在大數據推動的商業革命暗涌中，要么學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要么被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。
最早關于大數據的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨（Target）。孕婦對于零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那么Target有什么辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手里截留下來呢？
為此，Target的市場營銷人員求助于Target的顧客數據分析部（Guest Data & Analytical Services）的高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定制的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
可是懷孕是很私密的信息，如何能夠準確地判斷哪位顧客懷孕了呢？Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表里的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最后Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了“懷孕預測指數”，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。
那么，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢？Target很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道Target知道她懷孕了。百密一疏的是，Target的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓里的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果Target大數據的巨大威力轟動了全美。
根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
我們可以想象的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了Target常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡。
大數據是誰？
大數據炙手可熱，但是能說清楚大數據是什么的人卻不多。要真正弄明白什么是大數據，我們首先得看看Target是怎么收集大數據的。
只要有可能，Target的大數據系統會給每一個顧客編一個ID號。你刷信用卡、使用優惠券、填寫調查問卷、郵寄退貨單、打客服電話、開啟廣告郵件、訪問官網，所有這一切行為都會記錄進你的ID號。
而且這個ID號還會對號入座的記錄下你的人口統計信息：年齡、是否已婚、是否有子女、所住市區、住址離Target的車程、薪水情況、最近是否搬過家、錢包里的信用卡情況、常訪問的網址等等。Target還可以從其他相關機構那里購買你的其他信息：種族、就業史、喜歡讀的雜志、破產記錄、婚姻史、購房記錄、求學記錄、閱讀習慣等等。乍一看，你會覺得這些數據毫無意義，但在Andrew Pole和顧客數據分析部的手里，這些看似無用的數據便爆發了前述強勁的威力。
在商業領域，大數據就是像Target那樣收集起來的關于消費者行為的海量相關數據。這些數據超越了傳統的存儲方式和數據庫管理工具的功能范圍，必須用到大數據存儲、搜索、分析和可視化技術（比如云計算）才能挖掘出巨大商業價值。
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