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1.14 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 大数据通常定义为，超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理能力的数据。
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■ 大数据的“大”不仅体现在容量上，还体现在多样性、速度及复杂度等方面。
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■ 大数据的威力体现在你所做的分析和所采取的行动上，而不是体现在“大”或“数据”这两个方面。
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■ 大数据通常由某类机器自动地生成，而且其格式通常并不是用户友好的。默认的做法是先收集所有能收集到的数据，然后再考虑其中哪些是重要的。
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■ 大数据是下一波新的、更大的、推动当前极限的浪潮。从分析的角度看，它和过去的数据源并没有什么区别。它们在第一次出现时，都显得庞大而难以处理。
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■ 大数据会改变分析专家所使用的分析策略和工具，但它不会从根本上改变分析的动机，以及从分析中可获取的价值。
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■ 很多大数据源是半结构化的。半结构化的数据源有一定的逻辑，但是可能并不漂亮。大数据也可以是非结构化的。在某些情况下，它甚至和传统数据源的结构相同。
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■ 大数据最大的风险是某些数据源可能涉及隐私纠纷。在使用大数据的过程中，自我约束和法律约束都是必需的。
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■ 征服大数据并不意味着要控制所有的数据，它就像从吸管中吸水一样，仅仅吸取那些重要的部分就可以了。
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■ 大数据最令人激动的部分是，当它和其他数据结合以后所带来的业务价值。
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■ 大数据和传统数据都是整体数据和分析策略的一部分。不要制订严格区分于传统数据策略的大数据策略。
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■ 大数据会持续地演进。如今被认为庞大和恐怖的数据在10年之后只是小事一桩，但是那时候又会出现其他的新数据源！
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驾驭大数据 第2章网络数据：原始的大数据
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如果能够理解顾客意图而不仅仅只理解顾客行为，这难道不是件很好的事情吗？如果能够理解每个顾客在决定是否购买某件商品前的思维过程，这难道不是件很好的事情吗？在过去，这些想法简直被当作天方夜谭。如今，通过使用详细的网络数据，这些想法已经成为可能。以上是本章主要涉及的内容。
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切实学习一些大数据如何用于驱动商业价值的实例，能够帮助我们更好地理解大数据。在今天，或许没有其他的大数据源能够像网络数据一样应用地如此广泛。本章的所有内容都是关于网络数据的，因此，我们可以深入这个话题并详细地讨论网络数据的应用。〔5〕在第3章，我们会对另外9种重要的大数据源进行简单的探讨，这9种数据源概括性地描述了哪些数据可以被使用以及它们是如何被使用的。
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很多不同行业的企业都已经将从网站上获取的详细顾客行为数据整合到了它们的企业分析环境中。然而，大多数的企业还没有把在线交易整合到网络数据中。传统的网络分析服务商提供的运营报告，只包含点击率、网络流量和其他仅基于网络数据的指标。然而，在这些网络报告之外，详细的网络行为数据还未被利用过。
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一些先驱企业已经证明了详细的网络数据可挖掘出尚未开发的企业价值。本章将概述这些先驱所做的事情，它们为什么做这些事情，以及今天为什么每个企业都应当考虑使用这些分析。对于那些尚未突破自我封闭，且未深入考虑过将详细的点击流数据和其他数据结合起来的企业，这些事例一定会让它们大开眼界。
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本章的核心主题并不仅仅是征服网络数据本身。企业需要专注于将网络数据和其他所有与顾客相关的数据进行整合，而非仅仅从独立的数据库中获取数据。在可扩展的分析环境中使用这些信息，不仅可以洞悉顾客的购买观点，还可以洞悉其个体意愿、购买决策过程及喜好。利用新数据源所提供的洞察，企业可以向前迈进一大步。
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企业如何获取、分析、利用这些丰富的信息以获得洞察呢？首先，我们将讨论需要获得哪些数据及其原因。其次，我们将通过一些例子来探讨这些数据可以揭示什么。最后，我们将讨论一些特殊的例子，关于如何通过整合网络数据而改变分析流程。网络数据是一种已经被很多企业驾驭了的大数据源。请赶紧把你也加入到驾驭者名单吧！
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2.1 网络数据概观
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