這個問題的答案重點在于大數據應該從小數據開始。因為現在很多企業面臨的最大問題不是怎么用大數據，而是內部的一些小數據整合出現問題，或者小數據都沒用好的情況下怎么用大數據。大數據應該是從小數據逐漸演變上去的，是一個正常的生態，而不是瞬間變化的。大數據這個概念跟自媒體的概念類似，需要企業自己去建設，而不是從一開始就想著依靠別人。很多企業在談自媒體的時候，像談別人的事情一樣。比如一談自媒體，就覺得那是第三方提供的一個平臺，大家在那兒發發牢騷。自媒體是自己的媒體，企業自己也要參與進去。同樣大數據不是別人的大數據，我們假設有一個第三方提供了大量的數據，有很多很多信息，CI、BI之類的很多模塊化東西供我們來用。如果這樣的話，你有，競爭對手也有，你能得到的東西，競爭對手也能得到的情況下，就不能稱之為核心競爭力。大數據作為企業來說要變成自身的一個競爭力，企業必須得建立自己的企業級的數據。

要做大數據，首先要了解自己的企業，或者自己所在的行業的核心是什么。我們現在經常發現，有很多企業在競爭的過程中，最終不是被現在的競爭對手打敗，而是被很多不是你的競爭對手所打敗。很簡單的一個例子，大家都認為亞馬遜是做電商的，但這是錯的,它現在最主要的收入來自于云（云服務）。也就是說企業需要找到自己的核心數據（價值），這個是最關鍵的。只有在這個基礎上，建立自己的大數據才有可能，才能做一些延伸。其次，要找到內部的一些外圍相關數據，去慢慢地成長它。有點像滾雪球，第一層是核心，第二層是外圍相關的數據。第三層是什么？就是外部機構的一些結構化數據。第四層是社會化的，以及各種現在所謂的非結構化的數據。這幾層要一層一層地找到它，而且要找到與自己相關的有價值的東西。這樣你的大數據才能建立起來。

第一步，找到核心數據。核心數據現在對很多企業來說實際上就是CRM，自己的用戶系統，這是最重要的。

第二步，外圍數據。比如企業經常會在線上線下舉辦一些活動，在做活動的時候，消費者的信息只是簡單地提供在表單里面，還是進入了CRM的系統里？

第三步，常規渠道的數據。舉例來說一個銷售快銷品的企業，能不能夠得到沃爾瑪的數據，家樂福的數據？很多國外大數據的案例，說消費者買啤酒的時候也會購買剃須刀之類，或者一個母嬰產品的消費者她今天在買這個產品，預示著她后面必然會買另一個產品。這就有一個前期的挖掘。這些價值怎么來的，這就需要企業去找常規渠道里面的數據，跟自己的CRM結合起來，才能為自己下一步做市場營銷、做推廣、產品創新等建立基礎。

第四步，外部的社會化的或者非結構化的數據，即現在所謂的社會化媒體數據。這方面信息的主要特征是非結構化，而且非常龐大。這對企業來說最大的價值是什么？當你的用戶在社會化媒體上發言的時候，你有沒有跟他建立聯系？這里有個概念叫做DC（digital connection）。所謂的互聯網實際就是一種DC，但是通?；ヂ摼W上的那種DC是在娛樂層面。用到商業里面的話，就是企業必須得跟消費者建立這種DC關系，它的價值才能發揮出來。否則，你的數據以及很多的CRM數據都是死的。就像國外CRM之父Paul Greenberg寫的四本CRM相關書籍，前面三本都是在講數據庫、系統之類的。第四本書的時候，就沒有再講那些東西，講什么？講互動，講DC，講怎么跟消費者建立關系。

有了這個數據庫去進行數據挖掘，或者在建立數據的過程中，企業需要從什么方向去探索，也不是漫無目的的。首先應該跟著你的業務，業務現在有哪些問題，或者說這個行業里面主要的競爭點在哪里，這是很關鍵的。有了這個業務關系以后，再形成假設，也就是說未來的競爭點可能在哪里，大到未來的戰略競爭，小到哪些方面。然后下一步要怎么做，這些形成一個假設，其次做一些小樣本的測試。很多企業一看大數據就很恐怖，說我也買不起那些大數據，也雇不起那么專業的團隊，怎么辦？自己做一些小樣本的測試，甚至通過電子表格Excel都可以做數據挖掘。不一定非要那么龐大、那么貴的數據。然后再做大樣本的驗證，驗證出來的結果就可以應用到現實中去。

在大數據尤其是互聯網時代還有一個最重要的點，就是失效預警。即你發現一個規律，在現實中應用了，但是你一定要設立一些預警指標。就是當指標達到什么程度的時候，之前發現的規律失效，那你就必須發現新的、相關的，否則也會造成一種浪費。筆者看到一篇文章，其中有一個重要結論。大家都在說大數據的價值很有用的時候，很多企業說我積累了多少TB，多少PB，但是你基于老的數據得出的很多結論實際是在浪費你的資源。你挖掘出來很多數據、很多規律，如果錯了，明天按這個去做，就是浪費。因此需要有一個失效預警。在這樣的過程中，最終你需要對應建立起內部團隊，他們對數據的敏感度也才能培養起來。這時候你再去買大數據服務的時候才是有價值的。

所有這些工作作為企業來說是需要內部去做的，最終才能開花結果，有一些收獲。企業大數據起步，要從小數據開始。

注1：關于數據挖掘過程中是直接上來就大數據、全數據，還是可以從一些小數據、小樣本入手，這方面目前存在一些爭論。文中為作者觀點，僅供參考。

原文鏈接：http://www.socialbeta.cn/articles/the-beginning-of-big-data-from-small-data-to-big-data.html

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