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「毅」览|大数据时代，不可忽视的“小数据之美”

发布时间： 2019-11-07 16:13:00

最新的哈佛商业评论中有一篇文章颇有些逆常识，它指出大数据时代，在数据科学、机器学习和AI一路狂奔的路上，太多的公司都忽略了“小数据”（small data）的价值——其实，绝大部分的分析型项目并不需要那么多的数据。在讨论小数据前，我们先简单定义一下大数据，通常就是量级很大，让普通人崩溃的数据量。但是，大数据的精髓就是从这些大量看似没啥价值的数据中找到普通人难以发现的隐藏趋势和异常信息，甚至是还可以预测未来的趋势。概括起来就是3V理论，即volumn、velocity、variety。接下来，我们一起说说这个离我们很近却有点陌生的概念，以下，enjoy：

大数据的另一面——小数据

小数据，也是相对大数据的一个概念，定义为“小数据通过及时、有意义的数据将人们联系起来，这些数据通常是规整好的、可触及的、易于理解的，并且在日常工作任务中能够执行利用的（该定义来自小数据组织，Small Data Group）。小数据通常聚焦于中小型组织和新兴业务，在数据量较小、数据来源较简单的情况下，提供非常灵活、简便易用、使用过程中对IT技能要求非常低的数据分析和商业智能，为应对多变且未知的外部环境提供决策支持。哈佛商业评论表示，不同于大数据项目通常涉及数十人的日程安排、巨额的预算，以及居高不下的失败率，小数据型项目的成功概率非常可观。因此，小数据的分析型项目能够更好地建立企业数据，帮助企业了解要想获得成功需要获得的数据、获取必要的技术、建立商业自信。还有很重要的一点，现在很多员工都在担心自己的工作会被自动化取代或者工作方式的变化超出自己的控制，小数据的分析型项目使得每个员工都能以积极主动的方式建立自己的数据库，从而解决每个人的担忧。

不可忽略的小数据之美

谷歌的员工曾透露，尽管谷歌拥有庞大的大数据信息，但是他们对这些数据分析后发现，他们对顾客信息的了解依然有限，依然不能了解用户和用户的动机，管理人员请顾问来进行小数据分析。小数据分析指的就是通过现实场景，深入到消费者当中去，在同消费者的互动当中，选取少量样本进行场景分析。如果说大数据分析注重理性分析的话，小数据分析就更依靠感觉。在当今严酷的商业竞争中，大数据分析和小数据结合的营销方式，将具有很大的竞争优势。不过值得说明的是，仅仅因为专注于小数据项目并不意味着现在或将来不会有大数据计划。事实上，解决大问题的确需要大数据。但是，为了那些看上去更性感但事实上并没有做好准备的大数据项目而忽略了那些唾手可得的小数据项目，其实是不明智的。所以每一个营销方式、商业模式都应当有策略地思考，尤其是在项目刚开始的时候，要强调小数据的价值。

先思考如何利用数据创造价值

我们知道，鉴于对大数据和人工智能的狂热，很多人会觉得我们提出的方向可能与直觉、常识背道而驰。但事实上，应用大数据的能力之一就是把数据变小的本领。在构建数据模型时，你需要的样本其实不是千万，甚至不是面面俱到的数据，而是比较敏感的数据指标。在数据的江湖里，既有波澜壮阔的大数据，也有细流涟漪的小数据，二者相辅相成，才能相映生辉。《Fierce Big Data》编辑Pam Baker曾表示，当你在寻思如何抉择大数据还是小数据时，先搁置这事儿。思量一下，你的公司是否擅长利用数据创造价值，如果你的公司还没有达到这个境界，那先把这事解决了再说。

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