藍(lán)鯨法則：大數(shù)據(jù)之道

　　大數(shù)據(jù)目前被廣泛聯(lián)系到現(xiàn)代商業(yè)社會(huì)的各個(gè)場景。眾多的研究文獻(xiàn)都會(huì)聚集于從技術(shù)層面來挖掘這些數(shù)據(jù)、處理這些數(shù)據(jù)、到最后分析這些數(shù)據(jù)，然而，由于目前對大數(shù)據(jù)分析處理的主要認(rèn)知是：⑴相關(guān)性比因果性重要；⑵要全量而不要抽樣；⑶要宏觀而不要精確，而使得通過這種方式獲得的大數(shù)據(jù)結(jié)論往往過于宏觀膚淺，對具體行業(yè)應(yīng)用而言并沒有實(shí)際的指導(dǎo)意義。如此往往陷阱于：盲大、夸大、自大，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)總是和業(yè)務(wù)場景脫節(jié)，使得大數(shù)據(jù)分析的真正價(jià)值失之交臂。大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值便在于，通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價(jià)值的洞察來解決行業(yè)面臨的問題。數(shù)據(jù)處理和分析能力，最有效的獲得大數(shù)據(jù)能力方式便是“化大為小、化繁為簡”大小數(shù)據(jù)結(jié)合，通過“簡約法則”（“數(shù)·信·知·洞察"）來實(shí)現(xiàn)來獲得大數(shù)據(jù)價(jià)值：數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)及處理：通過將大數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、分類、整合得出小數(shù)據(jù)；信息求證及獲?。簩π?shù)據(jù)進(jìn)行求證、交換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為新信息；知識(shí)孕育：對新信息賦予場景的去分析、去整理、去提煉之后，來發(fā)現(xiàn)新知、新規(guī)律和新價(jià)值體系；洞察獲?。韩@得需要通過有應(yīng)用場景為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)解讀來完成，這種建構(gòu)新規(guī)律、新知識(shí)和新價(jià)值體的結(jié)論觀點(diǎn)便是我們洞悉的洞察。

　　洪磊，1978年生，湖北宜昌人。2000年畢業(yè)于華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，獲學(xué)士學(xué)位；2003年畢業(yè)于中央財(cái)經(jīng)大學(xué)管理學(xué)專業(yè)，獲碩士學(xué)位。2003年進(jìn)入IT業(yè)，現(xiàn)為大數(shù)據(jù)挖掘及分析公司業(yè)務(wù)總監(jiān)，負(fù)責(zé)公司互聯(lián)網(wǎng)營銷數(shù)據(jù)及社會(huì)化聆聽研究項(xiàng)目，包括口碑交互、社會(huì)化媒體研究、大數(shù)據(jù)整合等。擁有10余年的品牌、市場營銷、企業(yè)咨詢經(jīng)驗(yàn)，專注于新媒體平臺(tái)的利用和資源整合，以及數(shù)據(jù)分析發(fā)掘商業(yè)洞察。在《通信產(chǎn)業(yè)報(bào)》《經(jīng)濟(jì)學(xué)消息》等國內(nèi)知名媒體發(fā)表數(shù)十篇專欄文章。李靜，女，1962年生，北京工業(yè)大學(xué)數(shù)理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、北京市教學(xué)名師。劉先澤，1978年生，河北唐山人。中央財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授。 ？；信息求證及獲?。簩π?shù)據(jù)進(jìn)行求證、交換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為新信息；知識(shí)孕育：對新信息賦予場景的去分析、去整理、去提煉之后，來發(fā)現(xiàn)新知、新規(guī)律和新價(jià)值體系；洞察獲?。韩@得需要通過有應(yīng)用場景為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)解讀來完成，這種建構(gòu)新規(guī)律、新知識(shí)和新價(jià)值體的結(jié)論觀點(diǎn)便是我們洞悉的洞察。