在2012年1月于瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是讨论的主题之一。这个论坛上发布的一份题为《大数据，大影响》的报告宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。在零售业正在发生变革、新型营销理念异军突起的今天，数字化营销、个性化市场营销模式崛起，最大限度的满足了个性市场的需求。电视、报纸等传统媒体在增长在放缓乃至衰减，随着多网融合，大数据正在将传统渠道的数据融合，由此形成的“数据为王”的营销格局。

不难看出，大数据营销是未来营销的主战场。

    大数据这个概念如此火爆，但其中装的有多少是概念，有多少又是群起的炒作，有多少人真的了解大数据的意义，我们全在雾里看花。大数据当然很大，但大并不代表一切。在数据统计里有这样一个经典案例：1936年总统大选时，美国著名期刊《读者文摘》以全国各地的电话簿为参考，发出了1000万份读者调查表，最终回收了200万份，要知道在那个年代，这是一次有可怕数据量支撑的调查。最后得出的结论是共和党的兰登将以57%对43%的绝对优势战胜民主党的罗斯福。结果呢？罗斯福以62%的支持率得以连任，《读者文摘》也由于这次惨败于1937年被迫停刊。

    原因很简单，1936年正值大萧条时期，那些装得起电话的都是有钱人，而偏偏是那些装不起电话的中低收入者和失业者，都是罗斯福坚强的后盾。以电话簿为参考做调查，即使数据再大也是无用功，因为从一开始就走错了方向。到了今天，我们依然有可能会犯70多年前《读者文摘》的错误，我们并不会因为科技的发展、互联网的强大和数据的海量存储就成为全知全能的上帝。相反，手中掌握的这笔庞大的数据反而可能使我们变得盲目和愚蠢。

大数据的大的真正意义在于，人们有能力掌握宏观资料，去进行交叉融合的综合分析研究，使之产生乘法效应。

    一个人在网上只买过验孕棒并不会使塔吉特为其推送婴儿产品，相反，一个人在网上买毓婷也不代表她不需要尿布，这是一个道理。只有对综合的、细颗粒的、微观的数据进行有逻辑的相关性分析，才能发挥大数据的核心价值。比如，我们追踪一位女性顾客的消费行为，不仅仅是追踪其购买服饰的价格带、品牌喜好，更应该与海量的周边信息进行关联。比如下单时间、浏览时间，甚至她喜欢的零食、书籍等发生了什么变化。

    如果之前看青春小说现在看科特勒，是不是意味着她已经开始步入职场？那么她的浏览时间段有变化吗？这对于主打职场服装的品牌是否意味着推广机会？还有哪些数据可以为这一点作证？进而是否可以分析出她具体进入了什么类型的公司？担任什么职务？有没有必要为其推荐笔记本电脑？
毫无疑问，大数据是个远景客观的项目。

    大数据的完美应用，正像我们大脑每时每刻都在做的那样，接收无数的信息，从中剔除或者暂时存储低级别信息或者无用信息，然后与目标相关的高级别信息进行运算和处理，最后得到结论。
 
    很可惜，我们无法存储海量的信息，而丢失信息和误存储信息的比率又大得惊人。在现实中，数据之间的相关性研究，正是目前大数据研究的要点和难点之一，如何在几千几万种看似不相干的数据之间，找到之间可能的联系和逻辑关系，这事没那么简单。

    总的来说，大数据、大营销，已经是一个不可逆转的趋势。但最终技术和数据，只是服务于营销的一种新手段，究竟深刻的洞察、精准的定位、与创新的策略还是成功营销最根本的要素。

    当无数人把产品做的越来越复杂时，乔布斯创造了极简的IPONE；当无数大企业迷信市场调研的时候，乔布斯的名言却是“谁说我不去问用户?我常问用户，每天早上起来我就对着镜子问用户：你要什么？”

    好的产品，必然来自细微的生活观察，而不是盲目的相信所谓的市调数据分析。当然，也不是说数据无用，市调只是数字而已，就像法律法规都是一成不变，任何人都可以参照比对。但作为一位好的律师，却可以根据事情的不同做有利于自己的解读。

    观察用眼，洞察用心，我们往往需要再调研的基础上，加入人性的理解。因为数字的本质是人，数据挖掘就是在分析人类族群自身。最后，叶茂中这厮提醒大家：别陷入大数据的迷谭之中！