大数据分析的5个步骤

　　“2014西湖品学”大数据峰会于3月7日在杭州举行。会上，LinkedIn数据分析部资深总监Simon Zhang发表了《“庙算多者多胜”大数据分析规模化与产品化的演变与战略》的演讲。Simon Zhang表示，大数据背后，大

　　“2014西湖品学”大数据峰会于3月7日在杭州举行。会上，LinkedIn数据分析部资深总监Simon Zhang发表了《“庙算多者多胜”——大数据分析规模化与产品化的演变与战略》的演讲。Simon Zhang表示，大数据背后，大就是慢，就是复杂，就是成本提高，就是没有效率。数据再大没有意义也是完全没有价值的，所以我们要把大数据做成小数据。以下是Simon Zhang的的演讲整理：我觉得大数据本身没有任何意义，数据对我们来说就是硬盘存在电脑里面，越大硬盘越多成本越高耗电量越狠。数据本身之后必须要讲一下分析。什么是分析?我们可以分成几个步骤的话有五个步骤：第一步是必须要理解以前发生的这件事，历史上发生过什么事，第二步明白历史上为什么会发生这件事，第三步目前当下正在发生的什么事，第四步未来预测将要发生什么事情，第五步就是改变未来。在数据分析上，能够做到第四步的预测就已经非常厉害了。不过，在实际商业价值的产出来说，第一步到第四步基本的商业价值是零。假如我预测Simon今天早上会吃饭，明天早上坐飞机回美国，这个根本没有问题，因为Simon今天晚上肯定会吃饭，美国肯定要回，没有任何价值。我们需要的是要把未来变得更好，这才是分析本身产生价值最重要的一环。在上图中，我们还容易发现，从第一到第五步之间复杂程度显著增加了。一个好的分析师能改变未来，而一般的分析师能改变现在，差一点的分析师连过去都不知道。实际上数据在过去的几年增长了不同的阶段，以LinkedIn相关的数据为例：第一步就是交易数据，以往大家都用兆字节来表示来展示;第二步是CRM，在美国企业里面讲营销、销售，一个人到底是谁，他在哪里住，大约月收入多少钱，在什么公司，这些数据我们叫GB来衡量;再下一步就是网络数据，电子商务的网站，淘宝或者阿里是完全不同的级了，普通的互联网公司，数量级是TB来衡量;第四步就是社交网络数据，推特、脸谱为首的这些社交网络数据，他们产生的数据更大了。很多人都讲大数据真大，越大越有价值，但真如此吗?大数据背后，大就是慢，就是复杂，就是成本提高，就是没有效率。中国的孙子兵法讲到兵在精不在多，数据再大没有意义也是没有完全没有价值的，所以我们要把大数据做成小数据。在商业数据分析中，我们要强调速度。为什么要讲速度呢?刚才品觉已经跟大家分享了，在数据本身我们讲3V，本来说就是速度的体现，我讲的速度不是数据存储的速度，而是商业需求的速度，商业需求速度在今天互联网出现以后变成了100亿倍的增长，以前的话比如说像姜子牙做决策的话可能得思考一年，姜子牙思考了70年最后遇到了周文王，现在不一样，现在每个人需要作出非常非常迅速的决策，非常多的决策，每个人都需要决策，这就要求我们在速度上要跟上商业的发展。所以说，兵法里面也讲了一句话，兵贵胜不贵久，就是越慢越没有价值，越快越有价值。