我们每天利用微信、微博各种手机上的APP，接收或传送信息，下载APP安装在计算机或手机后，注册了个人信息，几千万人使用了同一个APP后，软件公司就有了千万个个人资料，这么多资料放在软件公司的数据库里面，就是所谓的大数据吗？

　　当然没这么简单。那只是客户关系数据库。

　　看看谷歌是如何做的。他们透过美国不同地区民众搜寻和感冒相关联（头痛、流鼻水等）的关键词，就能预测美国流感爆发的地区和时间，和美国疾病管制局收集各大小医院病历得到的数据，整理出来和预测的一样准确，却比疾病管制局早了几个月。

　　谷歌一天有上亿笔的搜寻数据，和疾病管理局一两年的数据比较，找出其中十几个关键词的关联性，第3年就成功预测了各地区流感的爆发期。

　　台湾一家电视收视率调查单位和2000个家庭签约，把他们家的电视遥控器信号接收过来，收集了这些家庭每一天某一时段收看电视的记录，什么人看这个节目，以此作为广告商向广告主收广告费的依据。2000个家庭代表台湾2300万人口的收视情况似乎不够严谨，电视广告费很昂贵，但是广告主没有更好的参考依据，只好稀里糊涂付钱看运气了。

　　只要你用一个APP去查询搜索网站的关键词数目，或是到社群网站去查被转载的内容数量，就知道一个节目是火还是冷。以往依靠民意调查生存的公司，早就数字化转型或关门大吉了。

　　亚马逊当初在网络上从卖书起家，因为聘请编辑写书评和读后感，让买书的人快速了解书的内容，因而加速了卖书的销量，打败了当时其他的网络书店。后来，卖的书多了，就有了大数据，就能从客户买书的统计中，理出一个比例，如买食谱的人有的也会买推理小说，或者科普书和武侠小说有同样的关联，有大数据不需要研究“为什么”，只要知道“是这样”就行了。

　　一个顾客把食谱放进购物车，亚马逊就推荐几本推理小说；顾客把武侠小说放进购物车，就会看到科普书的广告，几年前亚马逊就把整个写书评的编辑部门裁掉了，IT部门信誓旦旦不久的将来可以做到，每一个顾客到亚马逊买书，最后至少会多买一本书。

　　印刷厂有应用大数据的例子吗？

　　香港宝诺时从客户印名片的内容中发现，香港前100家大企业几乎都没有把名片交给宝诺时印刷，于是宝诺时成立特别业务部门专门去大企业争取把客户找出来，不但要帮他们印名片，还有许多其他的印刷生意机会可以期待。