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戶畫像的價值在于被使用。當(dāng)越來越多的團(tuán)隊使用用戶畫像，那么用戶畫像就會越來越像一個真實的用戶，幫助團(tuán)隊從用戶的角度出發(fā)去設(shè)計軟件。
最近和產(chǎn)品經(jīng)理又對撕了N次，心好累～
對撕的起因很簡單，針對某些設(shè)計細(xì)節(jié)點，他認(rèn)為“應(yīng)當(dāng)如此如此”，我認(rèn)為“應(yīng)當(dāng)如此如此”…
于是我們倆如此來如此去，卻猛然醒悟到一件重要的事情，不管我們倆怎樣認(rèn)為，我們都不屬于產(chǎn)品設(shè)計的“目標(biāo)用戶”，我們的經(jīng)驗并不等同于用戶的期望和想法。
為了避免以后反復(fù)發(fā)生此類無意義的爭論，我們決定針對正在跟進(jìn)的教育B端業(yè)務(wù)制作用戶畫像。
因涉及到教育產(chǎn)品的商業(yè)機(jī)密及受訪者的隱私信息，下文中的畫像案例已進(jìn)行脫敏處理，對部分信息進(jìn)行調(diào)整，請大家更關(guān)注其中涉及的方法，不要拿來直接使用哦～
文中所用Sketch模板地址：https://pan.baidu.com/s/1qmz4pZ40a_H2P0RkbV24wA
首先，我們在開始制作畫像前，要先明確畫像所服務(wù)的業(yè)務(wù)。
業(yè)務(wù)性質(zhì)：教育行業(yè)SaaS產(chǎn)品
目標(biāo)客戶：終端用戶
服務(wù)內(nèi)容：為教育企業(yè)（學(xué)校）提供解決方案
商業(yè)模式特點：
用戶畫像，是教育B端產(chǎn)品目標(biāo)客戶（學(xué)校）及其多個核心角色共同構(gòu)成的畫像。可以用于幫助我們解決版本設(shè)計中的如下問題：
我們的用戶畫像需要體現(xiàn)目標(biāo)客戶（學(xué)校）以及擁有決策權(quán)的關(guān)鍵角色信息。
學(xué)校是我們的目標(biāo)客戶，我們進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計的目的之一是要幫助學(xué)校達(dá)成目標(biāo)，因此我們需要在用戶畫像中明確以下信息。
（1）學(xué)校標(biāo)識
包含學(xué)校Logo、 名稱以及公私性質(zhì)。
上述元素應(yīng)當(dāng)簡單并且容易記憶，可以形成快速的視覺記憶。
（2）學(xué)校背景
該校的行業(yè)地位，學(xué)校規(guī)模及包含的學(xué)級。
（3）學(xué)校目標(biāo)
你的產(chǎn)品希望解決和能夠幫助到學(xué)校的那部分，這也是我們必須滿足校方的條件。
如下某中學(xué)范例：
產(chǎn)品設(shè)計的另一個目的是為產(chǎn)品的實際使用者提供價值。使用者的接受度越高，我們跟學(xué)校之間的關(guān)系就越好，也能顯著降低學(xué)校更換供應(yīng)商的可能性。
但在學(xué)校的產(chǎn)品運轉(zhuǎn)流程中一直存在諸多角色，只有在決策鏈上的角色，才是有價值的關(guān)鍵角色。
我們首先應(yīng)該考慮希望獲得誰（角色）的認(rèn)同，然后再研究他們的個性。這就是為什么職位信息需要擺在第一位，它揭示了這個角色在學(xué)校組織結(jié)構(gòu)中的地位，他們擁有什么樣的經(jīng)歷，以及承擔(dān)什么樣的責(zé)任。
當(dāng)我們想賣給公立學(xué)校時，我們首先要打動目標(biāo)學(xué)校所屬的教育局，因為設(shè)備采購需要教育局來出資購買，其次才是公立學(xué)校的校長，因此在初期購買階段，公立學(xué)校決策鏈中最重要的是教育局和校長；而到了私立學(xué)校，因為出資人不是教育局，私立學(xué)校的校長會更具決策權(quán)，因此在初期購買階段，私立學(xué)校決策鏈中最重要的是校長。
因此在銷售階段會更關(guān)注教育局/校長的角色畫像。
那么在續(xù)費階段呢？教師和學(xué)生的意見會開始在該階段變得重要起來，因為他們是最終的使用者，是產(chǎn)品的檢驗者，他們將親自檢驗這款軟件是否真的適用。通常在學(xué)校決定購買我們的產(chǎn)品之前，教師和學(xué)生沒有話語權(quán)，但在是否要續(xù)費時，他們的話語權(quán)比重會開始顯著提升。
