在这个资讯满天飞的年代，似乎不谈大数据，就已经被打上out的烙印，但是大数据到底是什么，能用来作什么，而我们又应该如何使用呢。。。举个简单的例子，目前被互联网时代推到风口浪尖的“新零售”，对于我们这些为众多跨境电商从业者提供软件工具的开发者而言，我们要如何借东风，行自家的船。
现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据，而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。。。。。。那我们首先就要关注我们软件开发的数据抓取范围，哪些是我们的客户会关注的，并且能够在关注度上依轻重缓急而排列软件的开发梯次。这里不仅是指数据获取的平台，更涉及该平台上用户实际所需要的信息。
其次在软件开发时，我们需要再次地确认，我们的客户所需要的信息是什么样的。。。。。。对于电子商务分析软件产品而言，在使用过程中所获取的数据，其准确性与及时性是基础，全面性与关联性算是延伸，而数据的有效评估方式和随之而具有的前瞻性才是数据类软件真正卓越之所在。达成客户所想，实现的方式很大程度上要依赖软件开发的技术实力。传统BI技术中ETL, 数据仓库，OLAP等似乎已经越来越被边缘化，而大数据之所以能够被神化，被追捧的原因也正是由于其快速的技术革新，在Hadoop MapReduce, Hive 还未被完全应用时，Spark, Impala就已闪亮登场。如何找到需求与研发间的平衡点，综合考量各个方面（研发投入，开发时限，安全与稳定性等）是每个产品经理需要深度费脑之所在。
再次，我们所搭建的或开发的软件要如何体现这种适配性。。。即用户层面的逻辑展示，也是产品经理的主要着力点。用户的兴趣点会在哪里，哪种展示会是理性思维与艺术展示的完美融合。。。每个人心中都有自己所理解的哈姆雷特，此处仅是抛砖引玉。 为便于用户对自家产品情况的准确，及时和全面的把握，能够在第一时间收到更新并作出反应 ---- 需要考虑跟卖，库存补仓，广告关键词（避免导致错误引流）的设置。为有效维护卖家的既得利益，先把能拿到手的分数不丢掉 ----- 差评处理， 产品的listing优化（通过与同类优势产品的比对， 即学习研究同类中的Best Seller , 排名靠前的卖家产品展示，来调整自家的，正所谓 “他山之石，可以攻玉”） 把握市场热点也需要有所考量。更深层次上，将有效信息主动推送到需要的客户手中 ----- 数据周周报（每周为客户量身定制的信息版块，数据分析样例），首饰类，工艺品类，电子消费类，化妆品类，箱包类，玩具类，家具类，。。。。即便不能做到这种，那也可以考虑让卖家自己在软件中找到类似感觉，即提示卖家主动寻找并关注他的的短期/长期目标对手，在看什么，做什么。。。可以考虑在提示页面上设置提示，引导用户，此也算是通过系统推荐来进行用户画像的一种具体实践吧
我们这些未来的后起之秀，想在预想的大数据盛宴中抢一杯羹，归根究底，还是要着落在客户需求与自身研发能力的结合度上。
