對于很多市場研究人員來說， “中數(shù)據(jù)”才是真正能夠提供ROI價值回報的分析目標(biāo)。 而所謂“大數(shù)據(jù)”分析， 則會呈現(xiàn)遞減的ROI。

業(yè)界對“大數(shù)據(jù)”這一概念的質(zhì)疑聲從來就沒有停止過，很多人認(rèn)為它只是一個過度炒作的營銷泡沫。確實，單就數(shù)據(jù)的體量而言，大多數(shù)企業(yè)并沒有Google， Facebook那樣的PB級數(shù)據(jù)。 那么， 大數(shù)據(jù)究竟有沒有意義呢? 數(shù)據(jù)分析專家Tom Anderson最近給出了一個概念叫“中數(shù)據(jù)”，根據(jù)他的劃分， 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量在10萬以下的稱為“小數(shù)據(jù)”， 數(shù)據(jù)集在1000萬以上的稱為“大數(shù)據(jù)”，而在二者之間的稱為“中”數(shù)據(jù)。 Tom Anderson認(rèn)為， 企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析的投資收益率在“中”數(shù)據(jù)范圍內(nèi)是最高的。 以下是IT經(jīng)理網(wǎng)編譯Tom Anderson的博文:

在我參加了這個星期的美國營銷協(xié)會的第一屆大數(shù)據(jù)的研討會后，我更加堅信了我這幾年與許多財富1000強企業(yè)的營銷人員溝通后的一個看法。 那就是：

很少有公司能夠分析到所謂“大”數(shù)據(jù)的量級，而事實上它們也并不需要。 其實， 大部分公司應(yīng)該開始考慮如何從“中”數(shù)據(jù)開始。

大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)， 大數(shù)據(jù)， 人們到處在談它， 其實我發(fā)現(xiàn)， 真正處理“大”數(shù)據(jù)的研究者其實很少。 我認(rèn)為我們應(yīng)該把“大數(shù)據(jù)”的概念范圍縮小。 引入一個新的更有意義的名詞：“中”數(shù)據(jù)來描述我們目前的大數(shù)據(jù)熱潮。

要了解什么是“中”數(shù)據(jù)，進而理解大數(shù)據(jù)， 我們得先知道什么是“小”數(shù)據(jù)。

“小數(shù)據(jù)”

上面的圖簡單地按照數(shù)據(jù)記錄的規(guī)?；蛘哒f樣本的規(guī)模對數(shù)據(jù)的“大”“中”“小”進行了劃分

小數(shù)據(jù)可以包括從定性研究的某個訪談到幾千個調(diào)查問卷的結(jié)果。在這個規(guī)模上， 定性分析和定量分析可以從技術(shù)上結(jié)合起來。 而這兩者都不能稱之為現(xiàn)在定義的“大數(shù)據(jù)”。 目前對大數(shù)據(jù)的定義隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)的處理水平的不同而不同。通常的的大數(shù)據(jù)定義指的是用現(xiàn)有普通軟件很難分析的數(shù)據(jù)量。

而這個定義是從IT或者軟件提供商的角度來說的。 它描述了企業(yè)無法利用現(xiàn)有能力， 必須進行大量硬件軟件升級進行有價值的數(shù)據(jù)分析的情況。

中數(shù)據(jù)

那么，什么是中數(shù)據(jù)呢? 進入大數(shù)據(jù)時代， 有些我們認(rèn)為是小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集可能會迅速成長為大數(shù)據(jù)。 比如 3萬到5萬條用戶滿意度調(diào)查記錄可以用類似IBM的SPSS軟件分析。 可是， 如果把這些數(shù)據(jù)集中加入了用戶的評論這樣的文本數(shù)據(jù)， 同樣的分析可能就會變得緩慢了。 這同樣的數(shù)據(jù)集現(xiàn)在需要更長的時間來分析，甚至可能導(dǎo)致分析軟件崩潰。

如果我們把同樣的文本數(shù)據(jù)用文本挖掘的方式處理的話，新加入數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)將會極大地增加數(shù)據(jù)量。 這常常就會被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)， 需要更加強大的軟件來處理它。 不過， 我認(rèn)為， 一個更準(zhǔn)確的描述應(yīng)該是“中”數(shù)據(jù)， 它其實只是真正大數(shù)據(jù)的起步階段(這與IT經(jīng)理網(wǎng)之前的文章“大數(shù)據(jù)需大處著眼，小處著手”中的觀點不謀而合)。而且對于這個規(guī)模的數(shù)據(jù)量， 其實還是有很多簡單的處理手段的。

大數(shù)據(jù)

好了，我們把大數(shù)據(jù)的一部分切出來叫做“中”數(shù)據(jù)。 現(xiàn)在， 我們可以重新定義“大”數(shù)據(jù)了。

為了理解“大”數(shù)據(jù)與“中”數(shù)據(jù)的區(qū)別， 我們需要考慮一些不同的維度。 Gartner的分析師Doug Laney曾經(jīng)對大數(shù)據(jù)有一個著名的描述， 把大數(shù)據(jù)分為3個維度：規(guī)模(Volume)， 種類(Variety)和 速度(Velocity)， 通常叫做3V模型。

