如何更好的使用大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的特征：數(shù)據(jù)量大（Volume）；類型繁多（Variety）；價值密度低（Value）；速度快時效高（Velocity）。
大家看過的例子：啤酒與尿布。沃爾瑪?shù)膯T工發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布經(jīng)常放在一個購物籃里面，調(diào)查發(fā)現(xiàn)爸爸經(jīng)常在買尿布的時候順帶買啤酒，所以沃爾瑪把啤酒和尿布放在同一區(qū)域。這個例子表明：兩種商品之間是有相互聯(lián)系的，利用關(guān)系可以提高產(chǎn)品銷量從而增加收益。
比較貼身的例子是一次不小心在百度輸入一個名字，然后發(fā)現(xiàn)京東的一系列購物訂單。購物車，能夠體現(xiàn)一個人的很多方面。so，大數(shù)據(jù)，如此之利害。(PS:這應該算是京東的某次數(shù)據(jù)泄露吧，后面就沒有搜索到了)
那么，如何更好的使用大數(shù)據(jù)？
數(shù)據(jù)通常可以被分為兩組：
***組是交易數(shù)據(jù)。事務的數(shù)據(jù)是收集周圍的事件，如網(wǎng)上購物，用戶行程和物流。
第二組是互動的數(shù)據(jù)。互動數(shù)據(jù)是收集周圍人之間的相互作用。想想社交媒體配置文件，視頻和照片。社交媒體上面的例子是一個***的例子互動數(shù)據(jù)。
案例研究表明，大數(shù)據(jù)可以用來增加市場份額，提高營業(yè)利潤率，增加資本投資回報。它可以被用來改善產(chǎn)品或服務，以及公司可以分析一個產(chǎn)品如何被使用，誰使用它，他們認為他們會改變什么。同時，大數(shù)據(jù)可以用來了解你，你喜歡什么，不喜歡，你去過的地方更多：所有這一切都可以被用于目標廣告和推銷產(chǎn)品。
大數(shù)據(jù)讓Amazon一直處于高收益(而國內(nèi)京東、當當電商其實都是在虧損狀態(tài))
Amazon做了什么呢？
1 長尾理論的應用： 暢銷書能夠帶來大收益，但是只有極少數(shù)的書能夠成為暢銷，大部分長尾被商家所舍棄，但是用戶對這部分長尾的需求卻沒有減少。由于長尾書的印數(shù)及銷量少，而出版、印刷、銷售及庫存成本又較高，因此，長期以來出版商和書店的經(jīng)營模式多以暢銷書為中心。網(wǎng)絡(luò)書店和數(shù)字出版社的發(fā)展為長尾書銷售提供了***的空間市場。在這個市場里，長尾書的庫存和銷售成本幾乎為零，于是，長尾圖書開始有價值了。銷售成千上萬的小眾圖書，哪怕一次僅賣一兩本，其利潤累計起來可以相當甚至超過那些動輒銷售幾百萬冊的暢銷書。
(所謂長尾理論是指，只要產(chǎn)品的存儲和流通的渠道足夠大，需求不旺或銷量不佳的產(chǎn)品所共同占據(jù)的市場份額可以和那些少數(shù)熱銷產(chǎn)品所占據(jù)的市場份額相匹敵甚至更大，即眾多小市場匯聚成可產(chǎn)生與主流相匹敵的市場能量。)
2 將收益投資在高新技術(shù)產(chǎn)品：Amazon的倉庫機器人。機器人倉庫的投入，使得Amazon的成本下降20%-40%，改進優(yōu)化了整體業(yè)務運營流程。
3 Amazon總能夠***潮流，比如kindle的橫空出世，至少在國內(nèi)的市場還是很好的。產(chǎn)品也是很顛覆性。
亞馬遜“用戶導向”的發(fā)展戰(zhàn)略，使得它利于高收益的狀態(tài)：低價格能夠提升銷量從而吸引客戶和商家，而高銷量反過來又促進了價格的下跌。只要公司將客戶的利益放在首位，那么這一良性循環(huán)就能夠為公司帶來增長。
