原标题：电商落地时代 巨头们如何兼得数据的 大 和 厚
大数据文摘出品
作者：魏子敏
“厚数据是指利用人类学定性研究法来阐释的数据，旨在揭示情感、故事和意义。”
—Tricia Wang，数据人类学家
去年，亚马逊将将137亿美元的价格收购美国最大的天然食品和有机食品零售商Whole Foods Market Inc.（全食超市）。这一创纪录的交易额想要获取的不止是线下门店，从数据的角度看，亚马逊还拿到了全流程的用户数据、SKU数据、物流数据——这是无数可以用来跑模型做优化的数据。
今年在西雅图开业的亚马逊GO无人购物线下商店更是线下数据大本营：该商店依靠庞大而复杂的数据收集操作来改变购物体验，你无需付款，亚马逊会通过密布的摄像头和传感器了解你的行为，并直接从你的亚马逊账户付款。
从互联网时代到智能时代，电商巨头们早已不满足于自己在线上的“一亩三分地”。除了亚马逊，中国的电商巨头阿里巴巴和京东也在布局线下门店。大数据依然重要，但是，缺少了用户行为和场景的数据，在这个时代，已经远不足以满足分析需求，或者说，太“薄”了。
数据的“厚度”很贴切的描述了数据时代信息的承载力。这一概念最早由人类学家Clifford Geertz提出，在15年开始，被数据社会学家Tracia Wang借用，定义了“厚数据”。
厚数据是指利用人类学定性研究法来阐释的数据，旨在揭示情感、故事和意义。要让大数据变得可分析，它就必须经过一个正常化、标准化的定义和归类过程，这个过程会在无形之中剔除数据中所包含的背景、意义和故事。而厚数据恰恰能防止大数据在被解读的过程中丢失这些背景元素。企业要纵观全局，就必须同时运用大数据和厚数据，从中获得不同类型的洞察，获得丰富的广度和深度。
数据社会学家Tracia Wang在TED上相关演讲《大数据中缺失的人类视角》
