忘記「大資料」，從「中資料」開始

對於很多HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/10242.html">市場研究人員來說， 「中資料」才是真正能夠提供ROI價值回報的分析目標。 而所謂「大資料」分析， 則會呈現遞減的ROI。

業界對「大資料」這一概念的質疑聲從來就沒有停止過，很多人認為它只是一個過度炒作的行銷泡沫。 確實，單就資料的體量而言，大多數企業並沒有Google， Facebook那樣的PB級資料。 那麼， 大資料究竟有沒有意義呢? 資料分析專家Tom Anderson最近給出了一個概念叫「中資料」，根據他的劃分， 資料集資料量在10萬以下的稱為「小資料」， 資料集在1000萬以上的稱為「大資料」，而在二者之間的稱為「中」資料。 Tom Anderson認為， 企業進行資料分析的投資收益率在「中」資料範圍內是最高的。 以下是IT經理網編譯Tom Anderson的博文:

在我參加了這個星期的美國行銷協會的第一屆大資料的研討會後，我更加堅信了我這幾年與許多財富1000強企業的行銷人員溝通後的一個看法。 那就是：

很少有公司能夠分析到所謂「大」資料的量級，而事實上它們也並不需要。 其實， 大部分公司應該開始考慮如何從「中」資料開始。

大資料，大資料， 大資料， 人們到處在談它， 其實我發現， 真正處理「大」資料的研究者其實很少。 我認為我們應該把「大資料」的概念範圍縮小。 引入一個新的更有意義的名詞：「中」資料來描述我們目前的大資料熱潮。

要瞭解什麼是「中」資料，進而理解大資料， 我們得先知道什麼是「小」資料。

「小資料」

上面的圖簡單地按照資料記錄的規模或者說樣本的規模對資料的「大」「中」「小」進行了劃分

小資料可以包括從定性研究的某個訪談到幾千個調查問卷的結果。 在這個規模上， 定性分析和定量分析可以從技術上結合起來。 而這兩者都不能稱之為現在定義的「大資料」。 目前對大資料的定義隨著企業對資料的處理水準的不同而不同。 通常的的大資料定義指的是用現有普通軟體很難分析的資料量。

而這個定義是從IT或者軟體供應商的角度來說的。 它描述了企業無法利用現有能力， 必須進行大量硬體軟體升級進行有價值的資料分析的情況。

(責任編輯：蒙遺善)