在《未來的商業模式——新零售是什麼？》當中，我們曾經提到了這麼一句話:新零售，就是以消費者體驗爲中心的數據驅動的泛零售形態，依託大數據技術，使得零售商獲得大量用戶的精準數據，驅動“人”、“貨”、“場”三者關係的重構。而在《解讀新零售：什麼叫做人貨場的重構》當中，我們已經簡單的給大家說明了什麼叫做“人”、“貨”、“場”三者關係的重構。今天我們就來討論討論，什麼叫做大數據。
大數據一詞，想必大家都聽過非常的多了，但是如果要讓大家準確的說出他的定義來，大家可能就有點卡殼了。大數據是英文單詞big data的直譯，我們看看百度百科當中對大數據的定義：
指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
其實這裏麪包含了兩個層次對大數據的定義，一個是可利用的大數據，第二個是大數據價值的定義。大數據是海量數據的集合，但是大數據不是說數據越多越好，而是着重於對那些含有意義的數據的專業化處理，也就是說利用價值的大數據纔是信息資產。麥肯錫全球研究所給大數據的定義當中有這麼四個特徵：海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低。
海量的數據規模
很久以前大家都聽過這麼一句話，互聯網時代是信息大爆炸的時代，但是具體是一個什麼概念呢？早在2012年的時候，IBM的研究稱，人類文明所獲取的所有數據，90%都是近兩年產生的，而到達2020年，也就是明年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。我小的時候用的移動儲存介質是軟盤，其容量不過1.44MB，後來我使用的是幾百兆的U盤，再到十多G的U盤，到現在用的是2T的移動硬盤。而大數據的數據量也在躍升，從TB到PB到EB到ZB，每個的差距是1024。人類產生的數據量越大，從中可以分析的也越多，所以大數據一定是有海量的數據規模的。畢竟一個人一天的數據當中，有太多的偶然性，也分析不出什麼來。
快速的數據流轉
社會的飛速發展，數據的產生和傳播的速度也越來越快，而技術的飛速發展，數據的處理和儲存的速度也越來越快，能夠趕得上數據產生和傳播的速度。比如在過去，我們用信件傳達信息，需要幾個月去等待，而現在用電子郵件，幾乎可以秒速送達。而我們過去在圖書館裏尋找一本書當中的一句話，我們需要花幾個月的時間去查找，但是現在我們又計算機的幫助，分分鐘就可以找到。而大數據也是如此，如果需要花幾百年去處理某些數據信息的話，這個將毫無意義，已經過了時效性了。
多樣的數據類型
社會的多樣性導致了數據的多樣性的，文本，圖片，語音，視頻等等不同格式類型的數據；來自網頁，搜索，社交平臺，馬路邊的攝像頭的不同渠道的數據，多元化的數據交叉，才能構建一個大數據庫。都說百度掌握了你的搜索數據，騰訊掌握了你的社交數據，阿里掌握了你的購物數據，如果他們三個的大數據庫整合一下，你估計也就沒啥隱私了。所謂盲人摸象嘛，如果只是掌握了你的一部分數據，出來的你肯定也是片面的，大數據需要多元化的數據來填充。
價值密度低
數據本身並不產生價值，海量的數據，混亂，無序，價值密度低，大數據的關鍵在於如何從這些數據當中提取出有價值的東西。比如我獲取了一組數據，記錄了一個人一個月的出行數據，飲食數據，購物數據，社交數據。但是這些數據大部分都是對我們來說是沒有價值的，或許可以從中分析出一些東西，但是對於我們本身是沒有盈利價值的，需要對這些含有意義的數據進行專業化處理，，通過“加工”實現數據的“增值”。
我們說說大數據的應用吧，以我們身邊接觸的比較多的爲例：
電商的推薦系統
現在很多的網購平臺，因爲商品的類目很多，用戶挑選起來也很費勁，爲了抓住用戶的痛點，促成交易，及時給用戶推薦他們所需要的商品纔是王道。怎麼知道用戶需要什麼呢？這個就是要大數據了，根據用戶的瀏覽行爲，購買行爲，同時匹配相同屬性的用戶的行爲，進行分析計算，得出用戶的興趣偏好，爲用戶推薦他們可能感興趣的商品，經過時間的推移，用戶的畫像也就越來越精準，推送的也就月精準。
廣告精準投放系統
我們經常在朋友圈或者在一些新聞APP等等瀏覽的時候，會看到一些的廣告，比如“30-40歲的人必看”“XX城市的人看過來”等等類似於這樣的正好符合用戶條件的廣告出現，這個在行業中一般被稱之爲是信息流廣告。而信息流廣告投放當中就有選擇用戶包，選擇用戶的年齡段、地域、可能的收入水平、男女、愛好、使用的手機類型等等。這些都是通過大數據整合以後提供的選項，也是對大數據的應用。
大數據一方面爲大家提供了便利，但是另一方面又讓大家的隱私無所遁形，很多我們並不在意的數據卻暴露了我們很多，有得必有失吧。
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