現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業(yè)都可以實現。通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業(yè)務的理解。
　　大數據通常與企業(yè)商業(yè)智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
　　以前的商業(yè)智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實并非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
　　一、為什么使用大數據？
　　數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自于我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
　　現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
　　更完整的解析
　　大數據并不僅僅是大量的數據。他的真正意義在于根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
　　現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
　　類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟件的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鐘內分析你的數據，并且可以滿足任何的預算要求。
　　二、大數據是什么？
　　由于大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統(tǒng)的關系型數據庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立于1979年，它是*9家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區(qū)分：
　　量級（Volume）：大量的數據
　　速率（Velocity）：高速的數據產出
　　多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
　　正如我們所說，大部分的企業(yè)每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業(yè)在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
　　網站分析
　　移動分析
　　設備/傳感器數據
　　用戶數據（CRM）
　　統(tǒng)一的企業(yè)數據（ERP）
　　社交數據
　　會計系統(tǒng)
　　銷售點系統(tǒng)
　　銷售體系
　　消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
　　公司內部電子表格
　　公司內部數據庫
　　位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
　　天氣數據
　　但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，并且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之后，你可以開始添加數據源來促進你的分析，并且公布更多的分析結果。
　　想要獲得更多關于大數據細節(jié)的知識，可以去查閱維基百科的大數據詞條。
　　三、大數據的好處
　　大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那么大數據可以提供如下好處：
　　根據數據背景獲得更完整的情況
　　利用數據驅動做出更好的商業(yè)決策
　　降低商業(yè)風險
　　市場上*4的解決方案
　　開發(fā)出更好的定制化產品或服務
　　更好的預測客戶的需求和想法
　　迅速適應市場
　　在實時數據的趨勢和預測上更加主動
　　建立精確的生命價值周期（LTV）、地圖和用戶類型
　　閱讀更長和更復雜的屬性窗口（用于網站點擊流數據）
　　對通過細分的更復雜的導航進行可視化，并且改善你的轉化漏斗（用于網站點擊流數據）
　　并不適用所有人
　　請記住，大數據分析并不適合所有人。如果你沒有安裝并且制定分析中的目標、沒有準備好歸因模型、再營銷和高級細分，那么你就沒有為大數據做好準備。
　　如果你把谷歌分析使用到了極限，特別是由于他的采樣數據。那么你已經準備好接觸大數據的皮毛了。
　　入門級大數據解決方案
　　目前有一大批面向企業(yè)級的大數據解決方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。這篇文章是面向尋找入門級大數據解決方案的中小型企業(yè)的讀者。下面我們將討論數據分析的輸出，并且分享兩個相對廉價的解決方案，從而幫助你開始使用大數據分析。
　　分析結果的輸出
　　目前對于大多數企業(yè)而言，數據分析主要還是針對核心數據。然而在未來，數據分析將不會采用采樣數據，并且會結合其他來源的數據，使用更加復雜的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一個偉大的工具，但是你能獲得的結果目前已經到達極致了。
　　匯總數據的*9步往往是你輸出數據分析的過程。
　　如果你是一個谷歌分析高級版的用戶，這將很容易被推進。因為谷歌分析高級版集成了BigQuery功能來幫助企業(yè)推動大數據分析。
　　如果你是一個谷歌分析標準版的用戶，也不用擔心。我們已經開發(fā)了一個工具，它可以導出未采樣的谷歌分析數據，并且把數據推送到BigQuery，或者其他的可以做大數據分析的數據倉庫或者數據工具中。（注：你可能也注意到了其他的可以導出谷歌分析未采樣數據的工具，但是不同的是，這是我們的主要工作。作為一個谷歌分析工具的咨詢公司，我們不得不經常幫助客戶導出未采樣的數據做報告用。但是當我們發(fā)現了其他工具的一些問題時，我們不得不自己創(chuàng)建一個更可靠的解決方案。）
　　一旦你導出了你的數據，你可以做好準備把它導入到一個大數據分析工具中進行存儲、處理和可視化。這就給我們帶來了*4的入門級大數據解決方案。
　　四、谷歌大數據解決方案
　　谷歌BigQuery是一個網絡服務，它能夠讓你執(zhí)行數十億行的大規(guī)模的數據集的交互分析。重要的是它很容易使用，并且允許精明的用戶根據需求開發(fā)更加大的功能。
　　BigQuery采用你容易承受的按需定價的原則，當你開始存儲和處理你的大數據查詢時，每個月的花費只有幾百美金。事實上，每個月前100GB的數據處理是免費的。隨著你需求的增長，你可以拓展你的數據需求，并且為這部分需求買單。*4的消息是，BigQuery使得大數據存儲和處理適用于所有人。
　　Tableau大數據解決方案
　　Tableau提供了4個強大的功能（也許更多）來促進大數據分析和預測分析。
　　Salesforce連接器允許你輕松的連接CRM和銷售數據（更快、更容易的連接CRM和銷售數據，所以如果你使用Salesforce，沒有什么理由不加入大數據）
　　谷歌分析鏈接可以幫助你更容易的創(chuàng)建自定義的儀表盤和報告（然而這個功能依舊需要升級才能變的更好）
　　谷歌BigQuery連接器可以快速的分析在谷歌免費的網絡服務中的大量數據。
　　為任何點擊行為的分析添加預測的功能（真正快速的預測）
　　五、數據分析師是關鍵
　　企業(yè)想要利用大數據，是需要一個數據分析師的。他必須知道不同數據的用法，并且要授予工具連接數據的權限。
　　當一個數據分析師使用BigQuery或者Tableau來完成提取和合并數據時，他們可以發(fā)現在大型數據集合當中的隱藏的模式。這才是大數據分析的關鍵。它可以是決策者做出更好的決策，并且加強了更精細顆粒度的數據段的識別。
　　利用這個新技能，你可以發(fā)現不同的用戶與網站的互動行為。你可以在谷歌分析中以此來創(chuàng)建新的高級細分規(guī)則并且針對你的市場或者網站活動做出更高的價值分析。
　　發(fā)現不明情況內的價值
　　你的很多不同的數據隱藏不明的情況，這些是希望被發(fā)現并告知的。開始把網站分析、CRM、社交數據、位置數據等不同的數據源進行結合。這會使你的數據有了相關的背景，并且允許你通過數據看到一個更加完整的情況。這一定會讓你勝出競爭對手。
　　為了說明這點，我們舉個例子，通過大數據分析匯總社交數據、位置數據、客戶數據、銷售數據，你可以發(fā)現在舊金山的社會化媒體的趨勢。這使你可以利用用戶需求的增加來增加特定地區(qū)的庫存。不要忘了大數據分析的黃金法則：關注點，在正確的時間關注正確的商業(yè)問題。
　　

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