众所周知，伴随着云时代的到来，大数据已经成了现在科技界最热门的话题。最近，有一篇文章以一个福特公司的大数据项目为例，讨论了企业该如何做一款成功的大数据项目。讲得有理有据。

这篇文章指出，要想做好大数据项目，需要遵从以下几个原则。

第一，这个项目的目标要特别清晰。公司从上到下、各个部门，都得明白用这个大数据要做什么。

举例来说，福特公司的第一步是确定项目的目标，也就是让销售部门能用大数据来提升福特汽车的销售业绩。一般汽车销售商的做法是投放广告，这样随随便便就得花好几百万美金，而且还很难弄清楚，消费者买汽车到底是不是因为受了广告的影响。但大数据技术就不一样了。它可以通过对所有相关数据进行收集和分析，来确定哪些因素会影响个人购买汽车的意愿。这个目标不仅福特的营销部门清楚，财务主管部门和技术研发部门也都很清楚，这样才能上下一心地把这个项目做好。

第二，项目要用快速迭代试错的方法来稳步推进。也就是说，做项目规划的时候，要争取每星期都能推出一个功能，然后立刻对其进行测试。要是测试成功，下星期就再推出下一个功能；要是测试不成功，就立刻对其进行改正。

举例来说，福特公司的第二步是找一个大约200人的大数据分析团队，让他们全面收集与汽车销售相关的各种数据，比如第三方合同数据、区域经济数据、就业数据等等。那如何从这些海量的数据里，筛选出那些能影响汽车购买意愿的核心数据呢？他们就用快速迭代的方法，对这些数据分门别类地进行测试，看其是否能够影响到汽车的销售，从而把最核心的数据筛选了出来。

第三，所选技术要符合大数据项目的功能要求。一般做一个大数据项目都需要用一些特殊的数据分析技术，但重要的不是专门选一些特别高大上的技术，而是让你选的技术符合你设计的业务功能。

举例来说，福特公司的第三步是对筛选出来的数据进行建模分析，从而为销售和决策部门提供精准可靠的效果分析。特别地，对于所选方法可能获得什么样的营销效果，他们做了大概几十种的可能性分析。正是这样深入全面的分析，保证了他们可以从数据中挖掘出最有价值的结果。

第四，项目团队要拥有各方面的专业知识技能。公司做大数据项目就像做任何一款创新产品，都需要形成一个拥有各种专业知识的团队，上面有领导的支持，中间有大家的共识，下面的一线执行人员也都清楚自己要干什么。

举例来说，福特公司的第四步是根据这些建模分析的结果，让营销部门和运营部门来策划和实施有针对性的促销计划。比如说，在某些汽车需求特别旺盛的地方，他们会根据一些个体的特点来量身订做专门的促销方案。与传统的广告投放策略相比，这些专门的促销方案非常精准，只需要花五、六十万美金，就能知道谁对福特汽车感兴趣。相应的广告就投放到潜在客户的电子邮箱或他们所在地区的报纸上了。

第五，做出来的项目成果要达到期望的结果。一般来说，能达到80%的预期，那就已经很好了；能达到50%的预期，那也很不错了。

举例来说，福特公司的最后一步，是衡量大数据营销的效果。跟传统的广告投放相比，福特公司只花了十分之一的钱，就大幅度地提高了福特汽车的销售业绩。通过做这个项目，福特公司不光在汽车销售方面获得了成功，还在汽车的整车质量、保险费用、运输状况和驾驶模式方面积累了非常丰富的数据。他们希望用这些数据来帮助汽车驾驶员降低保险成本，从而促进消费者对福特品牌的认可，扩大市场占有率。

马云曾经在一次演讲中说过，未来将不是信息技术的时代，而是数据技术的时代。通过福特公司的例子，我们看到，大数据技术确实能显著提升一个公司的运营效率。所以做好大数据项目，将对一个企业的发展大有裨益。

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