我们去哪儿 【营销话题】数据时代，我们去哪儿找数据？

讲座课程:数字时代的品牌战略:从定位到大数据

"问哪里的运河畅通，这样才有活水的来源."

在大数据行业的全景中，数据分析是一个非常技术性的部分。然而，很多企业的CEO和CMo都陷入了没有数据的问题。数据源在这个行业尤其重要，尤其是在中国。否则，大数据在营销中的使用将会受到限制和劣势。

那么，在前大数据时代，公司是如何获得数据源的呢？主要通过以下方式:整理公开信息，包括统计局数据、公司年报、市场机构研究报告等公开的零散信息；直接买数据库，买很多产品化的数据库，比如彭博、OneSource、Wind等。；自建数据库，收集第一手数据，比如设置问卷，或者收集企业运营的数据，比如年度消费者调查或者品牌调查。

目前，大数据时代的数据源发生了巨大的变化:互联网和智能手机的发展在更多的维度上增加了许多新的用户数据，许多数据形式在过去是不可想象的。此外，在线用户不断生成新数据，并随时变化。收集数据的设备越来越多。以特斯拉为代表的智能车会采集汽车运行数据；工业4.0，工业互联网浪潮推动智能数字化生产，不断产生和收集生产领域的数据；可穿戴设备层出不穷。谷歌眼镜、苹果智能手表、Facebook Oculus VR都会产生新的用户数据。

大数据行业的从业者获取数据的方式有多种，这就是我们常说的数据源。有以下几种类型:

官方数据；

半官方数据:比如各种行业协会、俱乐部，这些数据本身就是小数据，但是结合这些不同维度的小数据就可以看到全景视角；

各种平台的数据:比如JD.COM，淘宝，天猫，有的会免费开放数据，有的会付费，有的会关闭。

企业自己收集的数据一般使用一些数据收集工具或软件，比如爬虫软件、web spider等；

最后还有购买的数据。一般有一些专门做数据采集的机构，比如市场调研企业。但是在和这些企业合作的时候，还是需要问他们的数据源是什么，因为大部分市场调研公司都没有生成数据源的基础；

最后，还有一些数据黑市。他们虽然看不到太阳，但是可以交易一些你想要的数据；

获取数据的方式有很多，所以需要识别数据源的质量。数据就像一个被任何人打扮过的女孩。用户会选择自己想要显示的数据，所以要考虑数据的真实性，一是数据源，二是数据选择是否合理。

互联网本身就是一个巨大的数据库。自从互联网建立以来，所有的页面、访问和内容每天都在给这个数据库增加字节。只要我们有网络爬虫技术，我们就可以按照一定的规则掌握互联网上的公共数据。结合语义挖掘技术，可以转化为对消费者行为和观点的理解，这是大数据商业化的主要模式。Cookie是一些网站为了识别和跟踪用户身份而形成的加密认证文件，存储在用户使用的计算机上。通过这个工具，企业可以了解用户的访问习惯，比如在什么时间访问了哪个页面，不同页面的停留时间。理论上一个网站只能获取与其相关的Cookie信息，但是浏览器厂商或者一些非法手段可以获取所有的Cookie数据。SDK是智能手机上的Cookie。它内置于每个应用程序中。将收集和上传使用应用程序的用户的所有数据。第三方数据公司将与各种开发者合作，将自己的SDK放入其他应用中，以获取用户所有智能手机行为的关键数据。

“借来的”数据源——哪些公司有数据源？

企业可以通过与有数据源的外部企业合作来获取数据。事实上，我们可以将数据源公司分为三类:

第一类是“丰富”的大数据企业，非常稀缺。国外企业如苹果、亚马逊、Facebook、Google，国内企业一般是BAT、JD.COM。当然，这个丰富的大数据企业有强大的数据源，但是因为他们的数据源是由他们不同的业务流生成的，尤其是互联网业务流，他们自己的互联网业务类型也决定了这些丰富数据的维度。比如淘宝的数据维度是以交易为中心的，你可以看到什么样的产品卖的好，同一品类下不同品牌的竞争力如何，可以定量的看到促销和业绩的关系。而百度则侧重于信息搜索，人们对哪些项目感兴趣，哪些概念点击率高。从它的数据源，可以揭示需求的“正在发生的未来”。还有BAT，腾讯是以人为中心的数据，以社交数据为主，覆盖用户的娱乐、金融、交易、教育等。在选择与丰富的大数据企业合作时，我们应该首先考虑他们的数据类型与您的业务目标之间的匹配。此外，由于他们的垄断性很强，我们还应该考虑他们是否有交易数据的动机和意愿。

既然有钱的大数据企业太少了，怎么办？也可以从垂直细分的互联网平台公司寻找数据源。比如生产某种卫生巾的快消公司，也可以和“阿姨”合作，从阿姨的平台数据购买数据源，或者建立合作关系。这是我们说的第二家数据源公司，叫做垂直数据源企业。互联网和移动互联网领域有很多这样的公司。

第三种类型的大数据源公司是“横截面大数据公司”，不同于丰富垂直型。这类公司的数据深度并不丰富，但在某个维度上甚至比BAT更广，比如大部分app中覆盖了SDK开发者，他们可以在一些app的后台得到几个维度的数据，比如用户的地理信息数据、app使用活动数据等。这些数据也可以聚合成数据源，在某些领域进行商业化。

自建数据源

上面说的大数据源公司有三种，但是很多企业还是想建立自己的数据源。一方面，他们可以整理自己的企业数据，并与外部数据连接，也可以利用物联网、传感器等各种技术维度构建自己的新数据维度。

王赛博士

科特勒咨询管理合伙人

王赛博士是科特勒咨询集团在中国的合伙人，师从营销之父菲利普·科特勒，负责并领导科特勒咨询集团在中国的数字战略咨询业务。王博士为领先创新型公司提供深度市场战略决策服务，得到了这些公司高管的一致好评。王博士是《数字时代的营销策略》一书的作者，巴黎大学博士生，曾就读于哈佛商学院和巴黎高级商学院HEC。曾多次担任阿里、腾讯、AVIC国际、宝钢、GDMS等企业高管的内部培训和论坛嘉宾。