大數(shù)據(jù)分析到底在分析什么?

大數(shù)據(jù)分析到底在分析什么?“大數(shù)據(jù)”仨字已經(jīng)被喊爛了，“大數(shù)據(jù)分析”也經(jīng)常被人提起?？傻降资裁词峭耆?ldquo;大數(shù)據(jù)分析”?為什么大家喊得很多，平時工作中很少感受得到?今天系統(tǒng)講解一下。

只要是抽樣數(shù)據(jù)，就一定會被質(zhì)疑，就總是充滿懷疑。這也是較初“小數(shù)據(jù)”的說法來源，后續(xù)所有“大數(shù)據(jù)”其實都是圍繞“小數(shù)據(jù)”問題而來。

1. 數(shù)據(jù)變大第一步：系統(tǒng)采集

數(shù)據(jù)從小變大的第一步，從系統(tǒng)采集開始。比如企業(yè)擴大規(guī)模，要在各地建連鎖店，第一步做得就是裝POS機，把交易數(shù)據(jù)采集進來，替代紙質(zhì)訂貨單/出貨單。此時想了解銷售數(shù)據(jù)，是可以基于POS機收集的數(shù)據(jù)全量查看的

從抽樣數(shù)據(jù)到全量數(shù)據(jù)，是一個質(zhì)的變化?；谌繑?shù)據(jù)，可以直接管理到各個終端門店，直接基于數(shù)據(jù)作出經(jīng)營決策。因此大部分企業(yè)的銷售分析、經(jīng)營分析、業(yè)務(wù)分析體系，都是在此基礎(chǔ)之上建立起來的

這個階段的分析，是典型的知其然，不知其所以然的分析，大部分分析只能通過成交結(jié)果去猜。如果只有這個階段的數(shù)據(jù)，想做深入分析，還是得依靠調(diào)研。比如傳統(tǒng)企業(yè)想了解門店成交流程，會做門店調(diào)查，研究消費者在門店的動線，詢問消費者體驗。

2. 數(shù)據(jù)變大第二步：主動采集

有了系統(tǒng)采集以后，大家自然地會想：除了交易數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)也能通過系統(tǒng)化采集。比如較簡單的形式：讓用戶自己交身份證，通過圖像識別錄入。這樣既能采集到用戶數(shù)據(jù)，又能避免手動填寫的錯誤。

但是問題來了：憑啥要交身份證給你呀!于是傳統(tǒng)采集，只有銀行、航空、通訊等有國家背景+法律規(guī)范要求的地方，才能相對準確地采集這些真實數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)變大第三步：行為加入

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的較大優(yōu)勢，在于App/小程序/H5本身就是數(shù)字化產(chǎn)品。此時不但有條件記錄到用戶的點擊、登錄等行為數(shù)據(jù)，而且能將用戶ID、手機號等信息整合成統(tǒng)一ID，效率比依賴線下紙質(zhì)單張申請的流程強無數(shù)倍。

還能將視頻、圖片、文章等內(nèi)容打標簽，通過用戶點擊、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，瀏覽時長，反推用戶需求。對于經(jīng)歷過傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)的人來說，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)簡直就是鳥槍換炮。

相較之傳統(tǒng)的會員基礎(chǔ)信息、消費流水?dāng)?shù)據(jù)，用戶行為數(shù)據(jù)量特別、特別的大，大家想想自己在淘寶逛多久才買一件東西就知道了?？赡苤皫装俅吸c擊瀏覽，較后才有一單交易。

因此，需要專門的大數(shù)據(jù)架構(gòu)來支持這些數(shù)據(jù)的存儲和計算。狹義上的大數(shù)據(jù)技術(shù)，特指對大量的用戶行為數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和計算。

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