大數據 (Big data)，指的就是資料量規模非常巨大，大到無法透過目前的主流軟體工具，在合理的時間達到擷取、管理、處理的動作。在過去，人們在機房中用龐大的超級電腦來處理這些巨大的數據，但隨著科技的進步，晶片處理的速度越來越快，成本越來越低，處理這樣的數據已經不再遙不可及，你不用是 Fortune 500 大企業，一個新創的公司就有能力、和本錢可以做這些事。
既然處理大數據的門檻已經降低了，那我們要處理哪些數據？分析的資料要應用在哪裡？萬事起頭難，在開始之前，我們可以從以下五個方向開始思考。
1. 與其思考消費者想要什麼，不如直接去問他們
詢問消費者想要什麼產品，對產品的評價等等，你可能會覺得這不是什麼新概念，但大數據的處理下，我們可以不用傳統的訪談和問卷，而是使用動態的資料去了解潮流、市場、競爭、行為和互動的模式。
例如 Amazon 做了一些很好的示範：
1. 買這個產品的消費者通常也會買哪些產品。
2. 買了此產品，經常也會買哪些產品。
3. 消費者在買了此項產品後還看了哪些產品。
4. 消費者對此產品的總體評價有幾顆星。
這些都是消費者想要獲得的資訊，而處理他們想要的資訊，並且在適當的時機的提供給他們，就是很好的一個商機。
2. 凡走過必留下痕跡，任何事情都有蛛絲馬跡可以追蹤
假如 Amazon 沒有儲存消費者的資料，是無法產生那些貼切的推薦的。他背後資料處理和複雜的邏輯，遠比想像中困難，而且還需要相當的成本。
不過摩爾定律擺在眼前，你永遠不知道未來電腦的速度會有多快，就算你覺得用現有的技術無法處理現在的資料，但把他存取下來，未來會有辦法處理的。所以建議你在該領域可能會運用到的相關資料，先做量化的存取，等到一定的量出來後，處理的成本也降低了，再經過數據分析，你會得到一些驚人的結果。
3. 數據可以跨國界，但應用卻要在地化
你想要的資料組通常是跨國界的，但對個人來說，地域性的資料相對來說對他比較有用。例如：氣象公司使用的是全球的天氣資料做分析，創造出來的結果卻是地域性的，不同定位的銷售驅動分析。例如：在芝加哥資料顯示出高溫預報，這時候就很適合推出短袖的產品；但是在鳳凰城就還在熱賣夾克。
這些資料幫助廣告商和零售商，形塑出更精準的銷售訊息和消費者溝通。
4. 地點、地點、還是地點
定位是下一個世代的人類基因工程，這是一個很棒的方法去了解消費者行為，然後提供脈絡式的解決方案。例如：Telenav 透過 Scout ( iPhone 的導航 App 開發商 ) 所提供的地圖廣告資料，分析人們的行車距離與購買意圖的關係，以提供適合的廣告資訊。
(相關資訊可以參考：〈行動廣告怎麼做？當顧客就在附近的時候，趕快給他優惠訊息！〉)
5. 透明的世界
隨者資料的取得和串聯越來越容易，任何事情都可以被透視，誰都不能擔保會不會有人那這些資料來做什麼勾當。所以保護使用者和公司變成是很重要的一環，甚至可以是一門生意。
- 大數據結合手機
當人類在處理登入月球或是大氣資料時，就已經在使用大數據了。但為何最近又夯了起來，我想就是因為手機的發明吧！假如沒有手機，大數據的內容沒有辦法這麼容易的接觸到大眾，例如 Google Maps 的應用、即時天氣、價格對照、附近店家等。當然，別忘了這都是建立在暢通的網路環境下，所以雲端設備也是一塊兵家必爭之地。
- 使用者經驗
最讓人興奮的商業模式，還是在於創造最棒的使用經驗給消費者，更簡單直覺、更貼近消費者的需求。看清你的目標，並想想看大數據要怎麼幫助消費者的日常生活；整合線上和離線的資料等；然後再思考到怎麼結合終端裝置 (手機) 的應用。
未來的世界將是數據的世界，能掌握越多數據的人，就越能掌握到下一個時代的脈動。
（資料來源：Fastcompany；圖片來源：bionicteaching, CC Licensed）
