如今，90%的数据分析师都在谈大数据，在大数据的背景之下，数据分析师收集数据的边界在哪里？又该如何运用数据呢？作者在美国参加Strata 2012大会期间，跟很多数据中人交流，其中前LinkedIn首席科学家DJ Patil给他的印象最深。
对话：先有需求，后有数据
车品觉：我有一个问题一直很困惑，现在的企业获取数据很容易，并且数据的增长速度非常之快，那么对于公司来说，到底要收集什么数据呢？收集多少数据？收集数据的边界在哪里？
Patil：过去收集数据很难，而现在获取数据资源比较容易。如果收集数据的出发点，不是为了解决问题，那么收集数据的量也太大了。
车品觉：可是许多公司认为，现在收集数据不难，成本也不高，为什么不先收集数据再说呢？等以后需要数据来解决问题时再拿出来用也可以啊。
Patil：千万别这么想，用这样的理念来设计数据产品肯定会失败的。数据是没有边界的，我为此也痛苦了好一段日子。比如收集一个人的生日，可以精确到几分几秒，但怎么用却不知道，那么这个数据就没有什么用。
车品觉：实际上，数据也是有生命周期的，比如从中国身份证号码是可以推断出性别的，但过几年如果这个规则变了，那么这个数据的基础就发生了改变，导致我们基于数据所做的假设和决策依据也就失去了意义（Data Broken）。并且，保存数据及其收集时的背景也不是一件容易的事情。所以说，在收集数据的同时，我们必须知道数据是用来做什么的，今天都想不出来，日后就更不容易想出来了。
打个比方，今天很多电商老板会问重复购买率是多少，于是我们收集数据来计算重复购买率，却很少想到需要重复购买率来做什么决定。“刻舟求剑”的故事告诉我们的是世事在变，我们不能只是机械地套用方法或指标。就像重复购买率有不同的定义，而做不同的决策需要不同定义的重复购买率。如果A公司想收购B公司，那么关注的重复购买率可能细致到3个月内，购买一次的用户比例是多少，购买2～3次的用户比例是多少，3～4次的用户比例又是多少。如果A公司只是衡量自己的运营，可能它更关注的是日、周级别的重复购买率的变化趋势，或者当月新增客户有多少人是重复购买的，从而可以衡量每个月新增客户的最终忠诚度和质量。
数据应用因小而美
我在做数据应用的这段时间，曾经特别为收集什么样的数据而烦恼。当时我想做一个特别大的数据应用出来，适合大多数人使用，可后来发现这在起步阶段几乎是不可能的。一是可以解决大部分人需求的数据应用根本就不存在，二是支付宝的数据非常丰富，需要考虑的因素很多，因素之间的联系又很复杂。
所以我总结，当做数据应用时，数据就等于原材料，当原材料一直处于变化的情况下，做出来的应用也有问题。体会数据和应用的关系之后，我决定从小角度切入，先做出小应用来。
这里说的“小”指的是应用的目标很具体。打个比方来说，对于一款数据应用，如果我的目的是分辨两种决策谁更好，差异在哪里，是很具体的问题。但如果我的目标是想知道如何让公司赢利，就是一个空泛的目标。
还请注意，“小”不是指数据量。许多人在没有获取足够数据，并且缺乏对数据理解的情况下做判断，其实是在享受自己的无知。
经过一番周折，我选择了按照小角度切入的想法设计数据应用，小角度切入设计应用可以做到具体和快速，而且可以避免因原材料的变化而导致的问题。
这次到美国来也有所感触，现在许多美国数据分析师都在谈空军打仗时采用的分析模型OODA（观察-调节-决策-行动），由于空军打仗强调快速决定，所以这个模型也特别适合今天互联网的需求。这个模型的核心思想就是快速出击，而对于今天的互联网公司来说，发展速度太快了，而数据分析师也必须在快速的发展环境中，迅速找出解决方案。
这个模式完全体现了互联网的快速找错、迅速调节的需要。快速实现原型，对于从来没有用过数据解决问题的互联网公司来说，从小角度切入才更加实际。大数据的背景之下，数据不仅量多，而且种类多。起步阶段，如果不从小角度切入，很难做出实用的产品和看得见的成绩。
把数据放进“框架”之中
这说到了另外一个话题，在大数据的背景下，必须考虑数据之间的关联性。一个单独的数据是没有意义的，实际中，选择处在两个极端的数据往往更容易找出它们之间的联系，把它们放在一个框架中看才能发现问题。
举例来说，我曾经研究美国有哪些网站值得我们学习。依靠数据寻找美国的互联网应用黑马，便是从问题的角度出发。在各种数据中，我选择了 “访问量”和“停留时间” 这两个往往此消彼长的数据作为帮助我决策的框架。利用这个框架，我在2010年就发现了Pinterest，远早于国内对它进行模仿的应用。
因此，关于如何在大数据的背景下，利用数据做决策，我总结了四步走的方法：
第一，从解决问题的角度出发收集数据；
第二，把收集的数据整理好，放入一个框架内，并利用这个框架帮助决策者做出决定；
第三，评估决定与行动的效果，这将告诉我们框架是否合理；
第四，如果有新的数据出现，我们将考察能否利用它对前面三步做出改进，以及我们今天是否还需要收集更多种类的数据。
作者车品觉，支付宝首席商业智能官。中国香港人，曾在英美澳等地接受西方教育，清华及INSEAD双硕士学位，加入支付宝前曾在敦煌网担任首席产品官。