满大街都能听到大数据, big data 的言论，去问问这些谈论的人，什么是大数据，能用来做什么，十有八九的回答，都会说这些数据量大，所以才叫大数据。
不仅仅是行业外的业余人员这么看大数据，业内专业IT人员，都这么叫，包括知名的招聘网站，所以看到这类招聘，直接忽略，不专业！
你知道“大数据”怎么备份吗，知道“大数据”怎么采集吗，知道模型为什么这么用呢？
不知道，你还一口一个大数据！连养数据的概念和意识都没有，扯什么大数据？
现实情况是，采集数据的人只负责采集，不问下游即数据应用怎么玩的；
应用数据做计算的人，只负责处理模型，反复验证模型的可用性和可靠性，不管上游数据怎么采集来的，有多少做了预处理，预处理方案是什么，脏数据怎么洗掉的？
上游采集系统的渠道，质量和全面性都直接决定了下游模型结果的质量，毫不犹豫的会影响最终决策的制定。
上游数据采集不全面，导致下游模型该用的特征没有历史数据做铺垫，数到用时方恨少！这就是采集方案的不到位。
试问，一个 ETL 怎么可能知道哪些数据要抽呢，还不是跟着模型的需求来？
而做模型的人，是否能一开始就想明白数据采集的覆盖面有多广，要多深？大多数是做不到的。
随着业务的深入，需要采集的数据量不仅增大，数据维度也变宽，建模人员也就不能一开始就面面俱到，规定哪些数据要采了。
一个转变，从数据化运营到运营数据，即从用数据到养数据的转变。
余晟对《决战大数据》的评论，有对原文的陈述，即引用原文的例子和概念，大量夹杂的是自己对大数据行业的理解和扩展。能从书中见到书外，功底深厚，学识不仅丰富，写作角度更显得引人入胜。
如果能对书中的概念，提出自己的看法，那是最好不过的。每一个认真看书的人，都会针对特别难懂的地方，提出自己的理解，以求别人来解惑，或者认证，认同。而这一点，余晟是没有写到的。可能他的领悟已经超出我对本书的理解范围了
如果你对业务不理解，不能很好的提出精准解决问题的问题，甚至当前面临的困境都不能准确描述出来，那么思考是懒惰的，是无效的。
在数据时代，用数据化思考问题，是一门崭新的领域。很多解决方案都是在问题里。你要做的就是用数据来填充和回答这些问题
而往往大多数的人，都还只在寻找答案的过程中。因为到达顶峰那一路上的问题，都需要你自己去回答! 有时候你可能连问都懒得问自己！
数据对于企业和用户来说，意味着什么？
企业价值就是利益最大化，在奉数据为瑰宝的电商平台，企业价值就是点击购买率。
用户价值就是提高用户体验，让用户买到自己急需的产品或者服务。
有时候企业价值与用户价值是有强烈冲突的。企业追求的利润最大化理念，会引导用户购买产品，推荐系统就是干这事的，而忽略了用户的意愿。
很多人在网络上逗着逗着，就迷失了自我，对于电商推荐的产品，碰到新奇事物就会下单购买，比如我，看到有趣的书，就照单收了。
你说这些书对我有什么急需的功效吗，好像有也好像没有，但是买来储存着以后看，说不定哪天还绝版了呢。
既扩展了用户价值，还提高了企业价值。
大数据的本质，就是用来分析用户，还原真实的屏幕数字背后的逻辑。
不用“大”来形容，数据的本质就是洞悉用户，与大小无关。
cookies是一个既好与坏的东西，他能帮我们省去重复填写个人资料的流程，但也容易被不法分子窃取个人资料，导致滥用。
扫描一遍cookies就获知了用户的基本信息，非常低成本的手段。
衍生一点，如果不懂计算机技术，怎么知道获取用户信息的手段呢？作为运营人员，怎么知道还有cookies这么好用的技术手段来帮他们实现用户鉴别的功能
这就是人在企业活动中，不知不觉形成的断层。如果不去摸索，不去跨专业的研究，人最终被固化在一个领域中，突破不了专业的壁垒，打通不了上下链的耦合，看不到业务链上的全景色，颇为遗憾！
而大数据的目的就是为了能够让人打通这一系列的业务关节，使得链条通畅，最终还原用户的真实需求。
还原用户的真实需求，关键一点是甄别当前用户的唯一性，即识别同一个人的使用场景。这是比较难的一部分。
现在的通信手段非常发达，有手机，pad, pc甚至 Mac.