因此在我們的產(chǎn)品設(shè)計階段，會更關(guān)注教師和學(xué)生的角色畫像，我們現(xiàn)階段的調(diào)研目標(biāo)也是為了獲取這兩類角色的用戶畫像。
下圖為公立學(xué)校中不同階段的關(guān)鍵角色：
下圖為私立學(xué)校中不同階段的關(guān)鍵角色：
通過調(diào)研方法來收集不同職位角色的客觀資料(基礎(chǔ)特征、使用情況和使用環(huán)境）和主觀資料（觀點、目的和偏好），以此作為進(jìn)一步細(xì)分的依據(jù)。
可通過以下方法采集所需的資料：
1）后臺數(shù)據(jù)拉取
可以幫助我們利用現(xiàn)有資源搜索所需的客觀資料。
羅列以上所需的客觀資料類目，以需求的方式交由后端或數(shù)據(jù)分析師，請求幫助批量拉取現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過對現(xiàn)有客觀資料進(jìn)行分析建模可以幫助我們構(gòu)建角色畫像的外在行為特征。
2）定性訪談
3）實地觀察
4）問卷調(diào)研
（1）根據(jù)角色對訪談對象分組
將收集到的數(shù)據(jù)大致分類后，根據(jù)角色不同對受訪者進(jìn)行分組，例如：教師和學(xué)生。
（2）找出行為變量
根據(jù)角色不同對受訪者進(jìn)行分組后，把每種角色身上觀察到的一些顯著的行為列成不同的幾組行為變量。
找4～7名左右職位相同但不同年級/學(xué)校的角色，結(jié)合我們的業(yè)務(wù)目標(biāo)（周活/降成本），對比同類角色用戶的多組行為變量，如下表格教師角色的變量行為整理：
（3）映射訪談對象與行為變量的關(guān)系
將角色的行為變量做成一個區(qū)間軸，再把訪談對象放到區(qū)間軸上對應(yīng)起來，不需要那么精確，標(biāo)出相對位置即可，行為變量通常分成兩種情況：
一種是連續(xù)性，比如教師角色使用我們產(chǎn)品的頻率描述是：經(jīng)常到較少。
另一種則是非連續(xù)性，比如教師角色的批改傾向：系統(tǒng)自動批改、學(xué)生自批、教師自主批改。
（4）找出共性行為模式
完成映射后，尋找在變量軸上的對象群。如果一組對象聚集在多個不同的變量上，則可以代表一類角色存在顯著的共性行為表現(xiàn)（通常每類角色會有2～3個共性行為）。
如上圖最右側(cè)的一組角色展示，這一類角色具備的明顯的多種共性行為：較少使用智能教學(xué)產(chǎn)品、習(xí)慣自主批改、對智能教學(xué)產(chǎn)品操作不熟練等，而這幾點行為具備了必然的邏輯或因果聯(lián)系，不再是我們個人的假想關(guān)聯(lián)。
不同角色根據(jù)其共性行為可以劃分出更多的角色類型，如教師可以根據(jù)共性顯著的態(tài)度和年齡來劃分，學(xué)生可以根據(jù)共性顯著的成績和學(xué)習(xí)能力來劃分：
一旦我們找到共性行為，就可以創(chuàng)造用戶畫像了，在用戶畫像中利用收集到的各自角色特征構(gòu)建個性化資料，個性化用戶資料可以幫助我們更深入了解用戶特征，所處環(huán)境，工作強(qiáng)度，日常需求和遇到的問題，這樣可以設(shè)身處地的去理解他們。
（1）職位信息和用戶資料
建立角色的視覺形象，包含照片、名字、年齡、教育背景、人格特質(zhì)和思維模式，重點突出態(tài)度和工作職責(zé)范圍。
如下圖中的年輕教師角色畫像：
（2）角色使用場景
結(jié)合使用場景進(jìn)行故事描述，在描述中體現(xiàn)行為變量等因素，讓角色的背景和形象更加鮮活。
如下圖的年輕教師角色故事：
（3）角色痛點 & 愿景
描述角色使用智能教學(xué)產(chǎn)品時的的痛點和愿景，如下圖關(guān)于年輕教師角色的相關(guān)描述：
（2）角色的社會關(guān)系
角色們是同一學(xué)校的一部分，他們之間存在人際關(guān)系和社會關(guān)系。考慮角色的社會關(guān)系是否有意義時，可以考慮以下兩點：
客戶畫像模版，包含客戶學(xué)校內(nèi)的所有角色類型：
對應(yīng)角色畫像模板：
