作者|影姿

關於大資料是什麼，從一開始僅僅只想做資料，到開始意識到自己做的是對整個集團有核心意義的資料產品，再到走到外面，把資料能力對外輸出，所有過程中，不斷的有客戶問到這個問題，有懵懂的、有善意的、也有挑釁的、不屑的。就像大資料本身一樣，混亂又帶有迷幻色彩。

現在對大資料的理解有兩種極端：站在大資料的風口，很多人覺得大資料是未來，可以解決所有問題，包括人工智慧；我自己不用想，大資料已經替我想好決定好一切了；還有一種，是大資料的概念炒了好幾年，冷飯都抄成鍋巴了，但是嘗試過人的只收集齊了幾萬點傷害，覺得大資料不過如此

大資料並不一定要資料達到了多少體量才能算是大資料，但是如果資料簡單量少到只需要用xlsx、SPSS等傳統資料處理就能解決，就不需要再用大資料技術，有點殺雞用牛刀的感覺。但大資料應用一定並不僅僅指分析，跳出傳統資料分析的範疇，大資料應用領域可以指導使用在我們所有的生活工作業務、場景領域，例如個性化推薦、精準營銷、風險監控等。

這幾年多多少少沉澱下來的經驗，和老闆時謙虛時叫板時被罵總結到的體會，加上偶爾抽筋想增加修養磕磕絆絆看的書，有幾點關於大資料的基本特徵可以和大家探討：

一、非競爭性

現在很多企業，對資料的保護是非常嚴格的，大家都覺得自己的資料很有價值，不能隨便給別人使用。曾經有一度，我在做資料聯盟的時候（這個可以以後另開一篇文章講），每次和客戶聊，都想傳達一個概念，資料如果是一種資源，那也是可以被眾多消耗方同時使用和反覆使用的資源，個體的使用不會妨礙他人的使用。資料只有越被使用才能積累資料的應用價值（當然裸資料直接售賣的方式不在我所討論的大資料應用範疇）。

二、價值無定值

延續上面說的，裸資料直接售賣，在我們積累了大量的資料應用實踐經驗之後再回過頭來看，是覺得非常可笑的，所有想對某個資料欄位定價，然後公開買賣的，都是短時和自絕的行為（個人觀點，不要動磚頭）。資料就像是無形資產一樣，市場估值取決於買者對該項資料的需要程度，合適的資料服務應用於某個客戶產品，產生的作用千差萬別，硬要給某個資料定一個價，只能讓資料貶值或讓高買者對大資料產生不信任

三、會問問題

沒有能夠自動從大資料中獲取經濟價值的方式，沒有捷徑和想當然，我反對所有說只要有大資料就什麼也不需要乾了的說法。企業單純的儲存資料沒有什麼用處，而儲存什麼，清除什麼，業內可以選擇的高階技術都已經準備好靜待選擇。現在對於一家企業來說：前瞻性的深入理解哪些資料值得首先儲存和處理，是第一要務。

大資料只提供答案，但它對該問的問題保持緘默，這些問題來自負責人的智慧，提出怎樣的問題視關鍵！就像柏拉圖說的那樣：最終獲勝的將是那些“知道如何提出問題的人”，只有那些知道怎麼樣提出問題的人才知道，哪些資料可能會回答問題，如何用這些資料回答問題。

大資料行業裡最缺乏或者將來身價最高的人，就是既理解業務，又瞭解資料，知道怎麼提出業務的問題，也知道怎麼用大資料解答問題的大資料專家（打個廣告：歡迎來數瀾應聘產品經理提升身價）

**大資料技術提供了高階快速的尖端技術，使得大資料處理技術能夠日行千里。**但是如果不選擇正確有效的方向，反而累加為錯誤支付的成本。在大資料時代，一個正確的方向，正確的提問，正確的思路，比高精尖的科學技術、海量實時的模型演算法更重要。

四、資料要有活性

長話短說，資料有保質期，需要不斷更新，沒有任何資料是一塵不變的，資料如果不更新，就像死水一樣,所以如果有資料，就要趕緊用起來，存著又不知道該怎麼用，存久了價值就指數下降了。

五、不直接售賣

也許大家覺得直接售賣現在也形成產業鏈了，看起來也是一種新模式了，我只想說說直接售賣的弊端：

（1）資料本身沒有確切的定價，過早定價會降低溢價空間；

（2）售賣的方式無法形成技術壁壘（今天討論的是大資料商業應用領域，科學研究是另一個話題），購買的資料可以再次低價售賣，形成惡性迴圈做低資料價值；

（3）資料安全問題，個體資料無法通過直接售賣的方式進行應用，但個體資料是非常值得研究和應用的資料內容，需要尋找一種安全脫敏合法的方式，將大資料反哺便利使用者日常生活。

六、相關性而非因果性

中國人傳統的理念講因果，因此“大資料在乎相關性而非因果性”這個觀念從國外傳來時還是很顛覆的，不過大資料因為其強大的“廣泛資料都可計算”特性，使得不需要再探究因果，根據現有充足海量的資料就可以做出分析或預測。但是關於這個特徵是不是還要再顛覆一次，搞清楚因果，我還在實踐中，也歡迎有體會的朋友們拋磚。

【文章來自一個愛吃的資