你对大数据的认知 也许都是错的

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大数据并不大，但很有用。

作者王:腾讯是一位企业家，大数据公司dataeye的创始人兼首席执行官。这是大数据观察系列的第一篇文章。授权从南汽道公共账户开始。

自从美团王星提出移动互联网后半部的概念，每个人在谈论每个行业时都应该提到后半部，包括大数据行业。近年来，大数据的概念已经像人工智能和虚拟现实一样流行。

然而，作为一名大数据企业家，在谈论大数据的后半部分之前，对互联网上的大数据概念有太多的误解。您所知道的关于大数据的所有概念可能都是错误的。

大数据并不大，但很有用

首先，大数据不在于它的大小，而在于它的质量，这在流行词汇中很有用。

大数据是一个普遍的概念。大数据并不强调大数据有多重要，而是很有用。有用的数据可以称为大数据，有用的数据包括各种综合属性，如规模和质量。

所有数据都必须与业务紧密结合。换句话说，空企业家想象的大数据模型肯定是错误的。没有做过这种具体生意的人谈论合作和如何帮助别人，这是一种愚蠢的行为。

这个行业里有太多无法形容的东西，太多人靠这个傻瓜谋生。在大数据领域，精确营销是最常被提及的概念之一，它们都不是基于大数据可以支持精确营销的理论。众所周知，大数据需要规模。所有外行人看到的是，你有这么多数据，所以你是精准营销。然而，有一点被忽视了，那就是真正的营销和准确的营销之间还是有差距的，不是规模而是质量，最后才是效果。

每个人都很容易忽略一点，那就是大数据应该支持精确营销，这只有在面对大数据达成一致的情况下才能实现，而且数据的质量和规模可以逐年提高。

目前，大数据的规模不难，但质量难，质量是一个不可逾越的障碍。如果dataeye重新开始，它只能在2年内达到目前的覆盖率。我仍然觉得这并不难。然而，这种覆盖所获得的数据能否支持所谓的大数据精准营销是关键。谈论没有质量的数据商业化是无稽之谈。

以游戏行业为例，在游戏中进行大数据营销，或者在移动互联网中扩大大数据的精准营销，实际上只收集了一些人类行为数据。但是真正能支持你以后意识到的行为是有效的，但不是每个行为都能支持它。

因此，在大数据行业，监控无效数据和数据质量非常重要，我认为这是下半年的核心。它将影响到每个数据公司的数据实现效率，而实现效率将是下半年的匹配点。

接下来，如何有效地获得有效的数据将成为企业家的一个非常高的门槛。许多数据服务，如统计产品，并没有得到有效的数据。我认为许多统计产品获得的数据是无效的，甚至没有商业价值。

企业家应该关注他们最终数据的商业化走向。如果是精确营销，什么样的数据是有效的？其中，高质量的客户行为数据对于准确定位绝对有效。例如，如果你想销售一个时髦的产品，你需要的用户不仅是一个有强大消费能力的时髦人士，而且是一个高质量的数据。换句话说，如果产品不能覆盖这些人(你公司所在地的所有客户)，它们就覆盖了6789线城市的一些用户。此时，企业家会告诉投资者他们是否见过它。我有一两亿用户的移动行为数据。事实上，商业化是不可能的。因此，我说业务的着陆点是非常重要的，因为只有当你知道了着陆点在哪里，你才能知道如何提高你的数据质量，缺什么和设计什么样的服务产品。

因此，在大数据的后半部分，对商业化收益的竞争是关键。然而，如果你想要高质量的数据或高质量的客户，你必须提供高质量的服务产品，以完成高效率和高质量的数据积累。高质量的数据依赖于高质量的业务，高质量的业务依赖于高质量的产品，二者相辅相成。

