數據只是源，“思想才是分析之父”，“有價值和影響力的分析才是優質分析”，優質分析要符合G（Guided）R（Relevant）A（Explainable）T（Timely）原則，并且優質的分析要能提供答案，它區別于報表那種標準和固定的數據呈現模式，借助于大數據分析，用戶才能駕馭未來。
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（涂子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國政府的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生”資本主義數目式管理“的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個”數據收集-知識形成-智慧行動“的過程，不僅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，并分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最后則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為“大數據”中的”大”和“數據”都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，“大數據可能是凌亂而丑陋的”并且大數據也會帶來“被大數據壓得不看重負，從而停止不前”和大數據處理“成本增長速度會讓企業措手不及”的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有余、從容自若、實現“被管理的創新”最為重要。在處理數據時，作者指出“很多大數據其實并不重要”，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙里淘金，并與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的“新數據每一次都會勝過新的工具和方法”的原因所在。
網絡數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什么熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即“關于購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什么”。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網絡數據作為大數據的“原始數據”其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什么購買：新時代的零售業圣經》一書中披露了商場雇傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，并進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要借助于一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息“最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險”，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值?；贕PS技術和手機應用所提供的時間和位置的數據也會提供主動的、及時的推送客戶關懷信息，有利于改善客戶關系和創造商業機會，也可以利用它進行共同目的和興趣的社交，這些都會帶來一種令人驚奇的業務創新。在視頻游戲、電信話費清單上，作者也提出了十分有價值的洞見。
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