你的冗餘 我的寶貝（車品覺）
我們每天都會收到天氣預報，但這對我們來說只不過是個訊息，它只能說明我們決定如何適應今天的天氣，比如出門是否帶傘，是否需要多穿衣服等。但美國有家公司卻把天氣數據用於商業中。
這家公司叫Planalytics，是一家全球領先的專注天氣分析的公司，服務來自美國、歐洲及南美的200多家客戶。該公司在天氣分析上積累了大量經驗，特別是在細節上，在美國多家大型零售和製造商都有成功案例。到目前為止，這家公司已分析了上萬億的交易數據及8500個類目，基於這些分析再將天氣數據轉化為有助企業決策的指標（可理解為數據中間層），進而優化業務結果。
數據的重大價值在於能讓人們把決策前置。如果通過數據比別人哪怕早一秒對事情做出準確的預判，我們就比競爭對手更有優勢。準確的預判加上快速的行動，就是現在我們所講的Actionable Intelligence（行動智能）。但想達到這個目標，我們需要足夠的資源，最關鍵的原材料就是數據。但一些重要數據之間的關係往往不是那麼直觀，人們常會忽略這些數據之間的關聯性。發生這種情況有兩種可能，一是這些數據之間的關係較隱性，不容易直接被人發現；二是過去不容易拿到這個數據，又或者能拿到但數據太粗或不夠準確等。
天氣數據價值連城
我們可以想像，春天的到來對零售商意味着春裝的採購、戶外用品銷售的回升等等，然而今年的春天是否會和以往相同？數據表明，重複上一年天氣的概率僅有15%。而商戶的規劃往往基於往年的銷售並假設同樣的天氣再現。
天氣對商業的影響遠大於我們所意識到的，商戶對天氣的反應也往往是滯後和臨時性的。在美國，天氣對服裝行業和百貨商店的影響都高達30億美元，對園藝五金工具的影響則達到40億美元。對於天氣敏感的類目，利用天氣數據將其業務Weatherized（天氣化）帶來的效益是非常可觀的。天氣數據看似簡單，卻價值連城，但其價值並非來自本身，而是通過與具體商業問題的結合，發掘出其對商業的影響從而創造價值。30度的天氣對業務意味着什麼？這取決於所在的地區、 所處的類目、所在的季節、該地區的歷史天氣，以及歷史銷售記錄等等。因此，天氣看似是小數據，但要利用天氣數據驅動業務，卻需要融入來自多個來源的大數據。
一直以來，我也有觀察天氣跟服裝銷售的關係，我發現一個很有意思的現象：原來，每年一到冬天剛結束，就有人開始尋找夏裝，而當廣州的天氣第一次變熱時，夏裝的需求就爆發了。反過來，在冬天，北方城市的首次降溫也會帶來冬裝搜索的熱潮，而最早開始搜索的這些人往往都是服裝達人。
像這樣能了解到天氣與服裝銷售之間的關係的人，可能就發小財了，這就是數據聯結的價值，這就是大數據的奇妙之處。別人的冗餘，居然被收集起來「廢物利用」變成了我的寶貝，點石成金。這種經濟效益絕對奇妙無窮，也是我從事大數據的動力。試想，在地廣人多的中國，如果我們能把更多的環境數據與人們衣食住行的習慣進行關聯，將有可能挖掘出非常有價值的商業機會。
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