近年來，有關大資料的熱點話題一浪高過一浪，關注大資料應用的人也越來越多。總體來說，人們對大資料的前景持樂觀態度，比如談到大資料技術特徵，人們最容易想起的就是4個“v”：vast（數量龐大）、variety（種類繁多）、velocity（增長迅速）和value（總價值高）。這些都沒錯，但仔細一想，它們都是偏重說明大資料的正面優勢的。但其實，大也有大的難處，大資料也不可避免地存在著一些負面劣勢。結合筆者的從業經驗，大資料的負面劣勢可以概括為4個“n”，下面逐一說明每個n的含義。

inflated大資料是肥胖的。大資料的大不僅僅體現在資料記錄的行數多，更體現在欄位變數的列數多，這就為分析多因素之間的關聯性帶來了難度。哪怕是最簡單的方差分析，計算一兩個還行，計算一兩百個就讓人望而生畏了。

abnormal大資料是異常的。同樣，在現實的世界裡，大資料裡還有不少異常值（outlier）。比如某些連續型變數（如一個短期時間內的交易金額）的取之太大，某些離散型變數（如某個被選購的產品名稱）裡的某個水平值出現的次數太少，等等。如果不刪除，很可能干擾模型係數的計算和評估；如果直接刪除，又覺得缺乏說服力，容易引起他人的質疑。這使得分析人員落到了一個進退兩難的境地。

unstructured大資料是非結構化的。大資料的結構也是非常複雜的，既包括像交易額、時間等連續型變數，像性別、工作型別等離散型變數這樣傳統的結構化資料，更增添了如文字、社會關係網路，乃至語音、影象等大量新興的非結構化資料，而這些非結構化資料蘊含的資訊量往往更加巨大，但分析手段卻略顯單薄。

incomplete大資料是殘缺的。在現實的世界裡，由於使用者登記的資訊不全、計算機資料儲存的錯誤等種種原因，資料缺失是常見的現象。在大資料的場景下，資料缺失更是家常便飯，這就為後期的分析與建模質量增加了不確定的風險。

如果不能處理好這些不利因素，大資料應用的優勢很難發揮出來。想要擁抱大資料，並不是一項在常規條件下資料分析的簡單升級，而是一項需要大智慧的綜合工作。STIR（喚醒）策略是筆者在實踐工作中提煉出來的、能夠在實際工作中有效克服大資料負面劣勢的應對方法。具體來說，STIR策略包含了四種技術手段，目前都已經有機地整合在統計分析與資料探勘專業軟體JMP中了，它可以用來解決上文提出的四個問題。

總之，我們必須要對大資料有一個全面、客觀的認識。只有在不同的業務和資料背景下采用不同的戰略戰術，才能在大資料時代，真正發揮大資料的槓桿作用，有效提高企業的運營效率和市場競爭力。

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