在大資料的火熱炒作中迅速追趕行業熱潮是一件很容易的事。龐大的資料集、快速移動的分析、複雜多樣的資料來源，現在這些都十分火熱，但是你要明白，如果沒有小資料的支撐大資料是毫無意義的。
我所說的傳統效能指標的小資料，是任何大資料專案成功的關鍵。
這些KPI是用以衡量一個公司是否成功。它們可能包括客戶保持率、轉化率、市場份額或其他幾十個決定你的公司運營狀況如何的指標。如果沒有良好的關鍵績效指標（KPI）就不可能有好的大資料計劃。
資料本身幾乎是毫無用處的。它只是一系列大量的無關聯的數字。它的價值只有當它與關鍵績效指標相結合，提供了能夠改善決策和提高效能的洞察力時才能實現。關鍵績效指標是績效衡量的標準，如果沒有它們，任何從大資料中收集到的東西都僅僅是沒有行動力的知識。
例如，一家零售公司可以利用大資料的分析，根據客戶的偏好、趨勢和個性化需求制定優惠促銷策略。但是，如果沒有傳統的關鍵績效指標，如收入增長、利潤率、客戶滿意度、客戶忠誠度和市場佔有率，公司將不能判斷出促銷策略是否有效果。
無意義的資料（來源：Shutterstock）
這些道理你聽過太多次，但你到底用什麼來測量增長？其實各種規模、各個領域的企業都是如此。如果沒有合適的衡量增長的標準，你就不會知道你根據資料分析做出的決定和舉措是否達到了預期的效果。
假想一下你正在開車。你的車配備了一系列的儀表板，用來顯示關於你的旅程和車輛整體功能的KPI。但是，如果你專注於一個錯誤的KPI，你就可能會面臨一場災難。例如，如果你經過一個標誌牌上面寫著“100英里內最後的加油站”，而此時你關注的是你的速度表，而不是油表，那麼你就有可能深陷困境。
同樣的道理，企業需要確保他們對自己的大資料分析策略選配了合適的KPI。
如果呼叫中心希望提高客戶滿意度，他們可能會選擇總通話時間KPI，或來電總數來進行衡量。但這些可能並不是衡量客戶滿意度正確的指標;僅僅因為一個客戶迅速結束通話了手機，並不意味著他們都對服務都很滿意。
因此，把大資料主動連結到一個組織的主要戰略措施上是非常重要的。如果你正在使用大資料來個性化你的營銷，那麼就應該轉化為更高的點選率、轉換率、最終客戶的忠誠度和淨利潤率。
只有將大資料連結到小資料，才會帶來公司所渴求的豐厚的利益。否則，它無法使任何衡量引數可行。