大数据如何才能落地
1、大数据可以为商业运营者找到大致的方向，但正在落地到商业操作，反而不如小数据更有用、更有效。
一亿 个注册用户的基础数据，不如1000万个活跃用户的完整行为数据有价值。对初创企业进行客户探索、发现和验证时，几百个甚至几十个顾客、用户的完整数据远比得到的千万级数据更有有价值。也许正是因为每个数据单元都有断裂或遗漏，大数据的价值才难以被挖掘出来。
应用大数据的能力之一就是把数据变小。在构建数据模型时，你需要的其实不是千万，甚至不是面面俱到的数据，而是比较敏感的数据指标。比如分析关键词搜索量，要分析北京、南京各多少？而不是笼统的说增加了多少。
从某种意义上说，大数据没有真正的全面数据，关键在于你使用的放大镜倍数。即使基于大数据进行决策，仍然有猜测和赌博的成分在里面。所以大数据和小数据应该可以互为作用，而不必比较谁更强。
要从问题、愿景导向来收集数据，一方面数据的收集、存储、备份的成本都不低，另一方面数据价值也可能在衰减。
就现状而言，大数据技术可能更多地用于推荐和营销，不是因为它更容易，而是因为它容错的空间更大。但一旦上升到解决问题的层面，其容错空间就大大缩小了。人们很喜欢谈论沃尔玛“啤酒与尿布 ”的故事，但是其相关性只发生在周五下班后，而且一年后这个关联就不会再出现了，数据是随着时间在衰减。因此，数据部门要不断跟踪，不能一条经验走到黑。
大数据分析
数据分析的4个层次：从上到下分别是，表象层，本质层，抽象层，和现实层。
1、表象层就像汽车的仪表盘，只是告诉你发生了什么，并适时作出警报提示，是what。
2、本质层像诊断仪，不再局限于肉眼观察的表面症状，而是去检测身体内部的问题，这个层面是要揭露现象背后 的动因，找到规律，是why。
3、抽象层是从特殊到一般的过程，对业务问题进行抽象，从模型去刻画业务问题，是how。这个层面做的事情就是把问题映射到模型。
4、现实层就是一般到特殊的过程，将抽象的模型套用到现实来，告诉大家如何去行动？是：when,where,who,whom。
新浪微博如何使用大数据？
1、是“连接”，如果数据没有连接，微博账号就会成为孤岛；
2、是数据流动，静态数据的价值很有限，要流动起来；
3、是开放，如果是封闭体系，其中的数据价值很难得到发挥；
4、是云计算，把原始数据加工；
5、是开放，和第三方合作伙伴一起来分享。
如果在社交网络的层次上和知识图谱进行映射，一个人感兴趣的一个东西、一类知识，就形成了戏曲图谱的立方体，这就是新浪微博的底层大数据结构。有了这样的结构支撑，新浪微博的想象或者应用空间就会很广。
企业对互联网的认知
企业对互联网的认识大概可以分为5个层次，分别是媒体，舆情，电商，资源挖掘，传播管理平台。
第一个层次，互联网被看作大众传播的媒体；
在第二个层次，互联网被看作舆情监控平台；
第三个层次，就是所说的电商；
第四个层次，作为资源挖掘或者可以理解为大数据；
第五个层次就是传播管理平台，这是未来企业应该在互联网空间存在的状态，改变现有的组织结构，建立扁平化传播管理部门，开发和运用传播管理的技术平台，与生活者进行着全天候沟通。
今日头条与个性化推荐
推荐带来的是移动互联网时代人与信息的一种新关系，而定制还是旧时代的产物，定制还需要劳烦用户做很多操作，个性化推荐不需要用户做出任何选择。由于用户每做一次选择都要思考一下，还是比较痛苦的。只有让用户更方便，才能体现出真正的个性化。
三只松鼠与品牌分析
在这个时代，品牌价值有两个核心因素，一是你拥有多少忠诚顾客，二是你能为顾客提供更多的附加价值。当一个培育认知型市场形成之后，顾客的消费理性也在不断提高，企业将转型为品质型、服务型的品牌，谁在品牌上率先突围，谁将是胜利者。