用戶畫像通過使用而變得生動。要做到這一點，團(tuán)隊需要了解并能夠引用這些用戶畫像。角色需控制在不超過5-7個，否則很難跟蹤和分析用戶群體。
我們希望用戶畫像是穩(wěn)定的，但是有時候用戶研究或者反饋會帶來大量的新信息。重新塑造用戶畫像會帶來認(rèn)知負(fù)擔(dān)，我們可以嘗試用一條故事線來推動，比如用戶畫像中的人物升職了或職務(wù)內(nèi)容發(fā)生了調(diào)整。再不行，可以嘗試用啟動會議來介紹這些改變。
在已獲取的角色畫像中，我們也需要根據(jù)場景來對角色類型進(jìn)行主次區(qū)分，也可以考慮增加負(fù)面角色，如不愛學(xué)習(xí)/上課注意力不集中的學(xué)生無法視為我們自主學(xué)習(xí)場景下的目標(biāo)角色用戶。
我們可以將用戶畫像的描述做成一頁紙貼在墻上，這樣設(shè)計團(tuán)隊成員每天走進(jìn)辦公室就能看到。即便團(tuán)隊成員無法在一起工作，也可以采用以下方法：
總的來說，用戶畫像可以幫助設(shè)計師跳出自己的需求，了解真正使用產(chǎn)品的人的需求。這個對于終端辦公軟件來說尤其重要，因為很多軟件開發(fā)者與產(chǎn)品的用戶完全不相似。用戶畫像的價值在于被使用，當(dāng)越來越多的團(tuán)隊使用用戶畫像，那么用戶畫像就會越來越像一個真實的用戶，幫助團(tuán)隊從用戶的角度出發(fā)去設(shè)計軟件。
參考文獻(xiàn)：
愚者秦，微信公眾號：feather-wit，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。先后任職于愛奇藝、字節(jié)跳動的一枚體驗設(shè)計師，同時是兼職寫小說的斜杠青年，善于總結(jié)和抽象設(shè)計方法，熱衷于探索不同用戶場景下的產(chǎn)品策略。
本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
近和產(chǎn)品經(jīng)理又對撕了N次，心好累～
對撕的起因很簡單，針對某些設(shè)計細(xì)節(jié)點，他認(rèn)為“應(yīng)當(dāng)如此如此”，我認(rèn)為“應(yīng)當(dāng)如此如此”…
于是我們倆如此來如此去，卻猛然醒悟到一件重要的事情，不管我們倆怎樣認(rèn)為，我們都不屬于產(chǎn)品設(shè)計的“目標(biāo)用戶”，我們的經(jīng)驗并不等同于用戶的期望和想法。
為了避免以后反復(fù)發(fā)生此類無意義的爭論，我們決定針對正在跟進(jìn)的教育B端業(yè)務(wù)制作用戶畫像。
因涉及到教育產(chǎn)品的商業(yè)機(jī)密及受訪者的隱私信息，下文中的畫像案例已進(jìn)行脫敏處理，對部分信息進(jìn)行調(diào)整，請大家更關(guān)注其中涉及的方法，不要拿來直接使用哦～
文中所用Sketch模板地址：https://pan.baidu.com/s/1qmz4pZ40a_H2P0RkbV24wA
首先，我們在開始制作畫像前，要先明確畫像所服務(wù)的業(yè)務(wù)。
業(yè)務(wù)性質(zhì)：教育行業(yè)SaaS產(chǎn)品
目標(biāo)客戶：終端用戶
服務(wù)內(nèi)容：為教育企業(yè)（學(xué)校）提供解決方案
商業(yè)模式特點：
用戶畫像，是教育B端產(chǎn)品目標(biāo)客戶（學(xué)校）及其多個核心角色共同構(gòu)成的畫像。可以用于幫助我們解決版本設(shè)計中的如下問題：
1. 識別關(guān)鍵畫像
我們的用戶畫像需要體現(xiàn)目標(biāo)客戶（學(xué)校）以及擁有決策權(quán)的關(guān)鍵角色信息。
學(xué)校是我們的目標(biāo)客戶，我們進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計的目的之一是要幫助學(xué)校達(dá)成目標(biāo)，因此我們需要在用戶畫像中明確以下信息。
1 ）學(xué)校標(biāo)識
包含學(xué)校Logo、 名稱以及公私性質(zhì)。
上述元素應(yīng)當(dāng)簡單并且容易記憶，可以形成快速的視覺記憶。
2 ）學(xué)校背景
該校的行業(yè)地位，學(xué)校規(guī)模及包含的學(xué)級。
