無論是針對哪個個別要素品牌的分析,一個顯見的事實是這些品牌往往并不只是與一個單一的產品聯系起來,一個品牌往往能伴隨著多種各具特色的產品而出現。這一規律在汽車行業和計算機行業最為突出。不是每一個企業都有大數據資源。除了國內的百度、阿里巴巴、騰訊,國外的谷歌、亞馬遜、Facebook等互聯網巨頭企業也擁有豐富的大數據資源,而大部分普通的企業缺乏大數據資源,擁有的數據只能算得上是“小數據”。
大數據、小數據都是數據環境下的產物。我們腰要運用小數據設計個性化的服務,必須學會區分面對的數據是大數據還是小數據。區分大數據還是小數據有一個簡單的原則,即通過數據的量、數據的種類和格式、數據的處理速度、數據的復雜程度四個方面來確認。小數據的量少、種類少、格式少處理速度快、復雜程度低,反之則為大數據。在實際運用中,大數據可以分解成小數據,小數據達到一定的量就會變成大數據。能被大多數人利用的,就是那些量少、種類少、處理速度快、復雜程度低的小數據。對大數據的利
用還要依賴數據科技的進一步發展。大數據時代的預言家維克托·邁耶,舍恩伯格曾經說:“在現代商業領域,大數據的力量其實體現在個性化的小數據上一無論是互聯網時代的電商還是傳統的店商,輸贏的關鍵都將是數據分析,精準營銷的、情感維護。
言外之意就是,小數據對于普通的余業來說,比大數據更實用。此言也提醒商家,在面對互聯網的海量數據的時候,不要糾結于數據,小數據,要把關注的焦點放在那些能為商家的決策提供依據的數據上。而對那些還沒有任何數據積累的企業，擺在眼前的首要任務就是把自已的數據意識建設起來。只有具備了數據意識,才能挖據個性化的小數據,才能通過挖掘小數據的價值,為用戶提供個性化的服務。
在商業經首中,實力雄厚的商家利用大數據無可厚非,面對人力、財力相對薄弱的商家,在數據時代要謀求發展,選擇個性化的小數據是明智之舉，基本上能解決企業當前的實際問題。證券公司在互聯網浪潮中謀求發展,挖掘小數據的價值,可以為用戶提供個性化的服務和個性化的精準營銷,從而獲得發展的動力。
在大數據時代,證公司挖據大數據的時候,面臨很多困難,為了挖掘大數據的價值,需要花費巨大的財力購買設備與軟件,培養大數人才。
小數據容易處理,容易操作,很多企業都可以挖掘小數據的價值,為自已的客戶提供個性化的服務。小數據也被很多學校采用。例如,某大學的餐飲管理中心的飯卡系統記錄了很多學生的就餐消費情況。學校勤工助學中心分析學生的就餐小數據,發現某同學最近的餐飲消費金額很低,推測他可能遇到了經濟困難,于是就給該同學發了一條關懷備至的短信:“同學你好,你上個月的餐飲消費支出急劇下降,是否遇到經濟困難?如需援助,請打電話,發短信或郵件?！痹撏瑢W感動之余把此短信上傳到網上與大家分享,有人回復:“中國好大學,讓冰冷的小數據有了人性之美?！痹瓉碓撏瑢W因為那個月減肥,所以減少了餐飲支出。可見,餐飲的小數據,可以讓勤工助學工作人員為學生提供個性化的服務,也提升了學校的品牌形象。
小數據的價值被越來越多的商家所重視,因為小數據既可以輕松獲取又容易處理和操作,能解決普通企業當下的實際問題。特別是通過挖據已有的小數據的價值,可以為目標用戶提供個性化的精準營銷,最大限度地滿足用戶的需求,培養出用戶對企業的忠誠度,從而為企業實現持續穩定的發展奠定堅實的基礎。
在大數據時代,我們不可小覷小數據,挖掘小數據背后的價值,既能用戶的個性化需求提供方案,又能提高企業的競爭能力。
