中国IDC圈1月3日报道：2015年，大数据毫无疑问是个热词，不仅仅是媒体和业界在讨论，政府也出台了相关的政策，企业界也对大数据产生了极大的热情。一片繁华的景象，充满了无限的可能。
但认真思考一下，在我们熟悉的营销行业，大数据到底用什么形式带来了哪些具体的价值？
对成本和效率领域带来了什么提升？仔细想想，大数据的应用其实还处于起点探索阶段，并不是大面积的广泛落地应用的阶段。甚至大数据的收费方式都还在尝试和探索。如果作为DT时代的基础资源的数据连收费方式还没有确定，大数据价值的大面积实现，显然是不现实的。
和大数据的“一千零一夜”
2012年春节刚过，通过微博约到了谢文老师，在北京跟谢文老师见面请教了很多关于互联网趋势的问题，也介绍了我们从营销角度对于社交文本的自然语言处理的体会。谢文老师说，这个领域国外正在兴起，叫大数据，并推荐了当时《纽约时报》的一篇介绍大数据的文章。读完那篇文章，很受震动。当时在微博中搜索了下大数据，大概只有不到20个相关的帖子。因为谢文老师的指引，后来找到了很多大数据的英文研究资料，印象最深的是麦肯锡在2010年左右发布的近200页的大数据行业报告。
2012年末，《大数据时代》这本书在中国首发，不过，当时这本书并没有很火爆。真正火爆的是在2013年年底，这本书的作者到中国来做了对话的项目，大数据一下在一个比较关注创新的群体里火爆起来。在那个阶段，市场上真正发出声音的主要是一些创新的公司，比如舆情分析公司或RTB/DSP公司，大的互联网平台并没有发出更多的声音。
率先吹响大数据号角的是阿里巴巴。
2014年初，阿里巴巴主持召开了大数据的产业峰会，召集了各个行业的大数据企业高层和研究领域的专家参会，覆盖的话题包含营销，技术，金融甚至农业等各个领域。在这个峰会中，阿里巴巴的车品觉提出了后来广为流传的“数据十诫”。个人在那个会议中印象最深的是当时阿里金融负责人胡晓明先生，他具体解读了大数据在阿里金融信用甄别领域的具体应用。不过，整体来看，那时就算在阿里巴巴，大数据还是处于概念的阶段，在营销领域的应用其实并不是很清晰。会议之后，我写了一个小文章，名为《阿里生态大数据的集结号》。
2014年7月，我们有机会跟阿里的一个数据团队尝试数据在营销领域的应用??站在品牌角度，看如何用机器学习的技术，在阿里的数据平台挖掘数据，通过数据分析为品牌企业产生营销价值。
经过18个月的探索，今年9月我们正式推出了针对品牌企业的，基于阿里巴巴数据的分析服务，我们真正看到了机器学习和大数据对于品牌带来的直接价值。
在三年的学习和尝试的过程中，我们看到了大数据在营销领域从不同层面带来的价值，也看到了大数据在营销领域应用的巨大前景。与此同时，也意识到在未来3-5年，大数据价值落地还有很多的挑战，甚至可以说大数据在当下存在很大的泡沫。泡沫并不是说没有价值，而是说从泡沫中实现价值需要面临很多的挑战。
DT时代营销挑战?从大数据到大消费者
从营销角度看，一切营销活动的中心都是消费者。这个基本点在DT时代也没有什么改变。大数据本质上也是消费者的行为和表达的结果，在DT时代的营销挑战，核心就是如何把大数据变成对“大消费者”的洞察。
从数据丰富程度来讲，今天面临的数据比过去任何时候都多。然而从对消费者的认知的全面性和深入程度看，DT时代的消费者认知，其实并没有比在样本数据，问卷时代多很多。
DT时代的消费者在网络上留下了海量的行为数据和表达本数据，这些数据理论上支持营销者从群体和全量数据的角度洞察”大消费者”。然而事实上这个工作并没有做到。原因是今天互联网生态数据是割裂的，消费者的行为和表达也是割裂的。消费者的各种行为和态度都已经投射到了互联网上了，但是割裂的互联网生态导致各个平台只能够洞察一个人的局部，研究的是阿里人，腾讯人，微博人，或者研究的分别是消费行为，社交行为，表达行为。传统的通过问卷的方法理论上还是能够还原一个完整的消费者，但是分割的数据生态下，还原一个完整的消费者变得更有挑战。如果没有阿里，腾讯和微博这样的强ID生态的数据，能够还原出来的消费者是不完善的，不是全量数据下的“大消费者”。