在理解“中”數(shù)據(jù)與“大”數(shù)據(jù)的區(qū)別時， 我們只需要考慮兩個因素， 成本與價值。

成本(以時間計量或者按照金錢計量)與期望價值構(gòu)成了所謂的投資收益率(ROI)。 這也可以應(yīng)用于大數(shù)據(jù)項目的可行性研究。

我們知道， 有些數(shù)據(jù)天然的比其他數(shù)據(jù)具有更高的價值。 (100個客戶投訴郵件可能比1000個微博上提到你的產(chǎn)品比起來， 對你的運營分析更有價值。) 當(dāng)然， 有一點是肯定的： 沒有經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)是沒有價值的。

相對于“中”數(shù)據(jù)來說， “大”數(shù)據(jù)或者說“真正的大”數(shù)據(jù)量的分界點在于， 對于分析進行的投入， 相對成本(包括可能從中發(fā)現(xiàn)不了什么的風(fēng)險)來說，并不具有吸引力。 比“中”數(shù)據(jù)更大的數(shù)據(jù)量來說， 大數(shù)據(jù)分析要么并不現(xiàn)實， 要么對企業(yè)來說ROI太低。

而“中”數(shù)據(jù)則是正好在數(shù)據(jù)分析的最佳范圍內(nèi)， 可以在相對可控的預(yù)算前提下進行有價值的分析。

對于很多市場研究人員來說， “中”數(shù)據(jù)才是一個真正能夠提供有價值， 有足夠ROI的分析目標(biāo)。 而真正“大”數(shù)據(jù)分析， 則會呈現(xiàn)遞減的ROI。

在最近我去德國的一次出差中， 我有幸遇到了一位在歐洲核子研究中心從事大型對撞機項目的科學(xué)家。 相對于大型核子對撞機來說， 普通的商業(yè)企業(yè)不需要像那樣的軟件和硬件來進行那個規(guī)模的大數(shù)據(jù)分析。 對撞機的1億5千萬個傳感器每秒鐘產(chǎn)生4000萬條數(shù)據(jù)。 而實際上， 即使是歐洲核子研究中心的科學(xué)家們， 也不會去分析如此打規(guī)模的數(shù)據(jù)量。 他們在分析前過濾掉來99.999%的粒子對撞數(shù)據(jù)!

對我們普通企業(yè)來說， 對消費者的分析相對簡單得多。 對于數(shù)據(jù)或者文本挖掘， 我們不需要EB或者PB級別的處理能力或者在數(shù)以千計的服務(wù)器上跑大型并發(fā)軟件， 目前其實有一些很好的軟件能夠處理我們一般企業(yè)的“中”數(shù)據(jù)需求。 一提到大數(shù)據(jù)， 媒體常常提到的是亞馬遜， 谷歌或者Facebook。 就算是這些案例中(很多 聽上去更像是IT銷售鼓吹的科幻小說)， 也并沒有提到這些公司在數(shù)據(jù)分析中實際使用的樣本的量。

就像歐洲核子研究中心的科學(xué)家發(fā)現(xiàn)的那樣， 相對一股腦處理全部數(shù)據(jù)的做法， 更重要的是能夠正確的分析對研究相關(guān)的那部分重要數(shù)據(jù)。

那么， 讀者可能會問“既然‘中’數(shù)據(jù)比‘大’數(shù)據(jù)更加具有吸引力， 為什么我們分析‘小’數(shù)據(jù)不是更好嗎?”

這里的關(guān)鍵是， 隨著數(shù)據(jù)量的增加， 我們不但可以對分析結(jié)果更加具有信心， 而且可能會發(fā)現(xiàn)一些傳統(tǒng)的“小”數(shù)據(jù)所不能發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象。 對市場分析來說， 這可能意味著發(fā)現(xiàn)了一個新的細(xì)分產(chǎn)品市場或者競爭對手的新動向， 對藥物研究來說， 可能意味著發(fā)現(xiàn)一些小的人群細(xì)分與某些癌癥的高風(fēng)險關(guān)聯(lián)從而拯救生命。

“中”數(shù)據(jù)應(yīng)該被更加明確的定義， 而且也需要更多的最佳實踐。 不幸的是， 經(jīng)常有一些企業(yè)的CEO或者CIO會要求IT人員“采集所有的數(shù)據(jù)， 全面分析數(shù)據(jù)”。 這樣的過程， 他們其實在制造真正的“大”數(shù)據(jù)， 這種數(shù)據(jù)量常常是超過需要的。 這就產(chǎn)生了我一直在提的ROI的問題。 追求真正的“大”數(shù)據(jù)常常不能給你帶來任何優(yōu)勢。 經(jīng)驗豐富的“小”數(shù)據(jù)或者“中”數(shù)據(jù)的分析人員知道， 對于“大”數(shù)據(jù)的分析常常是沒有滿意結(jié)果的。 而相對投入的成本來說， 從ROI的角度是不值得的。

因此， 對于“大”數(shù)據(jù)分析而言， “中”數(shù)據(jù)才應(yīng)該是我們真正需要瞄準(zhǔn)的目標(biāo)。

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