3 ）學(xué)校目標(biāo)
你的產(chǎn)品希望解決和能夠幫助到學(xué)校的那部分，這也是我們必須滿足校方的條件。
如下某中學(xué)范例：
產(chǎn)品設(shè)計的另一個目的是為產(chǎn)品的實際使用者提供價值。使用者的接受度越高，我們跟學(xué)校之間的關(guān)系就越好，也能顯著降低學(xué)校更換供應(yīng)商的可能性。
但在學(xué)校的產(chǎn)品運轉(zhuǎn)流程中一直存在諸多角色，只有在決策鏈上的角色，才是有價值的關(guān)鍵角色。
我們首先應(yīng)該考慮希望獲得誰（角色）的認(rèn)同，然后再研究他們的個性。這就是為什么職位信息需要擺在第一位，它揭示了這個角色在學(xué)校組織結(jié)構(gòu)中的地位，他們擁有什么樣的經(jīng)歷，以及承擔(dān)什么樣的責(zé)任。
當(dāng)我們想賣給公立學(xué)校時，我們首先要打動目標(biāo)學(xué)校所屬的教育局，因為設(shè)備采購需要教育局來出資購買，其次才是公立學(xué)校的校長，因此在初期購買階段，公立學(xué)校決策鏈中最重要的是教育局和校長；而到了私立學(xué)校，因為出資人不是教育局，私立學(xué)校的校長會更具決策權(quán)，因此在初期購買階段，私立學(xué)校決策鏈中最重要的是校長。
因此在銷售階段會更關(guān)注教育局/校長的角色畫像。
那么在續(xù)費階段呢？教師和學(xué)生的意見會開始在該階段變得重要起來，因為他們是最終的使用者，是產(chǎn)品的檢驗者，他們將親自檢驗這款軟件是否真的適用。通常在學(xué)校決定購買我們的產(chǎn)品之前，教師和學(xué)生沒有話語權(quán)，但在是否要續(xù)費時，他們的話語權(quán)比重會開始顯著提升。
因此在我們的產(chǎn)品設(shè)計階段，會更關(guān)注教師和學(xué)生的角色畫像，我們現(xiàn)階段的調(diào)研目標(biāo)也是為了獲取這兩類角色的用戶畫像。
下圖為公立學(xué)校中不同階段的關(guān)鍵角色：
下圖為私立學(xué)校中不同階段的關(guān)鍵角色：
采集角色資料
通過調(diào)研方法來收集不同職位角色的客觀資料(基礎(chǔ)特征、使用情況和使用環(huán)境）和主觀資料（觀點、目的和偏好），以此作為進(jìn)一步細(xì)分的依據(jù)。
可通過以下方法采集所需的資料：
1）后臺數(shù)據(jù)拉取
可以幫助我們利用現(xiàn)有資源搜索所需的客觀資料。
羅列以上所需的客觀資料類目，以需求的方式交由后端或數(shù)據(jù)分析師，請求幫助批量拉取現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過對現(xiàn)有客觀資料進(jìn)行分析建模可以幫助我們構(gòu)建角色畫像的外在行為特征。
2）定性訪談
3）實地觀察
4）問卷調(diào)研
2. 分析建模
1 ）根據(jù)角色對訪談對象分組
將收集到的數(shù)據(jù)大致分類后，根據(jù)角色不同對受訪者進(jìn)行分組，例如：教師和學(xué)生。
2）找出行為變量
根據(jù)角色不同對受訪者進(jìn)行分組后，把每種角色身上觀察到的一些顯著的行為列成不同的幾組行為變量。
找4～7名左右職位相同但不同年級/學(xué)校的角色，結(jié)合我們的業(yè)務(wù)目標(biāo)（周活/降成本），對比同類角色用戶的多組行為變量，如下表格教師角色的變量行為整理：
3）映射訪談對象與行為變量的關(guān)系
將角色的行為變量做成一個區(qū)間軸，再把訪談對象放到區(qū)間軸上對應(yīng)起來，不需要那么精確，標(biāo)出相對位置即可，行為變量通常分成兩種情況：
一種是連續(xù)性，比如教師角色使用我們產(chǎn)品的頻率描述是：經(jīng)常到較少。
另一種則是非連續(xù)性，比如教師角色的批改傾向：系統(tǒng)自動批改、學(xué)生自批、教師自主批改。
4）找出共性行為模式
完成映射后，尋找在變量軸上的對象群。如果一組對象聚集在多個不同的變量上，則可以代表一類角色存在顯著的共性行為表現(xiàn)（通常每類角色會有2～3個共性行為）。
