很多企业都在进行数字化转型，数字化的核心不就是数据吗？但是核心不代表真理，数据展现给你，不意味着可以无脑做决定，工业品采购的工作依靠数据，但绝不可以只依赖数据！

乐高曾经在03年左右陷入到销售危机当中，销量下滑严重，于是他们花大价钱请来专业数据分析团队，再辅以品牌顾问、市场调研，结果得出这么一个结论：对于玩具的兴趣会随着电脑游戏的诞生越来越淡。

这个结论其实乐高早在1998年就得出了。他们的解决办法是将积木玩具做大，玩起来省时间，那么是不是购买的频率就增加了？

其次，业务不能局限于玩具，那么动画、主题公园、图书也是出路啊，经过这么一系列折腾，到了03年，实在是快撑不住了。转机是在一次德国的调研中，他们的一个小粉丝向调研人员自豪的介绍了自己的一双破旧运动鞋，这个运动鞋是他在滑板运动中穿旧穿烂的。这让调研人员大受震撼。发现原来玩具的意义是成就感，拼乐高也可以成为一种可以炫耀的技能，结果呢，摒弃了大数据给出的结论，转而将积木越做越精致，让一套积木玩的时间更久！

看吧，乐高的案例告诉我们，数据是帮助我们做决定的助手之一，该怎么利用数据，要不要利用某项数据，都是人来决定的。

像乐高做的市场调研，我们称之为“大数据”，同理，一个企业内部工业品采购的预算、库存信息，这些叫做“小数据”。大数据描述群体，小数据描述个体，一个工业品采购，或者是一个工业品采购部门，就是小数据。全世界所有的工业品采购行为，叫大数据。

小数据可以用来分析事物的因果关系，一个游轮堵掉苏伊士运河一周，所以造成全世界油价上涨，问题产生的原因是运河被堵，而根本原因，则是因为这个事情虽然麻烦，但不是长久的麻烦，所以多数原油运输船没有选择改道，而是等待疏通河道。从而造成短暂的供需失衡。

小数据的分析利用，对于专业知识的依赖性很强。

工业品采购的小数据如果拿给非本行业人士，基本上看不懂也无从分析，但是大数据则不同，比如说用大数据分析某个零件是否消耗的过于快，这和专业知识没关系，要依靠一些统计学知识。

了解了不同种类数据的特点，就能帮助我们在运用企业内部数据时，采用更为有效的方式，提升数据应用的效率。

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