例如，现在购买和引导游戏产业的成本很高，所以需要更多的服务。当我们开始创业时，我们制作了一种叫做广告监控的产品。这个产品很简单，16年后就没怎么推广了。因为我们认为这款产品的门槛很低，客户可以自己解决，很多客户已经自己解决了。有些中小客户无法解决这个问题，他可能会使用第三方。在这一点上，我们必须提供高质量的业务或产品。今年，我们将产品布局升级到了更高的水平，提高了整体数据质量和服务水平。

数据是客观的，也是最不客观的

从理论上讲，数据是最客观的，因为所有这些数据都是通过设备等各种渠道收集的。但同时，这也是最不客观的，因为人们可以干预和篡改它。

在中国，单纯的规模和幅度很容易达到，有些人不能客观地达到，所以他们可以很容易地通过主观手段达到，即使它是假的。因此，数据规模不是一个特别好的衡量标准，听起来也太空洞了。到目前为止，有些企业家喜欢说他们覆盖的设备数量从十亿到几十亿不等，有些人甚至说他们几乎有数百亿。我在智湖问了一个问题:中国运营商每年有多少设备接入网络？大数据企业家太多，一些设备不够。

从腾讯离开到现在，我做大数据已经很多年了。随着项目的不断发展，我对数据的感受越来越深。数据非常有趣。如果它是客观的，它可能是世界上最客观的存在。但是如果它是空的，它也是最容易修改的。现在各行各业都充满了数据，但你有没有想过这些数据可以随时修改？

说太多不方便。你知道具体的原因。

现阶段大数据的核心不是技术，而是商业化

到目前为止，决定最终发展的不是大数据技术，而是大数据的商业化。

上半场结束了，下半场是什么比赛，我们一直在想。如果你仔细想想，恐怕这就是商业化。对于数据源来说，不是谁会愚弄，而是谁能赚更多的钱，谁的实现效率更快。

不了解商业的企业家肯定会走到底部，填补大数据的漏洞。中国并不缺乏数据技术人才，而是数据商业化人才。中国最缺乏的是如何将数据结合起来，将其商业化，并做好这项业务。

这不仅仅是大数据，在所有行业都可能是一样的，而且现在还缺乏真正的商业化。之前的竞争已经基本结束，但这是真正走向商业的一大障碍。我在硅谷呆了15年，遇到了很多曾经在腾讯工作的兄弟。我以前在腾讯研究所工作的兄弟在谷歌学习算法。我读了他研究的课题，这些课题确实很先进，但不一定是高科技。然而，每个人展示的商业思维和探索与中国的商业思维和探索有很大的差距。

现在，在国外，有一些公司专门帮助客户将大数据商业化。例如，我认识的一个海外团队正在帮助世界各地的运营商将数据商业化。他们在海外做过商业案例，包括商店、运营商和基站的位置，以及高速公路旁的大栏目广告布局。

大数据业务最终必须是一种简单而直接的业务模式。更简单、更直接的商业模式是更好的商业模式。模式、数据等。理论上，这没有任何意义。练习非常重要。我见过太多大数据案例，我可以告诉你，其中一些是所谓的专家的想象。比起纸面案例，我更喜欢实际的失败案例。

在整个大数据的前半部分，所有人都拿走了所有的想法、资金和数据源，而数据源之争基本上在16年内就结束了，并且格局已经形成。接下来的下半场真的很残酷，这真的意味着一个更大的敌人将被杀死。下半场你拼了什么？拼写是边际效应。既然有这么多的人进来，你必须把这个闭环放在圆圈上，否则，它怎么能结束呢？因此，大数据的后半部分是为了实现和效率而战。企业家可以等待，但投资者不能。

大数据行业还有很长的路要走。现在，它看不清楚了。硅谷的“奇点到来”说，任何新兴产业最终都会有一条曲线。新兴产业的发展必须是波浪式的发展，从高速起步，然后进入调整期，然后冲刺。大数据行业也是如此。当它经历低谷时，它会再次成长，然后整个行业可能开始慢慢成熟。现在，我们离成熟阶段还很远。

来源：搜狐微门户