相关性不是因果，相关搞成了因果，差不多和“迷信”就没有区别了。商业应用上，其实不太需要拼命挖掘因果。相关性是因果的前提，但是不等于因果。

大数据寻求的是海量数据，即全样本。全样本和抽样显然是不同的。过去的研究，由于操作性的关系，很难做到全样本，需要去抽样。大数据首先不是抽样，它获得的数据是全体样本数据，其次它不是在让用户回答问题，而是实打实地去获取用户的“行为”。最重要的一点，大数据分析和抽样分析的核心区别在于：前者是动态的，后者是静态的。一个随机抽样所形成的结论，其实是静态的，它只能说明在做那次调研时的一些相关性。当有新的用户（样本）加入时，很难再说明过去的相关性是否能够成立 — 除非你能找到真正的排除了各种隐形变量后的因果关系。但大数据的分析却是动态的，每秒都有可能产生一个新的结论。

大数据+视频 = 模式创新

笔者认为：大数据时代，视频行业的业务型态不会有大的变化，整个产业链的合作模式将会出现新的变化，产业链中的上下游界限将会变得模糊，重新洗牌的机会出现。

视频行业产业链

图 1 视频行业产业链构成

目前国内，整个视频产业链，可以大致认为由下列角色构成：

内容制作：视频内容的生产者，例如工作室，传媒公司、各大电视台等等，以及互联网UGC，和最近两年兴起的视频网站自制内容；

内容集成：视频内容的集成和销售者，例如各大电视台、视频网站等等；

内容分发：视频内容的传播者，例如各大网络运营商(包括有线运营商)，通过有线，IPTV，OTT等方式传播；

用户：视频内容的消费者，通过多屏和在线，实现“随时、随地、随心”的“互动”和“个性化”视频体验，而不再是传统的“观看”

广告主：传统电视台的“金主”，在新的环境下，广告投放策略在逐渐由粗放的大面积覆盖转向更“精确”和“定向”营销

第三方机构：典型机构如Nielsen，多年专业收视率统计机构（抽样调查方式），最近开始引入twitter的社交网络信息综合评价视频热度

内容监管：内容消费的监督者，确保内容合法、有效等，例如国家新闻广播电影电视总局。

大数据给视频行业带来的影响

首先，在视频行业可能包含大数据的领域包括：

用户行为和反馈：目前全国有1.5亿有线数字电视用户，2000万IPTV用户，4亿多网络视频用户，数亿智能终端。如果将其收视行为和反馈都采集下来并进行分析，其体量必然十分巨大，理所当然是大数据的范畴，非常适合用于提供个性化服务，如相关推荐，定向广告；同时结合社交网络中的海量信息分析和引导，还可以用于内容制作和推广，票房预测，收视率统计和预测

内容分析和监管：国内目前每年有上万集电视剧投放，近十万小时电视节目上线和上千部电影进入市场。对上述内容的健康监管也是需要重点考虑大数据的应用。尤其是从“数字化”到“数据化”的转变，通过图像和语音识别，使得关注点不再仅仅是视频内容本身，而是其中蕴含的“信息”，从而挖掘其中“数据”带来的“价值”；另外，传统针对“内容”的监管是建立在单向传播的基础上，而结合用户行为，社交网络，甚至位置信息的新一代“舆情监控和引导”才是符合现在需求的。