如今，业界和学术界一直在讨论一个词，那就是大数据。不管是学术圈还是IT圈，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等等事情仅仅只是个开始，对大多数公司来说，大数据仍有很强的神秘色彩。于是，在我们还没有完全搞明白如何运用大数据进行挖掘时，各种过于神化大数据的舆论就已经不绝于耳了。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成的隐私威胁。也有很多人根本没有搞清楚什么是大数据，到底有什么价值。

于是，站在客观的角度，围绕下面几个问题与大家分享有关大数据的几个观点，也扒扒大数据的那些事儿：

1、大数据营销到底能带给企业什么样的价值?到底能带给用户什么价值?用户是否全盘否定或反感大数据营销?

2、大数据营销究竟面临什么样的挑战?

一、大数据营销究竟会给企业和用户带来什么价值?

讨论完上面的问题之后，我们是否应该诚恳对待大数据精准营销这件事?那么大数据营销究竟对于企业和用户两方面来说，都有什么样的价值?

1、对于企业的价值

让我们先看一个国外案例：

我们都知道美剧《纸牌屋》，提到《纸牌屋》的成功，最大的功劳便是大数据分析。因此，《纸牌屋》几乎成了大数据营销的经典案例，也是美国Netflix公司基于用户信息挖掘来决定内容生产的成功尝试。

Netflix的订阅用户达到了3000万左右，而大多数用户的观影都与精准推荐系统有关。Netflix会定时收集并分析用户观看电影或电视剧的行为，比如根据用户对电影的评分、用户的分享行为、用户的观影记录等信息去分析用户的收看习惯，从而推断用户喜欢什么样的影视剧，喜欢什么样的风格，喜欢什么样的导演和演员。在此基础上利用算法对用户感兴趣的视频进行推荐排序，直到用户找到最喜欢的影视剧。《纸牌屋》的导演和主演就是Netflix挖掘用户信息后的预测出来的。

那我们再看一个国内案例：

我们都知道阿里巴巴和新浪微博合作的事情，阿里巴巴斥资5.86亿入股新浪微博。除了网络上各大媒体分析的，认为阿里巴巴希望打造生态圈、强化流量入口、挑战腾讯等等原因之外，还有一个重要原因或许就是大数据营销的战略。

如今各大互联网大佬都在跑马圈地，圈住用户，谁能圈住用户，让用户在其平台上活跃，谁就掌握了用户的大量信息(包括显在的前台信息和隐藏的后台信息)。新浪微博在中国有几亿用户，这个量十分庞大，但如果新浪不能把这些用户产生的信息合理的利用，那么这些资源就是巨大的浪费。我们再看阿里巴巴，中国最大电商平台，它有产品，但是却没有完整的用户日常生活行为信息，只有购买信息，但这些购买信息不足以了解人群特点和喜好。所以，只有跟新浪微博合作，掌握大量用户的行为信息，从而对其分类，找到不同人群甚至不同个体的喜好、偏好、兴趣、爱好、习惯、传播习惯、分享路径等等，那么就能实现精准营销，甚至还可以通过不同用户的信息传播规律，而制定产品的最佳品牌传播途径。这是一座巨大的金矿。

新浪微博和阿里巴巴合作后，微博上出现了一些产品推荐信息，同时新浪微博已经推出支付功能。可以想象：未来你在微博上看到相关推荐的产品，恰好是你喜欢的产品，那么你就可以直接在微博上实现支付和购买。从而新浪微博和阿里巴巴各取所需，共享收益。当然，这是我个人的观察和分析，不过阿里巴巴的大数据战略也很明显了。

2、对于用户的价值

上述两个例子说的都是大数据带给企业的价值，那么，大数据营销对于用户来说，到底有没有价值?用户是否十分反感精准营销?让我们再来看看一个新的调查数据：

中国传媒大学国家广告研究院刚刚发布一份《2014中美移动互联网发展报告》，这份调查报告对比了中美两国用户移动互联网的使用习惯，以及移动用户对于移动广告的态度。

调查显示，最可能得到智能终端用户回应的广告内容为：(1)与用户要购买物品相关的广告(2)与要购买物品相关的优惠券(3)搞笑的广告(4)与用户最喜爱品牌相关的广告(5)与用户在线上访问过网站或使用过的应用相关的广告(6)与最近线上购物相关的广告(7)与用户所在场所相关的广告(8)与最近收听、收看的广播/电视相关的广告。(占比>=20%)

