大量的數據就是大數據嗎?究竟什么才是真正的大數據?如何用以大數據為基礎的數據分析不斷地給企業業務創造商業價值?

什么才是大數據?

大數據不是簡單地等于大量的數據。大數據的概念也包括了在實際應用過程中，數據處理的難度和挑戰性。

從業務線的角度來講，大數據的發展史經歷了這五步：

第一是金融財務公司，比如很多銀行和信用卡公司，他們是最早開始使用數據的。從數據量來講，他們是最少的。

第二是CRM數據，即你的客戶管理的數據。他們的數據量比財務更一大些，因為這些公司成為你真正客戶付錢之前已經產生很多數據，他們做的軟件會存儲下來，幫助這些公司做更好運營，比如SAP，Oracle等等。

第三是互聯網時代，它會記錄很多用戶到你網站上來的數據，通過這個數據可以分析把業務、網站做的更好，比如Google，Yahoo等等。

第四是社交網絡，臉書、LinkedIn等新社交網絡的產品出現。所以社交網絡的出現實際上是跟大數據一詞的出現大概是同一時間，也真正把數據處理、分析的難度和挑戰性帶到一個新的高度，“大數據”這個概念也是在這個時期出現的。

第五就是創業公司。他們的數據量往往是更大的，處理和分析的難度也在增加，而且這些數據都是跟你實實在在生活中相掛鉤，比如Uber，滴滴等等。

從技術角度來講，一般來講大數據有三個技術維度，我們叫三個“V”。第一個“V”是Volume容量。第二個“V”是Velocity速度。第三個“V”是Variety多樣性。

從技術來講并沒有一項技術可以完美處理三個維度，對一個公司來講更多的時候需要在三維度上面做優化方案。怎么用最好的技術方案為你的業務產生最大的價值，這是我們數據團隊需要話時間想的事情。

任何一個企業第一件事情肯定先做好核心業務，隨著客戶和業務的增長，會不斷收集更多的數據。當數據收集到一定量的時候，對于數據的分析會幫你找出對你有用的信息，幫助你能夠做出更多符合你需求的增值服務和產品。把這些服務和產品繼續做到核心的業務平臺當中去，可以幫助你進一步增長你的客戶和業務。這樣形成一個非常好的正向的閉環，這也是數據在你整個業務當中成長當中起的非常重要的作用。

以LinkedIn為例，我們的CEO經常講LinkedIn的愿景是做世界經濟圖譜。我們用數字化的方式把世界上所有經濟相關的各種元素數字化的方式呈現出來。 從而從中洞察經濟發展的規律，創造更多新的經濟機會。

我帶的團隊名字叫商業分析，目標是要利用大數據為職場人員做出迅捷、高速、高效的決策，也就是創造商業價值數據科學。

關于我們分析團隊里面的分析師技能，我們的需求包括三大塊。一是需要一些簡單編成和數據產品開發技術，二是統計和數學相關的知識和背景，三是業務專項知識和商業心態。這三者是缺一不可的，而這種人才在市場上很難找到。

對企業最重要的事情是什么?

對任何一家企業來講，長期的成功都依賴于業績。

我們有一個商業分析的進化論，分為四步，每一步都讓我們做的事情和業績更好地掛鉤。

第一步，收集數據，把數據存儲下來，數據會告訴你發生了什么。

第二步，通過對以往信息和知識的理解來去做預測。

第三步，利用數據的思維去做最好的商業決策。

第四步，實現商業價值，推動數據思維和數據運營。

與此同時，我們團隊運用一個EOI(Empower，Optimize，Innovate)的分析架構來指導我們做的事情，這個是我們不斷持續推動商業價值方法論 。

第一叫助力(Empower)。我們的核心任務就是幫助公司里面各個業務部門在他們需要的時候，拿到他們所需要的數據和洞察，能夠幫助他們把業務做的更好。

第二是優化(Optimize)。我們希望能夠進一步通過對數據的分析和理解，幫助各個部門的業務可以做的更好，為公司帶來更多的價值。

第三是創新(Innovate)。這是我們的風險任務，要不斷通過自己努力，把新技術、新知識，對數據的理解帶到這個業務當中來。

我曾在LinkedIn上發表了一篇詳細介紹EOI分析架構的文章，大家可以在我的LinkedIn 檔案中找到，中文版在創業家雜志上發表過。下面我們分別對EOI的的每個組成部分各舉一個例子。

第一個例子是有關助力的人才流動畫板。在LinkedIn上面每一個用戶都有自己的檔案。有了這些數據以后我們就可以知道，在任何一個時間哪些人為這些公司工作，哪些人從哪些公司跳到另外一個公司。當把這些知識提煉到一個公司的高度，我們就可以知道對任何一家公司來講，他的競爭對手的人才競爭的情況是怎么樣的，這就是我們做的人才流動畫板。后來我們在各個公司的人才流動畫板的基礎上做了兩個新的產品，第一個是雇主品牌的排名，第二個是發布了硅谷最具潛力初創公司榜。