大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)有三個(gè)基本的維度，第一數(shù)據(jù)的采集與存儲，第二數(shù)據(jù)的組織與管理，第三數(shù)據(jù)的分析與呈現(xiàn)。

從搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)到智能移動(dòng)，全球互聯(lián)網(wǎng)上的信息總量正以每年30%-50%的增速不斷爆漲，每天淘寶上數(shù)十億條店鋪、商品瀏覽紀(jì)錄及上億的成交、收藏紀(jì)錄及3000多萬條傳感器咨詢等等。市場研究機(jī)構(gòu)IDC的研究結(jié)果顯示，2011年全球所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量就已達(dá)1.8ZB，如果把這些數(shù)據(jù)刻錄到CD碟片中，這些碟片可環(huán)繞地球30圈。 預(yù)計(jì)到2020年，這一數(shù)字將會(huì)呈現(xiàn)13倍的增長。

但光擁有數(shù)據(jù)是什么問題都解決不了的，必須要有一種對數(shù)據(jù)應(yīng)用的視角才能創(chuàng)造出對數(shù)據(jù)的使用。對于一些數(shù)據(jù)挖掘的新手來說，拿到數(shù)據(jù)越多，他就死得越慘。因?yàn)樗麤]有在行業(yè)里待過幾年，不知道該從什么角度去挖掘。

在傳統(tǒng)零售業(yè)有一個(gè)著名的例子，超市可以根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣分析出一個(gè)結(jié)論，啤酒應(yīng)該和尿布擺在一起。沒有進(jìn)行正確的歸類，看到的數(shù)據(jù)將涉及到啤酒和尿布的各種品牌。問題隨之而來，是就啤酒和尿布這兩個(gè)品類進(jìn)行分析，還是根據(jù)百威和幫寶適抑或是其他品牌進(jìn)行分析呢？沒有經(jīng)驗(yàn)的分析師恐怕就要暈頭轉(zhuǎn)向了。

做大數(shù)據(jù)需要擁有良好視角，第一件事就是建立你的切片維度，如：瀏覽行為、交易行為、支付行為、溝通行為、社交行為、反饋行為以及必要的各類技術(shù)指標(biāo)，一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)往往可能在多個(gè)尺度同時(shí)反應(yīng)數(shù)據(jù)。

我們在做大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)有三個(gè)基本的維度，第一數(shù)據(jù)的采集與存儲，第二數(shù)據(jù)的組織與管理，第三數(shù)據(jù)的分析與呈現(xiàn)。

值得注意的是，數(shù)據(jù)的供應(yīng)方和使用方關(guān)注的焦點(diǎn)往往不一致，企業(yè)會(huì)表現(xiàn)出不同的數(shù)據(jù)需求，比如為了提高硬件使用率，需要分析日志數(shù)據(jù)；為了提高人員系統(tǒng)效率，需要分析工作流數(shù)據(jù)；為了提升客戶滿意度，需要cDR數(shù)據(jù)；為了讓產(chǎn)品達(dá)到更好的市場表現(xiàn)，需要消費(fèi)者數(shù)據(jù)……

例如：在電子商務(wù)行業(yè)中，有一項(xiàng)很不起眼，但是業(yè)內(nèi)人士非常關(guān)注的數(shù)據(jù)，就是配送地址。物流系統(tǒng)需要識別一項(xiàng)因素：包裹的配送地址到哪一個(gè)配送站是最近的。原先，這個(gè)地址恰好是在一個(gè)合適的配送站A覆蓋范圍之內(nèi)，但城市道路交通的一些變化，實(shí)際從送貨的效率來講，反而是B配送站更方便到達(dá)。當(dāng)系統(tǒng)能夠把包裹地址跟配送站運(yùn)轉(zhuǎn)之間進(jìn)行匹配時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值是巨大的。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，如果可以實(shí)現(xiàn)，整個(gè)物流體系的效率是現(xiàn)在的4倍。

也就是說物流配送本來能更便宜，單個(gè)運(yùn)輸車多走了10分鐘可能沒什么，但是如果有5%的車都多走了10分鐘，經(jīng)濟(jì)消耗就是巨大的。這就需要非常龐大的數(shù)據(jù)庫，能夠把包裹目標(biāo)地很好地網(wǎng)絡(luò)化。

現(xiàn)在眾多電子商務(wù)平臺、點(diǎn)評網(wǎng)站及社交網(wǎng)絡(luò)等消費(fèi)者集中地，紛紛開放數(shù)據(jù)接口，全網(wǎng)數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用也成為可能。目前，電子商務(wù)企業(yè)客戶已越來越傾向于精細(xì)化運(yùn)營，通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)行動(dòng)。

前段時(shí)間，我們?nèi)グ不帐徍觥昂碗娚虒?dǎo)師一起午餐”，“三只松鼠”章燎原分析電商成功之道時(shí)提到了數(shù)據(jù)分析的重要性。如果是“三只松鼠”老客戶，發(fā)貨時(shí)就可以不用一種“封袋夾”，因?yàn)?，客戶那邊已?jīng)積累了太多封袋夾了，改送其他的禮品，這樣顧客每次購買“三只松鼠”產(chǎn)品所收到的包裹都會(huì)不一樣。

“三只松鼠”采用了精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析，把握客戶心理，僅用半年時(shí)間，就讓自己的單月業(yè)績從0到2000萬元，在2012年天貓“雙十一”單日便完成了800萬元的銷售業(yè)績，成為天貓堅(jiān)果類目第一。數(shù)據(jù)的應(yīng)用給企業(yè)帶來的好處顯而易見，如果是在一個(gè)可視化的數(shù)字環(huán)境中做出決策和判斷呢？正確的概率應(yīng)該會(huì)提升很多。