「大資料」這個術語是無處不在的。無論是大企業還是小企業，新興企業抑或是傳統企業，都正在參與著這個「遊戲」。海量的使用者資料正在被各個**大規模收集利用，有的公司為了能與客戶交流，甚至不惜利用龐大的文字交流資料建立演算法。
但實際上，我們對大資料的痴迷，往往也會產生誤導。是的，在某些情況下，從資料中確實能夠獲取到有價值的東西，但其實資料的大小並不是最關鍵的因素，找到正確的資料才是關鍵。
無關乎資料的大或小
在運用大資料方面，uber可以說是乙個典型的成功案例。毫無疑問，uber捕獲了大量的資訊。依靠他們的應用， uber可以從司機和乘客那裡獲得實時的資料，便於他們清楚的分析出在何時何地人們對於車輛會有較高的需求。
在上個時代，我們更多使用的是傳統的計程車，而不是現在只需乙個按鈕就能召喚的。那時計程車在很大程度上未連線到網際網路或任何形式的正式的計算機基礎設施，但實際上他們才是大資料的玩家，為什麼這麼說?因為傳統的計程車依賴的是人眼網路，即司機通過雙眼在城市周圍移動，通過掃瞄人形影象、雙臂伸出的動作進行準確判斷，快速鎖定目標。通過大腦的計算，收集分析資料得出結論。
uber的成功不是依靠他們所採集的大量資料，而是源於非常不同的東西： 它要的僅僅是一些小的，簡單的車輛排程資料。uber的解決方案是停止對視覺資料執行生物異常檢測演算法，而是只需要正確的資料來完成工作。城市裡的人需要搭車，他們在**?這些關鍵資訊讓uber、lyft、滴滴出行革命了乙個行業。
為工作獲得正確的資料
正確的資料有時候量會很大，有時候又會很小，但這不重要，對於創新者而言，關鍵是要搞清楚哪些資料才是企業真正需要的，要想找到正確的資料，建議你考慮以下三個問題：
問題1 ：是什麼在浪費企業的資源?
大多數企業在日常運營中都有著大量的資源浪費。以花卉零售為例，平均下來看，在大多數花店中的庫存會有50%的腐敗率，也就是說會有近一半的資源會被浪費掉。因此產生了urbanstems和bouqs這樣的創新的鮮花配送服務，因為他們可以通過正確的資料來幫助花店減少浪費。
以哈佛商學院的本·埃德爾曼的話來說，「浪費就是機會，」 無論是在工業生產、零售、或是法務調查中，一定要找出浪費你資源的因素，引導它走向正確的資料。無論是簡單的識別還是商業模式中隱含的決定。
問題2：如何通過自動化來減少資源浪費?
在確定哪些因素會造成資源浪費之後，下一步就是要減少浪費。
但是，當涉及到簡單的，重複的操作決定時，(例如，在**派車，如何給產品定價，或者一家花店有多少鮮花)，機器往往比人們做的更好。二十世紀的許多商業模式都是基於對人類控制決定的，但是我們今天識別確定資料可以通過更多的自動化進行。
傳言稱亞馬遜正在打算淘汰其所有的定價團隊，讓演算法來取代。在大多數零售商眼裡，這是完全不可思議的行為。但是如果亞馬遜的演算法能夠勝任這份工作，那麼它將會為亞馬遜減少成本和庫存，並將推出更好的具有可**性的新產品，而這將會帶來巨大的競爭優勢。
問題3：你需要什麼樣的資料?
一旦你有了對系統中資源浪費的理解，並能夠預判出浪費導致的結果，那麼，最後一步是問乙個簡單的問題：什麼可以幫助你做出完美決定?
對於uber來說，他們需要知道潛在乘客的位置所在，便於快速完成自動化指派司機的決策，以減少司機尋找下乙個乘客造成的資源浪費。對於網際網路軟體predix來說，他們希望提前準確知道機器崩潰的時間，通過自動化以減少成本維護及非計畫宕機造成的各種浪費。對於尋求降低成本的保險公司來說，他們希望知道的是當乙個糖尿病患者血糖下降至危險邊緣時，有助於自動化決策的干預措施，以減少管理不善的浪費。
這些就是你所要找出來的正確資料。 如果你能通過掌握大量的資訊找到他們將是非常好的。 如果你通過構建乙個新的應用程式來感知捕獲他們將是更好的。
大多數公司花費了太多的時間在倡導大資料上，但是卻並沒有用足夠的時間去思考對於他們而言什麼才是真正有價值的資料。
你需要的不是大資料 而是正確的資料
本文講的是你需要的不是大資料 而是正確的資料 it168 編譯 大資料 這個術語是無處不在的。無論是大企業還是小企業，新興企業抑或是傳統企業，都正在參與著這個 遊戲 海量的使用者資料正在被各個 大規模收集利用，有的公司為了能與客戶交流，甚至不惜利用龐大的文字交流資料建立演算法。但實際上，我們對大資料...
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