在大數(shù)據(jù)時代，人們很容易把一大堆數(shù)據(jù)定義為“大數(shù)據(jù)”。比如，大型制造企業(yè)和倉庫可能存有多年積累下來的存貨數(shù)據(jù)，或許高達幾兆兆字節(jié)，但這并不能算大數(shù)據(jù)。同樣，1 500個POS機的現(xiàn)金數(shù)據(jù)、一大份工作表中的數(shù)據(jù)也不是大數(shù)據(jù)。

企業(yè)需要行之有效的方法去儲存、分析、使用數(shù)據(jù)，如果管理的不是大數(shù)據(jù)問題，那就沒有必要建立數(shù)據(jù)池、雇傭數(shù)據(jù)科學家。說到底，辨別所管理的是大數(shù)據(jù)還是大量數(shù)據(jù)至關重要。以下是我個人推崇的幾種辨別方法：

1. 數(shù)據(jù)是否來源于多種不同渠道。

如果數(shù)據(jù)來源單一，即使數(shù)據(jù)量很大，也不太可能是大數(shù)據(jù)。

職業(yè)數(shù)據(jù)人會考慮大數(shù)據(jù)的3V(或4V)：數(shù)量，多樣性，速度(精確性)。本文討論的就是第二種：多樣性。一般來說，大數(shù)據(jù)往往不是來自于單一源頭或系統(tǒng)，而是來自于許多不同的地方，不同的形式，以及不同的變量。

例如，POS數(shù)據(jù)盡管數(shù)量龐大但不是大數(shù)據(jù)，可是如果把從供應商處取得的數(shù)據(jù)與其整合以構建供應鏈，則它們就成了大數(shù)據(jù)。因此，問題在于是什么形成了大數(shù)據(jù)，而不是僅僅考慮數(shù)量因素。

2. 數(shù)據(jù)是否需要被實時分析使用。

并不是所有的大數(shù)據(jù)都一定來源于多種不同渠道，當數(shù)據(jù)需要被實時分析使用，比如預防欺詐、股票交易時，盡管數(shù)據(jù)缺乏多樣性，但仍可被定義為大數(shù)據(jù)。在信用服務業(yè)，用于預防欺詐的數(shù)據(jù)來源并不復雜，但需要實時分析技術，這樣若真的存在欺詐，也會被馬上檢測出并予以阻止。

同樣的，股票交易員所依賴的高頻交易數(shù)據(jù)也并不是特別復雜的數(shù)據(jù)，但需要連續(xù)處理以做出買入或賣出股票的決定。

3. 你是否需要詢問復雜問題。

當你開始針對數(shù)據(jù)詢問更加復雜的問題的時候，比如確定因果關系，則該數(shù)據(jù)就成了大數(shù)據(jù)。當然，在這種情況下，最好還是使用多方面來源的數(shù)據(jù)。

比如，當你想知道女性紅色高跟鞋四月份的市場情況的時候，你所要的數(shù)據(jù)就不僅僅是你自己的采購記錄了，你還要整合社交媒體和其他外部市場數(shù)據(jù)以得到最佳答案。

4. 數(shù)據(jù)集是否代表了許多不同的變量。

如果數(shù)據(jù)代表了一系列不同的難以界定模式和關聯(lián)性的變量，那么即使數(shù)據(jù)是由單一系統(tǒng)或小型系統(tǒng)搜集而來，也可認定為是大數(shù)據(jù)。例如，氣象數(shù)據(jù)僅從一些基礎的系統(tǒng)取得(氣溫，氣壓，風速等)，但數(shù)據(jù)關系卻極為復雜，即使是最富經驗的氣象學家也不一定總能做出準確的氣象預測。因此，他們會使用高度專業(yè)化的數(shù)據(jù)分析方法以做出更準確的預測。

5. 數(shù)據(jù)是未架構的，半架構的，架構的還是以上的綜合。

諸如SQL等關系明確的數(shù)據(jù)庫長時間以來成功地處理了組織良好的數(shù)據(jù)，但如今的多媒體世界為我們呈現(xiàn)了一系列未架構的和半架構的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在SQL中無法得到良好的處理。這些數(shù)據(jù)包括圖像，視頻，文本文件，電子郵件交流，社交媒體，音頻文件以及其他。

以上五種鑒別方法，正是我們在討論大數(shù)據(jù)運用時，常常因為邊界模糊，定義不清晰造成的“誤判”。

這是一場顛覆性的革命，從信息不對稱的服務業(yè)出發(fā)逐步延伸到政府、制造業(yè)甚至第一產業(yè)中。許多企業(yè)家的坐標系、商業(yè)知覺失靈了，許多投資人對趨勢的判斷失效了。這最早體現(xiàn)在客戶結構的變化，上世紀八九十年代人群的消費成主流，帶動游戲規(guī)則的變化，物理間隔。

大數(shù)據(jù)時代一定要注意移動互聯(lián)網。在2012年移動互聯(lián)網流量已經全面超過PC了，我們如何在移動互聯(lián)網做產品，同時考慮客戶的需求點?未來軟件會免費，會成為一個采集數(shù)據(jù)的入口，行業(yè)的邊界會被打破，現(xiàn)在更多的行業(yè)都在做金融相關服務。數(shù)據(jù)越來越重要，已經在逐漸成為資產。

這是一個完整的電商過程，一個做得比較優(yōu)質的電商從客戶進店、瀏覽、下單、付款、期待、收貨、評價。有一家大的互聯(lián)網公司，它的客戶分成接近800萬類，同時每一類貼上上萬個標簽，這是非常必要的過程。你會知道什么客戶是你的老客戶，什么是新客戶，什么是忠實客戶，什么是粉絲，以及未來在社交網絡上新的營銷方式，怎么通過粉絲進行大回響的效應等。

關于大數(shù)據(jù)的定義，準確地說是通過數(shù)據(jù)很準確、深刻地標識出來人或者事物行為的本質，通過這些數(shù)據(jù)來產生商業(yè)的或某一種動機的目的。

從這個意義上來說，至少有幾個特征不屬于大數(shù)據(jù)。第一，你有大量的數(shù)據(jù)并不能說明你是大數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)里面有意義的數(shù)據(jù)還是少數(shù)的。第二，數(shù)據(jù)之間復雜的關系往往是跨行業(yè)的，也就是說這些數(shù)據(jù)越是超越了某個行業(yè)，越是能夠更復雜地認識人的行為，這種綜合性是一個大數(shù)據(jù)的十分明顯的特點。第三，它一定是不斷交互和循環(huán)的。它會不斷地學習，通過越來越深刻的、循環(huán)的過程，使這種識別、標識變得更為準確。

所以它也是動態(tài)的，因此大數(shù)據(jù)被應用于識別標識行為的過程中。今天因為有了平臺、有了提供者、有了人參與、有了綜合和跨越，最終服務于商業(yè)根本的目的。