有關大數據的誤區：數據統計≠大數據【3】

　　數據的交叉利用

　　上面提到的兩個大數據在實際應用中面臨的最大問題，即冷啟動時數據的匱乏和業務早期數據的稀疏性問題，並不是無藥可救。業界一直討論的數據打通，就是解決這兩問題的出路。

　　對於一些新興領域，缺乏數據是必然的，而另一方面，正由於缺乏數據的支持，所以才更需要有強大決策支持的系統對其業務做指導和支撐，以實現少走彎路，利益最大化的目的。

　　移動互聯網領域的項目，尤為代表。雖然在過去的兩三年裡，移動互聯網得到了高速的發展，但畢竟在各個方面的積累，都無法與互聯網相比。尤其在人們形成穩定的使用習慣之前，數據還不具備更多的價值和意義。

　　但如果能把互聯網的數據與移動互聯網數據打通，那麼我們就掌握了這個人的喜好等多方面信息，從而為移動互聯網業務做出更有效的指導和幫助。

　　圖3、互聯網與移動互聯網數據的打通

　　當然，數據的打通絕不僅限於互聯網和移動互聯網。每個數據源的數據往往刻畫了一個人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆發》一書中描繪的那樣，如果數據充分，人類93%的行為是可以預知的，是有規律的。

　　也隻有將這些不同來源的數據重新組織，才能挖掘出更有意義的信息。

　　如今，行業內不少人打著“數據統計和分析”的旗號來做大數據，讓很多外行人陷入了誤區：數據統計並非等於大數據。無論數據統計也好，大數據也罷，其實都是為了使我們的工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。重視數據，本身就是一個企業成熟的標志。

　　移動互聯網的迅速崛起，讓數據變得更為多樣、豐富。它的移動性，它的碎片化，它的私密性和隨時性都剛好彌補了用戶離開桌面電腦之后的數據，從而與原有的互聯網數據一起很好滴勾勒出一個網民一天的生活，日常生活的數據化。

　　隨著數據的進一步豐富和完善，隨著不同渠道數據的打通和交叉利用，有關大數據的想象一定會更加廣闊。

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