如上圖最右側(cè)的一組角色展示，這一類角色具備的明顯的多種共性行為：較少使用智能教學(xué)產(chǎn)品、習(xí)慣自主批改、對智能教學(xué)產(chǎn)品操作不熟練等，而這幾點行為具備了必然的邏輯或因果聯(lián)系，不再是我們個人的假想關(guān)聯(lián)。
不同角色根據(jù)其共性行為可以劃分出更多的角色類型，如教師可以根據(jù)共性顯著的態(tài)度和年齡來劃分，學(xué)生可以根據(jù)共性顯著的成績和學(xué)習(xí)能力來劃分：
一旦我們找到共性行為，就可以創(chuàng)造用戶畫像了，在用戶畫像中利用收集到的各自角色特征構(gòu)建個性化資料，個性化用戶資料可以幫助我們更深入了解用戶特征，所處環(huán)境，工作強(qiáng)度，日常需求和遇到的問題，這樣可以設(shè)身處地的去理解他們。
3. 畫像呈現(xiàn)
1 ）職位信息和用戶資料
建立角色的視覺形象，包含照片、名字、年齡、教育背景、人格特質(zhì)和思維模式，重點突出態(tài)度和工作職責(zé)范圍。
如下圖中的年輕教師角色畫像：
2 ）角色使用場景
結(jié)合使用場景進(jìn)行故事描述，在描述中體現(xiàn)行為變量等因素，讓角色的背景和形象更加鮮活。
如下圖的年輕教師角色故事：
3 ）角色痛點 & 愿景
描述角色使用智能教學(xué)產(chǎn)品時的的痛點和愿景，如下圖關(guān)于年輕教師角色的相關(guān)描述：
4 ）角色的社會關(guān)系
角色們是同一學(xué)校的一部分，他們之間存在人際關(guān)系和社會關(guān)系。考慮角色的社會關(guān)系是否有意義時，可以考慮以下兩點：
4. 最終呈現(xiàn)的畫像框架
客戶畫像模版，包含客戶學(xué)校內(nèi)的所有角色類型：
對應(yīng)角色畫像模板：
用戶畫像通過使用而變得生動。要做到這一點，團(tuán)隊需要了解并能夠引用這些用戶畫像。角色需控制在不超過5-7個，否則很難跟蹤和分析用戶群體。
我們希望用戶畫像是穩(wěn)定的，但是有時候用戶研究或者反饋會帶來大量的新信息。重新塑造用戶畫像會帶來認(rèn)知負(fù)擔(dān)，我們可以嘗試用一條故事線來推動，比如用戶畫像中的人物升職了或職務(wù)內(nèi)容發(fā)生了調(diào)整。再不行，可以嘗試用啟動會議來介紹這些改變。
在已獲取的角色畫像中，我們也需要根據(jù)場景來對角色類型進(jìn)行主次區(qū)分，也可以考慮增加負(fù)面角色，如不愛學(xué)習(xí)/上課注意力不集中的學(xué)生無法視為我們自主學(xué)習(xí)場景下的目標(biāo)角色用戶。
我們可以將用戶畫像的描述做成一頁紙貼在墻上，這樣設(shè)計團(tuán)隊成員每天走進(jìn)辦公室就能看到。即便團(tuán)隊成員無法在一起工作，也可以采用以下方法：
總的來說，用戶畫像可以幫助設(shè)計師跳出自己的需求，了解真正使用產(chǎn)品的人的需求。這個對于終端辦公軟件來說尤其重要，因為很多軟件開發(fā)者與產(chǎn)品的用戶完全不相似。用戶畫像的價值在于被使用，當(dāng)越來越多的團(tuán)隊使用用戶畫像，那么用戶畫像就會越來越像一個真實的用戶，幫助團(tuán)隊從用戶的角度出發(fā)去設(shè)計軟件。
參考文獻(xiàn)：
代科技高速發(fā)展，一方面給人們生活帶來了便利；另一方面也給人們工作、生活沖擊越來越大。接下來的物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、智能硬件等高科技來襲，會進(jìn)一步顛覆人們傳統(tǒng)的生活方式、工作方式，所以我們有必要認(rèn)識和了解它們。隨著大數(shù)據(jù)概念深入人心，越來越多的企業(yè)開始認(rèn)可數(shù)據(jù)存在價值。挖掘自身數(shù)據(jù)價值、獲取外部數(shù)據(jù)是企業(yè)兩大需求。但在實踐中，企業(yè)發(fā)現(xiàn)兩大需求存在同樣問題，不論是自身數(shù)據(jù)還是外部數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)與有價值數(shù)據(jù)之間存在鴻溝，自身缺乏填平鴻溝的技術(shù)手段。
