像很多专家预言的一样，电商下半场大数据要大显身手了。
一时间，大家都开始强调起大数据如何重要、如何改变一个人的生活、如何改变一个公司的运作……大数据真的这么深入我们的生活吗？真的那么无懈可击吗？
PayPal创始人曾经说过，如果处理不好大数据，反而会成为有害的东西。
当我们花费了80%的时间收集整理杂乱无章的数据时，却忘了将精力放在商务经营的本真上。
半年前，有位创始人拿了自己的投资项目来，想用大数据的运算来分析中国中小餐厅的经营状况，比如，客人选择吃饭的时间、习惯点哪款菜、平均等餐时间、等待时间是否超过客户耐心、在等待时间里可以做些什么……
这位创始人认为这个运算能给几百万个小餐厅带来利益，事实上，用数据运算出顾客愿意等餐的时间，或是喜欢点的菜品，并不代表解决了饭店真正的问题。
因为，中小餐厅的商业问题是：上座率不高和餐厅闲置时间过长。
以我正在做的特购社为例，我们公司也常有大数据专家找来，说可以做用户分析。比如，用户来自哪个省，习惯白天登录还是晚上登录等等。其实，这种数据分析并不能打动我，因为，早期企业的重中之重是商品与用户的匹配度！所以，从商业角度来看，目前大数据与我而言，还不具备有用的价值。
大数据分析源于很早的概念consumer in science（消费者心理分析），另外一个词就是business intellengent（商务行为分析）。
90年代，沃尔玛有一个很出名的销售故事——啤酒尿布事件，据说沃尔玛经过数据分析，发现在其超市购物的男性用户，购买啤酒时关联消费最多的是尿布，因此，他们将啤酒和尿布摆在一起销售，竟然提高了销售。（回复关键词：沃尔玛可查看整个事件）
在这件事里，数据的分析标地是很清晰的，专门针对男性用户购买的关联度，但是，目前很多所谓的大数据运算带有很大的盲目性，因为目标不明确，只是为数据而数据，单纯的想从数据分析中找到信息，脱离了用户。
而大数据分析是需要扣紧用户的，一、用户是谁？二、用户行为是什么？然后再分析出其中的逻辑。
比如，用户网上购物的动机，用户消费某款商品的动机，用户网上实现交友行为的动机等等，才是用大数据进行分析的立足点，否则这样的数据分析对企业的经营发展并没有帮助。
因此，对于大数据分析黄若有几点建议，一、做大数据分析需要有明确的商业逻辑作为支撑；
二、大数据避免宽泛，应深入剖析；做大数据分析时，尤其不要把各种数据堆在一起，如果以为数据分析就能解决企业的运作，这样的期望值就太高了。
三、企业早期应慎用第三方做大数据分析，以避免大数据泄漏带来的风险；
四、能够理清数据才能把控好企业。经营商务公司时，如果一张A4纸容纳不了所有的数据，说明你对企业的运作是不清晰的。
1998年前后，有幸被邀请去德国麦德龙公司参加高管面试，最后一个环节要跟CEO见面，进了他的办公室后，他很客气的跟我握了手，并递给我一张A4纸，上面是总部楼下过去一天的基本经营数字，然后他找了借口离开了。10分钟后，他返回问我对这张纸上数据的看法。其实，他的这种做法就是典型商业管理者对数据运用最基本的逻辑。
如果不能从一张A4纸上的数据看出经营的基本状况，也就意味着没有能力把控这家企业，以上是我个人经历跟大家的分享。
所以，要做大数据分析的话，只有目标清晰明确才不会在信息爆发的时代被一堆数据垃圾淹没。最后，黄若观点：数据要“精”“准”，避免“杂”“乱”“多”。
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