从这些数据我们可以看出，在8个结果中，有6个都是跟大数据精准营销扯上关系的。比如，与用户要购买物品相关的广告，更能引起用户的回应或互动。如何理解?大数据营销的前提就是计算并推测用户的真实需求，看用户需要购买什么相关产品，然后给用户直接推送用户想要的、喜欢的，做到了精准到达。那么用户呢?用户乐意对这样的推动广告或产品做出回应，因为这些广告少了对用户的打扰，并且让用户费劲心思对对比或货比三家后才购买的决策过程降低，节省了时间，让用户直接找到内心真正所需的产品或服务。

所以，这样的结果就表明，大数据精准营销并不是完全都会让用户反感，而是看你猜透用户心思的程度。因此，如果你推送的内容和用户想要购买的物品相关，与用户最喜爱的品牌相关等等。那么这种精准挖掘并不会受到用户的反感，反而会给用户带来便利。

二、大数据分析或大数据营销面临的真正挑战是什么?

1、数据冗余问题，有没有必要用这么多数据?

数据源问题，数据质量有无保障，是否是真正所需?

大数据分析一直被人称颂的优点就是：海量数据的运用。但是，数据是不是越多越好?如何筛选这些数据?如何找到有价值和有用的数据?数据的庞大和冗余会对大数据分析造成什么样的影响?

对于大数据而言，巨量的数据来源是分析准确性的根本保证。但是，数据量大到一定程度后也面临着很大问题：想要保证准确度就变的困难了。这样就难以保障分析结果的准确性了。大数据分析和预测失败的例子也有很多。比如，最典型和著名的一个便是谷歌预测流感趋势失败的案例。

报道称，谷歌是基于搜索引擎数据进行的分析，其分析结果与美国疾病防控中心的监测数据相差近两倍。尽管谷歌不断调整算法，但仍不能保证结果的准确性。这就说明一个重要问题：数据源问题。谷歌是基于搜索引擎上的搜索词来分析的，许多搜索词都是无效的，没有任何意义的，所以它们不能真的代表流感趋势，但它们同样被计算在内。这就造成了结果的严重偏差。

所以，你弄到的这些数据，如何保障它们的确是你所需的?的确是重要的?如果数据源出现了严重偏差，那么你的分析再精准，那么也是徒劳。比如，你花费了大量精力去搜集互联网用户产生的日常分享信息，你对他们的所有信息都进行分析，结果预测出几种消费趋势。但是，这些分享信息中有大量冗余信息，数据精准度很差，许多都是跟消费没有关系的，那么这种分析结果很可能就是不准确的。你按照这种结果进行下一步营销战略当然可能是失败的。

2、大佬平台的游戏，普通企业难掌握大量数据;难检验可信性

各大互联网公司平台掌握着用户资源，用户产生的信息当然也被聚集在各平台内。但是，各家公司或平台的数据并不会完全向公众开放。我们只能通过某些工具抓取到网络上散落的信息，但不能准确掌握完整的有实际价值和意义的后台数据和信息。

而这些海量信息，对于像谷歌这样的大互联网公司来说，就是宝藏。大数据或许只是这些大佬平台的游戏，普通企业比较难参与进来。

并且，这些平台之间并不互通和开放，他们分析出来的数据结果得不到第三方的验证和检验，我们就无法知道他们大数据分析结果的有效性和可信性。当然，他们将这些数据分析用户自身产品开发和自身发展上还是很有价值的。所以，普通人或普通企业对于大数据的渴望或许是奢望。将来互联网大平台公司或许会售卖大数据分析的服务，这很有可能。并且，未来，个人数据管理领域的创新和创业将会增加，应用也会增多。

另外，目前大数据分析的算法还没有标准，也没有公认和统一有效的工具。

所以，从以上这些方面看，大数据分析和大数据营销还有很长的路要走。我们需要正确、理性地看待大数据。