新興大數(shù)據(jù)公司成為解決問題的答案，他們具備處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和技術(shù)，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成能為業(yè)務(wù)提供支持的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈就此形成。
整個數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為三個部分，從上游的數(shù)據(jù)源到中游的數(shù)據(jù)服務(wù)商，再到下游的企業(yè)級用戶。因為大數(shù)據(jù)公司大多成立時間較短，自身業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)有限，一般是作為數(shù)據(jù)源和企業(yè)級用戶的橋梁，處于整個產(chǎn)業(yè)中游。做數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)應(yīng)用，挖掘原始數(shù)據(jù)的價值，為企業(yè)業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)支持。
在整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，數(shù)據(jù)服務(wù)是生態(tài)中重要一環(huán)，下接底層技術(shù)平臺，上接頂層應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)（big data）定義：
美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）給出的定義是：大數(shù)據(jù)是數(shù)量大、獲取速度快或形態(tài)多樣的數(shù)據(jù)，難以用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行有效分析，或者需要大規(guī)模的水平擴(kuò)展才能高效處理。
2.大數(shù)據(jù)的4V特征：
2. 1.Volume容量：數(shù)據(jù)體量巨大，從TB增長到PB指非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模型和增長速度；
①非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)量的80-90%，比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長快10-50倍，數(shù)據(jù)量是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的10-50倍；
說明：
a、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)-是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。包括所
有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
b、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，簡單來說就是數(shù)據(jù)庫。比如企業(yè)ERP、財務(wù)系統(tǒng)、醫(yī)療HIS數(shù)據(jù)庫等
②數(shù)據(jù)基本單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。相鄰單位之間差1024倍，如TB=1024GB，PB=1024TB；
2.2.Variety多樣化：指數(shù)據(jù)的異構(gòu)和多樣性，數(shù)據(jù)多種不同形式，如文本、圖像、視頻、機(jī)器數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)無模式或者模式不明顯；
①數(shù)據(jù)來源多，微博、傳感器、社交網(wǎng)站；
②數(shù)據(jù)的種類多，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多，視頻、模型、音頻、文檔、連接信息；
