同階段出現的問題，最終做出科學決策、抵達目標。
所以，大數據不應成為科技大咖IT高手們的自嗨，企業在建立數據分析基礎框架時一定要考慮到如何讓公司的非數據部門的使用者，特別是市場決策人員和直面客戶的前線人員更方便地獲取、讀懂及使用這些數據。他們是能提出核心數據采集需求的關鍵人員。
光給你的團隊看呈現總結出來的各類行為數據，比如銷售數據，哪怕它細致到每一分鐘銷售了多少金額、平均每小時銷售增量都是沒有用的。你無法分析出來數據變化背后看不見的手——消費者的真實態度與價值選擇。沒有人可以解讀出各種細微因素對于銷售或者品牌的影響，或者說不同部門、個體在解讀數據的時候往往帶有無意識的偏見。
舉個栗子，連鎖品牌通常會檢測及對比不同門店的績效來做評級，確實，利潤額、成長率、空間效益這些看上去是很關鍵的數據，但如果沒有充分的上下文，這些績效也是沒有意義的。在我們的日常工作中，常見的一個數據雙趨沖突案例：門店A的利潤額比例提高，但整體銷量在下降。這時，銷售部門的人員可能要問責產品部門的同事——選品設計或產品本身出了問題，導致選購量下降，影響了本可以更大的整體利潤？產品部門的人員可能要問責導購部門——給客戶選購產品時專業知識不足，不注意搭配營銷，沒讓客戶接受我們的整體解決方案？于是，數據解讀和最終決策就看哪個部門更強勢了。
管理問題的診斷要由外而內，與其在過去發生的、冰冷的行為數據中捕風捉影，何不直接擁抱消費者，了解消費者真實態度與成因？從另一個角度上，無論是銷量暴增還是利潤環比提高也都沒有消費者對品牌的整體滿意度重要，畢竟這才決定未來的復購率。
我們對這個案例的解決方案其實很簡單：去問。我們布局了該連鎖品牌所有的門店，向所有來店的真實消費者問了簡單的4個問題，持續性、及時性得追蹤數據長達5個月，再通過數據拼接和算法程序去平均維度的分配。最終的結論是：門店A所屬區域的消費者是典型的體驗式購物型，所以每個導購一天內能服務的消費者比相隔僅5公里的門店B要少很多。
得知門店A的消費者更看重服務，同時屬于高凈值人群時，該品牌對門店A的策略逐漸明晰了，他們改變了產品陳列，將中高端產品以更優雅的設計顯著得呈現在店內動線關鍵節點處；同時，為門店A配置更端莊耐心的導購，為導購培訓品牌文化和用戶體驗的知識，而不僅僅是產品介紹。
企業內部劃分的銷售區域往往是靜態的固定的，而消費者及他們的價值選擇是動態的。若參考同在一個區域的門店B，你決定發起一場家庭大促銷的活動吸引新用戶，消化庫存。如你所愿，銷量啪啪啪地上來了。可此時你會遇到新的迷茫：你無法衡量這個營銷手段對老用戶的影響。人們可能被低價誘惑，涌入門店購買套餐產品，然后真正的消費者會被烏泱泱的人群和極度糟糕的購物體驗嚇跑了，那些最終買單的消費者始終再等待下一次撿便宜的機會。你可能為吸引了一幫沒有價值的用戶付出了過高的代價，而你的營銷團隊可能還在沾沾自喜，認為這個損害品牌的活動是成功的。
數據是大部分成功公司的生命線。好的數據分享不僅能推進正確的管理決策，增加公司的透明度，免去了無謂的猜測，還能加強不同部門之間的協作。
如果你不試圖厘清消費者的真實態度與價值選擇——數據變化背后看不見的手，只光看集各因素變量為一體的大數據，你的團隊成員會常常感覺自己在盲人摸象，這也是大數據應用的焦慮來源。
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