數據是「新石油」沒錯，但沒有提煉過就是垃圾

編者按：隨著互聯網的普及化以及物聯網的快速發展，人們產生的數據也越來越多。早幾年前，馬雲就突出了當前是「DT」時代的說法，即當前是數據時代。數據的多並不代表著就是好事兒，只有被利用起來的數據才是好事兒。本文就是給出了這樣的一個觀點。並在後半部分給出了一個比較通俗而簡單的例子，來說明怎樣利用數據，推動公司銷量的提升。

你可能聽過「數據是新石油」這句話。這其實是一個很好的比喻，因為石油本身沒有任何價值，它必須被提煉成汽油或塑料。同樣地，我們都被大量的數據淹沒了，但為了獲得真正的價值，這些數據必須被提煉成商業見解。因此，我們將研究大數據如何推動數字化轉型。

作為一個新詞語，大數據被市場營銷人員濫用和濫用。這不僅僅是擁有大量的數據。大數據是將結構化數據與非結構化數據結合起來，以獲得前所未有的新見解。

結構化數據是所有符合傳統電子表格和資料庫的東西——你的損益表、你的客戶列表、關於你的產品和業務流程的信息等。非結構化數據指的是那些通常太大而無法放入資料庫的新東西——原始的Twitter消息、谷歌趨勢數據、來自政府的公共API，以及來自物聯網感測器的信息流。當你將非結構化數據放在結構化數據的頂部時，這就是奇蹟發生的地方。

讓我們來看一個簡單的例子。

一家有百年歷史的公司成立數據團隊，讓其用大數據來尋找更聰明、更加準確的銷售預測方法。幾十年來，該公司只研究了上個月賣出了多少產品，以及一年前銷售了多少產品，並以此來做出預測。很顯然這是一個很傳統的分析方式，並不能被稱為是聰明，也不能被稱為是有效的。

但數據團隊開始在Twitter上做情緒分析，並觀察人們對其產品和品牌的看法。同時，該公司還研究了谷歌趨勢，看看在同行業中，人們搜索最多的什麼產品和品牌。然後，它將這些數據與實際銷售數據關聯起來，看它是否具有預測性，並且發現它確實如此。

因此，現在當這個公司做出銷售預測時，它需要的是結構化數據（上個月賣出了多少輛車，這個月賣出了多少輛車），以及對非結構化數據的分層（來自Twitter的情感分析和谷歌趨勢的分析），從而得出來的預測變得更加智能。如果想分析和預測變得更聰明、更準確，也可以對所有競爭對手的品牌和產品進行情感分析和趨勢分析，這將會帶來極大助益。最重要的是，利用大數據可以讓公司在計劃銷售、促銷和營銷活動時更有效。

文章由一寸明言編譯自ZDNET，網易見外提供了翻譯工具。

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