③關(guān)聯(lián)性強(qiáng)：譬如旅行圖片和日志，就能推測出你的位置和行程是怎么樣的。
2.3.Value價值：體現(xiàn)在大量的不相關(guān)信息，價值密度低，需要通過深度復(fù)雜分析才可以對未來趨勢與模式進(jìn)行預(yù)測；價值密度低，從海量數(shù)據(jù)中挖掘稀有并珍貴的信息才是大數(shù)據(jù)的核心；
2.4.Velocity高效：實現(xiàn)實時分析，實時呈現(xiàn)分析結(jié)果；能否實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)流處理是區(qū)別大數(shù)據(jù)應(yīng)用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)-BI的關(guān)鍵差別之一；
3.大數(shù)據(jù)的意義：
大數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)實時、精確的洞察未知邏輯領(lǐng)域的動態(tài)變化，并快速重塑業(yè)務(wù)流程、組織和行業(yè)的新型數(shù)據(jù)管理技術(shù)構(gòu)建顛覆性優(yōu)勢：
①洞察未知：多樣化的數(shù)據(jù)使企業(yè)可以利用更為廣泛的數(shù)據(jù)以支撐企業(yè)更多維度的分析需求，而不再局限于已知事實的分析，進(jìn)而增加戰(zhàn)略洞察力；
②優(yōu)化流程：動態(tài)的分析變化可以使企業(yè)實時監(jiān)測分析業(yè)務(wù)流程的不足，進(jìn)而不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)流程；
③實時響應(yīng)：數(shù)據(jù)可實時訪問分析加速了企業(yè)獲取信息及分析的速度，進(jìn)而使用戶更加靈敏的應(yīng)對市場的變化。
4.大數(shù)據(jù)技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理技術(shù)不同：
4.1.大數(shù)據(jù)以動態(tài)為主，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)以靜態(tài)為主
維度大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)
從數(shù)據(jù)來看大數(shù)據(jù)技術(shù)針對的是實時產(chǎn)生的大量結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理針對的是過去一段時間內(nèi)已知范圍內(nèi)的易于理解的數(shù)據(jù)
從處理工具來看大數(shù)據(jù)技術(shù)要求實時處理數(shù)據(jù)要求高效、高吞吐處理數(shù)據(jù)，并未有嚴(yán)格的時限要求
從數(shù)據(jù)算法來看探究的是建立算法模型，基于實時數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化管理統(tǒng)計分析主題關(guān)系早確立且不變
4.2.從是否已知關(guān)系來看
維度大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)
已知關(guān)系未知為主，大數(shù)據(jù)探究的是已知之外的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度已知為主，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理技術(shù)探究的是基于已知下數(shù)量關(guān)系
5.大數(shù)據(jù)的技術(shù)支撐：
5.1.存儲
①存儲成本下降，存儲成本的下降，也改變了大家對數(shù)據(jù)的看法，更加愿意把1年、2年甚至更久遠(yuǎn)的歷史數(shù)據(jù)保存下來，有了歷史數(shù)據(jù)的沉淀，才可以通過對比，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和價值；