我们如何确保收集到的数据能够按人汇总呢，即一个人的行为数据，不论他是使用如何方式在使用网络，都能被准确归总到一起，而不和其他网络用户混淆？
在IoT(Internet of Things) 万物联网的时代，每个设备公司都捏着一部分的用户数据，在这一点数据中找生存，异常艰难。
这里的每个设备公司，掌握的仅仅是“碎片化的个人”而已，窥探不到整个人。
将来的数据，必定是公司与公司之间共享，或者“一桶化”包办，比如支付宝，微信。
回归到企业价值上来，对企业价值负责的还是人，首领是CEO。那么CEO最关心哪些数据呢？
我们是技术人员，怎么能想明白CEO关心的是什么，不在其位不谋其政。
问题就在这里，你是当上CEO了之后，才有了CEO应该有的本事，还是在当之前就已经有了CEO的能力？
还是那句话，通往巅峰之路上的问题，每一个都算数，都需要我们自己去想明白，并解决掉！
作为一个数据分析师，顶级的数据分析师，需要向最高领导 CEO 汇报的数据师，你会交上一份什么样的商业分析报告？
如果你对当前企业面临的问题不是很敏感，对 CEO 的困惑担忧，不是特别重视，你的商业报告有什么用？
如果我们不是数据分析师，而是数据系统架构师，那么同样，面临 CTO 的例会，我们同样也要交上一份合理的分析报告。
只不过架构师，面临的问题不再纯粹是业务问题，还需要重点突出对业务所在系统架构的瓶颈做出分析判断，并提供解决措施。
若平时不对系统的瓶颈做关注与分析，不敏感数据对于用户的体验，这份报告也难以做的令人满意。
《决战大数据》这本书，理论上看起来都很完美，但是如果不能用现实的案例来验证，这本书就是一本“别人的书”。因为书里的思想，有可能是过期的，有可能是别人编撰的，成为不了你的思想。每个人的思想都是独一无二的，哪怕是“乌合之众”的一员，同样也带有自己的情感诉求，放到陌生的环境，依然有自己处理问题的方法方式。
在《别再死盯着ROI》这篇文章里，车品觉谈到了他当年的一个决定，根据复购率最高的30%的广告关键词进行跟踪，看看跟着这些广告词而来购物的用户，在三个月后，是不是还会再次进行登录并购物。
这个故事背后的实现，完全靠技术。技术人员在此场景中，完全是产品经理的枪，指哪打哪。做的好，都是产品经理的功劳，当然一部分的产品经理都是在背着风险，因为产品经理或者营运做不好，是直接和收入挂钩的，而技术，则永远是在背后做贡献。
技术员有着明确的敌人，就是技术难题；而产品，则有太多的敌人，有时候看不清敌人在哪；有时候明知道敌人就在哪里，却苦思冥想而不得战术要领。两者都是在费脑子，只不过这么看来，技术的脑子费得不如产品那么多，那么强度大。
如果技术要赶上产品或者运营的思路或者能做得更好，当然最好。但是术业有专攻，这样的人凤毛麟角，不是嘛。
《别再做“碰巧游戏》开篇就给了我们一个很好的方向：趋势。
大量的产品经理，高级开发在一个招聘网站开始活跃，说明某一家公司内部出现了一股趋势。抓住这股趋势就能干点事情。所谓的趋势，就是人气。人气往哪里跑，那里就肯定有市场。如果拿不到政府公布的新生婴儿出生率，那么单看网络上6岁以下妈妈群，妈妈团的数量，就能知道是不是围绕着儿童这一主题市场，做点事情。如果每年大量的毕业生找不到工作，失业率上升，是不是可以考虑培训机构。数字背后意味着市场都懂，关键是怎么去分析得到趋势所向。
互联网未来的人才之战，应该在于分析师，即”市场解码员“。而这些”市场解码员“的最终杀手锏应该是一张或者多张”仪表盘“。在大数据工程师眼中最没有技术含量的”仪表盘“，技术简单，实现方便，现成的js库一拉，什么都能给你解决的了。但是”仪表盘“上为什么有这表那表，这图那图，大数据工程师一般都不会去深究的，他们木讷的脸上只有这两个字：”需求“！
《全域大数据》，即数据的上帝视角。每个人的行为数据都掌握在一家公司收下，这家公司不火才奇怪。根据你的消费行为，直接量身打造属于你的消费圈，你所到的每个地方都能满足你的购物，旅游，保险需求，那你的口袋还能扎紧嘛？
而目前的现状是，这些数据都需要流通成本。无论是消费数据，医疗数据的买卖，每个公司得到的都只是片面的生活场景，而且能否鉴定是同一个消费者，都存在技术困难。那么使用成本就更高了。
《数据分类与数据价值》：毫无疑问，数据的价值来自于数据分类与数据融合。数据分类实现是， 提炼精简的前提；数据的融合，是产生价值的必要条件，任何孤立的数据，不利于很好的扩展数据的应用。
细节的实现上，经常会有主数据管理一说。我觉得主数据管理很虚，因为并不是特别量化的行为。我们用主数据，到底用来做什么呢？
得到一些灵感还是来自于这篇文章：
https://blog.csdn.net/bbqk9/article/details/6031944
文中指出元数据与主数据的不同，似乎一下就能帮你明白主数据的范畴。元数据是数据的数据，即定义数据的数据，比如HR系统中的雇员，定义雇员的表或者试图，这些数据库对象就是元数据。而雇员在每个部门的应用软件中，昵称，职位和编号，都会有不同，如何在每个系统中都准确无误的描述这个人，就要用到主数据。一旦某一个系统更改了有关这名雇员的信息，这份更正的雇员信息，需要同步到其他系统里面。
精确的维护主数据是产生数据价值的前提，是定制客户化营销策略的一种保障。主数据也是分类数据的一种，因此维护它具有极高的战略意义。