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我们自己终会成为大数据 从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户「口味」的产品和 服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。 对于大数据在商业上的用途，这句话说得很清楚。前半句是重点，了解用户的行为习惯和爱好，这 就是大数据的核心价值。 1. 元数据（ Metadata ）的概念 简单说，元数据是对数据本身进行描述的数据，或者说，它不是对象本身，它只描述对象的属性。 比如，一幅画本身，是数据。而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等，就是它的元 数据。 再比如，你妈逼你结婚，找了个男的让你相亲。你并不认识他，但你妈告诉你他的年龄、身高、 体重、体貌特征、家庭背景、收入、爱好特长，你心里也就对他有了印象。即便你还不认识他。 元数据的价值，第一是能够从侧面描述对象，第二点就是可以结构化、信息化。 什么意思呢？ 比如，我们要判断一幅画的价值，除了专家直接通过画的艺术性来评价，还可以通过元数据来判断 。 这幅画是名家的还是二流画家的？这幅画是作者在他创作鼎盛时期的作品，还是在年轻时的作品？ 这幅画是作者擅长的类型还是他不熟悉的？ 用这些描述的信息，我们居然就能把这幅画的价值算得八九不离十。虽然肯定会存在误差，但同样 是科学合理的方法。 那用元数据而非数据本身描述对象的意义何在？ 这就是在大数据上产生的价值了：对于非结构化的、非量化的对象本身，结构化的元数据可以用以 快速计算和判断。 比如，你妈拿了 100 个单身男的资料，你要是一个一个去仔细翻阅，那几天都翻不完。但你告诉 你妈，高学历的可能意味着素质很高，高收入的可能意味着能力很强，所以先把低学历低收入的 筛掉，剩下的再依据身高体重年龄这些信息排序，那效率就高得多了。 注意，这样的方法仍然会有失误的，说不定真爱就在被筛掉的人里。但这样的概率微乎其微。 相亲里似乎还不太明显，但大数据在真正产品应用中，产生的效果就天翻地覆了。 2. 大数据应用的第一阶段：辅助产品。 最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。 过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景 和步骤。 问卷是最常见的，但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验，要搭建环境（一般是有单面玻璃 或摄像头的）、邀请志愿者，然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。 比如这样的通过摄像头监视观察室。 （图片摘自： 0/jkx/newsdetail.asp?id=1038 ） 显然这种办法非常笨重。 而现在的互联网产品则根本无须这么麻烦。用户所有的使用数据、行为，都是记录在案的，想知道 什么，瞬间就能分析出来。 过去想知道用户有没有做一件事，比如有没有用过这个功能？太难了。 现在呢，就问点击这个行为，点击了几下、点击在哪里，什么时候点的，甚至这是在什么地方点的 、点击之后又做了什么，一清二楚。 用户平时用不用这个功能、怎么用这个功能，也就一目了然。 对于产品设计者来说，这是至关重要的数据。而且，这是完整的数据！如果是互联网产品，那么我 知道的是所有用户的数据，不是过去传统行业产品的样本数据。 腾讯知道所有微信用户有多少用朋友圈、知道这些用户每天都发几条朋友圈、知道这些用户每天都 发了什么。每一个数据都是真实可用的。 （过去发行量再大的报纸也很难知道读者性别，然而现在再小的微信公众号也可以实时获取。） 在实体产品的行业，随着未来整个产品从生产到销售到使用的信息化，大数据也会渐渐起到更大的 作用。过去我卖的一瓶水，可能到某个超市就断掉了，我不知道这瓶水被谁买走了。但现在我在天 猫卖的一瓶水，我知道对方这个用户是每个月买十箱水的，他的地址是某个高档餐厅，那我就知道 这瓶水的目标受众是谁了。 这是元数据的价值所在。 所以说，大数据的第一阶段是：辅助产品设计者做判断、让产品制造者更好地满足用户。 这时候的大数据主要是来为产品提供支持，产品再应用于用户。 3. 大数据应用的第二阶段：创造价值。 在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成 了最有价值的产生本身。 很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗？是哪个协会吗？是哪个科研机构吗？都 不是，是淘宝。 拥有最全面的个人信用信息的，是人事局吗？是银行吗？是咨询公司吗？都不是，是支付宝。 道理也简单得很，所有行为（消费、交易）发生在了这个平台上，而这个平台又有所有数据的记录 ，那这些数据就能产生巨大的价值。 你以为做医疗健康这方面的产品仅仅是关注你的健康吗？