編者按：近幾年來，大數據和云計算的呼聲越來越高，數據類的人才也變得越來越奇缺，人們對大數據和云計算有一種敬畏感，認為它們是遙不可及的，營銷人員充分利用了這種機遇，做起了大數據方面的生意。

一旦所有的營銷都被剔除，大數據又是什么？它又將如何幫助各種規模的企業呢？市場營銷使我們相信在沒有他們的幫助下運用大數據是全新的、龐大的、可怕的、復雜的以及不可能完成的任務，只有他們才能帶來無可比擬的好處。然而，像科技界的其他事物一樣，大數據只是很多企業已經做了或在做的迭代更新而已。

首先要明確的就是大數據并不新。大數據是一個新概念，但是就其本質而言，其實很老了，非常非常老了。只是說有了計算機的參與使其更簡單了。

大數據就是收集很多無條理的數據然后再梳理理解。這就是大數據，沒有更多了，甚至根本不需要計算機的參與。

“知己知彼，百戰不殆；不知彼而知己，一勝一負；不知彼，不知己，每戰必殆。”——孫子《孫子兵法》

幾千年以前，成功的將領就將各種信息收集起來。從地形到天氣，從經濟到敵方的社會文化信息。龐大的專家團隊在數據的海洋里篩選，檢查以前戰士留下來的筆記，學習口述歷史等等。勝利源自準備和智慧而不僅僅是武力對抗。

歷史總是不斷地重復

在兩千年前我們就開始使用“計算機”了。安提凱希拉就被認為是用于預測天體現象計算歷法的。一直以來，我們都在用計算機。最開始是模擬的，然后才是數字化的。所以被灌輸了這樣觀念的我們已經開始依賴這些機制，把它們當作理所當然的東西。

你能想象如果沒有歷法，所有的種植方法都被銷毀了會是什么樣的嗎？當然，農民會覺得在沒有任何其他幫助，只靠口述歷史或者其他由農民自己制作的文字、計算記錄來種植非常可怕。

再比如，如果沒有時鐘的話，每天例行的起床、交流、工作所必需的時間、回家，這些都要怎么計算時間呢？“是時候了”和“起床了”最終會成為全社會的鬧鐘。

如果這些問題看起來比較荒唐粗鄙，那么當25年后商業領域及其從業人員在沒有大數據的支撐下就開展業務的感受應該也是這樣的吧。

實例

當企業談論大數據時他們通常都是在說大數據可以用于為政府和財富500公司做行為分析。他們談論成百的數據集，在數據宇宙里找到如針大小的一點。這些對于普通公司來說沒有任何意義。但是大數據的有些部分還是有意義的。

對于任何一家公司來說大數據分析的金礦都是中間件。任何員工超過5個的公司都有中間件，即便是這個中間件是連接于會計系統和客服管理（CRM）系統的。

大多數公司都在制造某種東西，面包，自行車，還有關于大數據的文章。這樣一來，在過程中制造了什么不制造什么對于跟蹤有什么訂單來說就至關重要了。往其中加入會計-CRM系統就有所裨益。如果你是運送或收取實體貨物的，也有相關的物流軟件。即使最小的公司都可能被淹沒在數據中。

中間件可能只是某種被鎖定在Powershell或者bash里的程序。也許它只是每天晚上都在運行的從一個應用中導出又導入到另外一個應用中的一批數據。也許某一應用內就裝載的有可以管理其他部件的中間件，但是在某一地方，某窗口從一個或多個應用中提取數據并傳送到其他應用中。

大數據的機會確實存在。如果你把這些應用傳輸到中間件的數據都抄錄下來并儲存在某一個地方（數據集就值得懷疑），你就可以開始在這些數據中找尋一些有趣的問題的答案了。

也許物流軟件想要和會計軟件有聯系從而使物流軟件可以儲存收據信息，想和CRM軟件聯系以得到顧客的地址。這些都是基礎功能，都不涉及分析。

但是也許銷售部門想要交叉比較，將貨品到達時間與發貨時間、顧客所在區域甚至購買的商品聯系起來。目標就是：看看制造某一件商品的時間長度和某一特定區域內顧客回頭率間是否有關系。

數據就存在于這些系統中。它可能每天都在傳輸于中間件之中。開發一個窗口來從這些系統（或者中間件）中收集數據并儲存在某個地方，并從這些數據中尋找答案，這就是大數據。

我們都知道夜間天空中的星座是根據季節運行的，因此在某一個季節種植某一作物才是明智的。同樣地，開發一個可以同時帶來知識和產出的窗口，提示我們“在某個日期做某事”，這就是大數據。

關于“云”

現代大數據概念不是源自于云，但是兩者確實是一起成長起來的。在所有的工作量中，有一點可以說到的就是大數據看起來基本是完全符合公共云的爆發能力。

既有存在的公共云孕育了無數的數據收集應用和服務，這些數據和服務反過來驅動了對大數據的需求。當然，老生常談的是如果你不知道如何運用數據，收集再多數據也是于事無補。這就是為什么云爆發能良好運行于分析應用。

在現實生活中，大多數大數據應用不會無止盡地攪弄數據。他們大多都只是在特定的時間里生成報告，或者被謹慎地設計來只用在特定情況下。分析大量的數據集也許需要不一般的計算能力，但是一旦分析結束，VM所作的一切都可以被丟掉。

開發優秀的中間件一直都在某種程度上看作是黑魔法。分析所有通過該中間件的信息更是復雜。這需要時間、經驗、專業技術，還有最重要的是，測試能夠按照想要的那樣運行。

如果做對了的話，大數據分析確實對于很多企業都有革新意義。

熱狗流動車公司在4號賣出的多味香腸是8號和2號的8倍多，但是賣出的蒙特爾香腸是8號和2號的6倍。在其他地方呢？天氣影響被賣出的熱狗種類，不同地區的影響因素相同嗎？我們可以分析這個，從而改變車內的裝載量。如此簡單，而且，帶來更多利潤。

現在我們也許可以開始，實時將每一個流動車內的銷售情況儲存在云端。我們添加類似顧客忠誠度的或者其他東西來獲取人數統計資料，或者從新興云服務銷售商FRaaS那里安裝一個鏡頭并開始做人臉識別。

如今我們可以做成任何事，從目標廣告投放到更準確地預測為某個特別的事件需要怎樣的貨品存儲組合，甚至還可以基于不同的人群在新的地方開設一個販賣點。

我們還可以調查該地區的人都去什么地方度假，并在那里開設新的流動車。在那里我們是他們更熟悉的品牌并有他們想要即可有的產品。這就是大數據。這就是怎樣將一輛流動販賣車做成兩輛，兩輛做成世界連鎖。

所以，你將如何使用你的數據呢？

 翻譯來自：蟲洞翻翻  譯者ID：YLS