最新的哈佛商業(yè)評論中有一篇文章頗有些逆常識，它指出大數(shù)據(jù)時代，在數(shù)據(jù)科學、機器學習和AI一路狂奔的路上，太多的公司都忽略了“小數(shù)據(jù)”（small data）的價值——其實，絕大部分的分析型項目并不需要那么多的數(shù)據(jù)。在討論小數(shù)據(jù)前，我們先簡單定義一下大數(shù)據(jù)，通常就是量級很大，讓普通人崩潰的數(shù)據(jù)量。但是，大數(shù)據(jù)的精髓就是從這些大量看似沒啥價值的數(shù)據(jù)中找到普通人難以發(fā)現(xiàn)的隱藏趨勢和異常信息，甚至是還可以預測未來的趨勢。概括起來就是3V理論，即volumn、velocity、variety。接下來，我們一起說說這個離我們很近卻有點陌生的概念，以下，enjoy：
大數(shù)據(jù)的另一面——小數(shù)據(jù)
小數(shù)據(jù)，也是相對大數(shù)據(jù)的一個概念，定義為“小數(shù)據(jù)通過及時、有意義的數(shù)據(jù)將人們聯(lián)系起來，這些數(shù)據(jù)通常是規(guī)整好的、可觸及的、易于理解的，并且在日常工作任務中能夠執(zhí)行利用的（該定義來自小數(shù)據(jù)組織，Small Data Group）。小數(shù)據(jù)通常聚焦于中小型組織和新興業(yè)務，在數(shù)據(jù)量較小、數(shù)據(jù)來源較簡單的情況下，提供非常靈活、簡便易用、使用過程中對IT技能要求非常低的數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能，為應對多變且未知的外部環(huán)境提供決策支持。哈佛商業(yè)評論表示，不同于大數(shù)據(jù)項目通常涉及數(shù)十人的日程安排、巨額的預算，以及居高不下的失敗率，小數(shù)據(jù)型項目的成功概率非?？捎^。因此，小數(shù)據(jù)的分析型項目能夠更好地建立企業(yè)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)了解要想獲得成功需要獲得的數(shù)據(jù)、獲取必要的技術(shù)、建立商業(yè)自信。還有很重要的一點，現(xiàn)在很多員工都在擔心自己的工作會被自動化取代或者工作方式的變化超出自己的控制，小數(shù)據(jù)的分析型項目使得每個員工都能以積極主動的方式建立自己的數(shù)據(jù)庫，從而解決每個人的擔憂。
不可忽略的小數(shù)據(jù)之美
谷歌的員工曾透露，盡管谷歌擁有龐大的大數(shù)據(jù)信息，但是他們對這些數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)，他們對顧客信息的了解依然有限，依然不能了解用戶和用戶的動機，管理人員請顧問來進行小數(shù)據(jù)分析。小數(shù)據(jù)分析指的就是通過現(xiàn)實場景，深入到消費者當中去，在同消費者的互動當中，選取少量樣本進行場景分析。如果說大數(shù)據(jù)分析注重理性分析的話，小數(shù)據(jù)分析就更依靠感覺。在當今嚴酷的商業(yè)競爭中，大數(shù)據(jù)分析和小數(shù)據(jù)結(jié)合的營銷方式，將具有很大的競爭優(yōu)勢。不過值得說明的是，僅僅因為專注于小數(shù)據(jù)項目并不意味著現(xiàn)在或?qū)聿粫写髷?shù)據(jù)計劃。事實上，解決大問題的確需要大數(shù)據(jù)。但是，為了那些看上去更性感但事實上并沒有做好準備的大數(shù)據(jù)項目而忽略了那些唾手可得的小數(shù)據(jù)項目，其實是不明智的。所以每一個營銷方式、商業(yè)模式都應當有策略地思考，尤其是在項目剛開始的時候，要強調(diào)小數(shù)據(jù)的價值。
先思考如何利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值
我們知道，鑒于對大數(shù)據(jù)和人工智能的狂熱，很多人會覺得我們提出的方向可能與直覺、常識背道而馳。但事實上，應用大數(shù)據(jù)的能力之一就是把數(shù)據(jù)變小的本領(lǐng)。在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時，你需要的樣本其實不是千萬，甚至不是面面俱到的數(shù)據(jù)，而是比較敏感的數(shù)據(jù)指標。在數(shù)據(jù)的江湖里，既有波瀾壯闊的大數(shù)據(jù)，也有細流漣漪的小數(shù)據(jù)，二者相輔相成，才能相映生輝?！禙ierce Big Data》編輯Pam Baker曾表示，當你在尋思如何抉擇大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)時，先擱置這事兒。思量一下，你的公司是否擅長利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，如果你的公司還沒有達到這個境界，那先把這事解決了再說。
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