②正是由于存儲成本的下降，才能為大數(shù)據(jù)搭建最好的基礎(chǔ)設(shè)施；
5.2.計算
運算速度越來越快，海量數(shù)據(jù)從原始數(shù)據(jù)源到產(chǎn)生價值，期間會經(jīng)過存儲、清洗、挖掘、分析等多個環(huán)節(jié)，如果計算速度不夠快，很多事情是無法實現(xiàn)的。
5.3.智能
機(jī)器擁有理解數(shù)據(jù)的能力大數(shù)據(jù)帶來的最大價值就是“智慧”，大數(shù)據(jù)讓機(jī)器變得有智慧，同時人工智能進(jìn)一步提升了處理和理解數(shù)據(jù)的能力。
6.大數(shù)據(jù)幾種較為常用的功能：
6.1.追蹤
互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)無時無刻不在記錄，大數(shù)據(jù)可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息等。
6.2.識別
在對各種因素全面追蹤的基礎(chǔ)上，通過定位、比對、篩選，可以實現(xiàn)精準(zhǔn)識別，尤其是對語音、圖像、視頻進(jìn)行識別，使可分析內(nèi)容大大豐富，得到的結(jié)果更為精準(zhǔn)。
6.3.畫像
通過對同一主體不同數(shù)據(jù)源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認(rèn)識。對消費者畫像，可以精準(zhǔn)推送廣告和產(chǎn)品；對企業(yè)畫像，可以準(zhǔn)確判斷其信用及面臨的風(fēng)險。
6.4.提示
在歷史軌跡、識別和畫像基礎(chǔ)上，對未來趨勢及重復(fù)出現(xiàn)的可能性進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)某些指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)期變化或超預(yù)期變化時給予提示、預(yù)警。以前也有基于統(tǒng)計的預(yù)測，大數(shù)據(jù)大大豐富了預(yù)測手段，對建立風(fēng)險控制模型有深刻意義。
6.5.匹配在海量信息中精準(zhǔn)追蹤和識別，利用相關(guān)性、接近性等進(jìn)行篩選比對，更有效率地實現(xiàn)產(chǎn)品搭售和供需匹配。大數(shù)據(jù)匹配功能是互聯(lián)網(wǎng)約車、租房、金融等共享經(jīng)濟(jì)新商業(yè)模式的基礎(chǔ)。
6.6.優(yōu)化
按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種算法對路徑、資源等進(jìn)行優(yōu)化配置。對企業(yè)而言，提高服務(wù)水平、提升內(nèi)部效率；對公共部門而言，節(jié)約公共資源、提升公共服務(wù)能力。
所有這些應(yīng)用場景都具有相似的特點，即分析涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，被訪問的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流來自不同來源，以及數(shù)據(jù)量可能巨大。反之，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以建立分析模型，用于實時識別來自同一數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)流的模式。 從目前行業(yè)發(fā)展來看，數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的公司增速更快、體量更大，TalkingData、集奧聚合估值都超過30億。這兩家公司都是選擇以金融、地產(chǎn)作為切入點。金融、地產(chǎn)行業(yè)一方面公司自身信息化程度高，對數(shù)據(jù)非常重視，另一方面大型企業(yè)居多，付費能力強(qiáng)。
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