1.7 大数据不在于大，而在于全

大数据，从字面上看，指的是数据量大，但一个大字并不能体现大数据的全部含义。大，并不是大数据最核心的特征。比起大数据的大，更重要的是大数据的“全”！

大，主要是指数据量大，数据规模大；全，指的是数据要全面，考虑的数据维度要足够多。

比如，要对客户的需求进行分析，按照以往的思路，只会收集用户在各商场或者电商平台上购买过的产品信息。但是，在大数据时代，要分析客户的需求，则需要从更多的维度来进行分析，如图1-7所示。通过在百度上看他搜索过什么关键词，来评估他的兴趣是什么；在今日头条上，看他阅读过什么资讯，来评估他的爱好是什么；在京东上，看他浏览过什么商品，来评估他的产品偏好，看他在产品的广告页面前停留了多长时间，来判断他购买的可能性，停留时间越长，说明他对产品的兴趣就越大，他购买此产品的可能性就越高；看他常用哪些App和网站，来评估他的渠道偏好；还需要查看银行里的存款，或淘宝上的客单价，来评估他的消费能力和消费层次；甚至还可以从他的社交关系中来评估他最有可能的行为倾向；等等。

这，才是真正的大数据！

比如，有些企业采用轮岗制来培养高管，目的是让高管在不同的岗位和领域上有深刻的理解和管理实践，培养他们全局性、系统性的思维。大家都知道，高管要做的决策，一定是全局最优的；而部门领导做决策，一般只能是局部最优的。显然，要做出全局最优的决策，要求信息来源一定是全面的、系统的、多方位的。

所以，大数据最重要的特征不在于大，而在于全！

大数据，就是要强调从多维度和全方位来对一个客观事物进行分析和了解，实现对事物的全面把握和系统了解，这样才能提出全面准确的业务建议和策略。否则，不管数据量有多大，如果分析维度不足，那么，提出的业务建议也可能是局部和片面的。

例如，同样是对销量指标进行分析，如果分析的维度不一样，所得到的信息也是不一样的，如图1-8所示。

当从产品维度来统计，可以看出哪些是热销产品，哪些是滞销产品。

当从渠道维度来统计，就知道不同的渠道，适合于推广不同的产品。

当从时间维度来统计，就知道销售淡旺季，以及客流量在时间上的分布规律。

当从地域维度来统计，就能看出哪些区域是热点，哪些区域存在销售机会。

当从用户维度来统计，就知道客户群的典型特征是什么，即给客户画像。

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