雨沐田：大數據與信息，有用的信息與決策

來自專欄 大數據力量

昨天有個童鞋問了個問題，我覺得有必要單獨寫一篇文章來回答，這位童鞋的原話如下：

其實這位童鞋是問了4個問題。

一、大數據與信息的關係

大數據也是數據，所以是數據與信息的關係

20 是個數字，20歲就是一條信息，張三20歲就是一條更有用的信息。

各種信息太多，而信息並不能口口相傳吧，需要以特定的形式存儲。所以數據與信息的關係是：

數據本就是信息，是信息的數據化表示。

這裡是要搞清楚 數字與數據的關係、數據與信息的關係。

但數字可以造假，所以數據就有假，所反映的信息就會是假信息。但這不是數據的錯，是製造假數據的人別有用心。

二、信息與知識的關係

社會的發展積累了很多信息，而知識只是其中一類，比如：

最早的人類用的結繩記事，就是將信息數據化的方式；再後來有甲骨文、有石碑、有紙張、有磁碟.....

雖然存儲的介質一直在變，但本質是一樣的，就是將信息數據化，到了現在網路時代、以及即將到來的智能時代，數據的量越來越大，現在一天產生的數據超過了過去幾個世紀產生的數據。

所以不但是存儲介質要不斷的升級，而且處理數據的技術也要升級，數據由於量太大、太過複雜，所以有了大數據一說，而處理這種大量的、複雜的數據的技術就是大數據技術。

所謂知識可以從2個層面理解：

第一層面是常規意義上的知識，比如書籍、比如視頻教程等等，都是數據化的知識。

第二層面就是我們利用大數據和處理技術，在實際工作中發現有用的信息，這類有用的信息在特定場景下就是知識。但發現這類「知識」首先要有目標。

比如：大數據營銷，需要就一款口紅產品做用戶群體分析，在收集了大量的數據後，發現了一條有意思的信息，喜歡這款口紅的人也更喜歡白顏色的寵物狗、也非常宅。這條信息在特定的場景下就是很有用的「知識」。

三、知識（信息）與決策的關係

這個就比較好理解了，先要問問為什麼會產生大數據技術？

因為社會發展太快，各類決策憑經驗已經不能解決問題了，比如現在正在洗牌的共享單車所代表的共享商業模式，這種商業模式過去從來沒有過，經驗談不上，從誕生到成熟也就一兩年的時間，每天都在發生新的變化，市場競爭異常激烈，唯一能依靠的就是每天產生的海量數據，以及必須依靠的大數據技術分析得到的有價值信息，然後指導市場行為及各種決策。

再說線下場景，女童鞋小李想在自家小區附近開一個女裝店，但不知道具體銷售那個品類、哪類產品、那種風格，按最原始的做法，就是各品類都上一點，然後銷售一段時間，根據產生的數據 + 經驗判斷來選擇，可是這樣做很大可能就是一個死翹翹的結果！

先不說服裝店是個競爭激烈的行當，就說客源，服裝店要做長久，必然要靠回頭客，千萬不要指望第一次進店後失望而去的人，會再次進店來。

開門大吉易，客源（財源）廣進難，那怎麼辦?

總數有辦法的，看數據了，某寶上女裝店太多，把排名前100 的店鋪熱銷產品分析一篇，自然知道現在流行那種風格、哪些品類更好賣。

再到當地批發市場、自己及朋友知道的一些好店鋪都去轉一轉，總有收穫。

數據會告訴你很多你不知道的信息，而這些信息會指導你決策，從而向正確的方向執行，第一次進店的大部分人感到驚喜、有心動的感覺，那說明你的決策是正確的，客源（財源）廣進只是時間的事情。

當然，還能做的更好，觀察分析店鋪附近的人流情況，年齡段、文化水平、消費能力等，各類信息綜合後，價值更大。

所以，數據指導決策是隨時在發生的事情，數據結論支持決策的過程是：

從特定的目標出發，收集各類數據、分類得到不同的信息，將各類信息再整合，從而產生可以指導決策的高價值信息。

四、我們該如何做

如果你身處數據相關崗位，必須要學習大數據先關知識，偏技術還是偏業務看個人情況，參考：

雨沐田：大數據相關的職業領域有哪些？

如果你不在數據崗位，也最好學習一些基本的數據分析方法，對工作大有益處，Excel就是最牛最實用的數據分析工具，參考：

雨沐田：數據分析7天快速入門

總之，出來混的，你願不願意，大數據時時刻刻都在影響著你的一切，所以，了解大數據，使用大數據，讓大數據助力你學習、工作、創業。