筆者做政策分析與專業調查研究出身，以前做政策分析基本上屬于無數據分析，做專業調查屬于抽樣的小數據分析，而今天大家在討論大數據分析。實際上，大數據的本質是公共與共享的數據，它可能有兩個前提，一是政務數據渠道的開放，二是更多的商務數據源的開放。因為這兩個前提基本上不具備，因此今天的大數據的說法熱鬧多于門道。

    當然與以往相比較，單一渠道源的規模數據擁有者比以前多，更多的企業懂得將更多的事實信息數字化，因此我們的確面臨著數據規模增長與數據作用放大的現實，這可以被看作是中數據的時代。在這樣一個時代，我們需要有所作為。

    其一，阿里巴巴、1號店、京東商城、當當等電商與新媒體平臺上積累了越來越多的數據，而且即使很小的電商與離線服務機構也掌握了越來越多的信息化管理的數據信息，這些數據有一個區別于以往小數據時代的以報告數據為主的特性，轉變為以行為痕跡與個人背景相聯系的事實數據。

    這是一個重大的變革，不只是數據量大很多，而且提供了很多過去不能夠充分掌握的信息面，對于信息的深入挖據提供了很多嶄新的認識角度。但是這些數據在解讀層面仍然需要小數據的輔助從而達到精準，否則就會形成太多的假設性解讀，這恰恰是今天零點的多元數據整合分析計劃所做的工作。

    其二，我們也要非常關注通過探頭、指紋讀錄機、面部識別機、二維碼等渠道獲得的數字化信息，并且將多渠道信息與數據進行一體化整合。今天這些數字化技術將我們的痕跡大量地存儲與管理起來，從而構成了大數據的基礎，收集與整合管理是其中的關鍵。

    其三，新媒體時代的影響力資源正在重新分配。以微博為例，一般網友、博友、關注量大的博友、轉發量大的博友、評論量大的博友代表了影響力模式的分層，其實他們影響其他網民的半徑與程度是很不一樣的。今天我們的營銷創意在新媒體時代正在經歷從代表性管理模式向影響力管理模式的轉化，也就是說對于輿論積極分子的重視程度空前提升，因為他們透過新媒體取得了收集信息、傳播信息與塑造市場需求的新地位。

    因此在營銷與動員意義上，過去的均衡分配資源的策略更加讓位于影響力領域的馬太效應與加重策略，也就是越有影響力的群體將獲得越多的資源。當然，大V很有影響力，不過草根獲得影響力的可能性也在加強。（袁岳/文）