为人不识大数据，便称英雄也枉然

大数据这个词，恐怕是近几年社会上炒的最热的词汇之一了，各种大小会议、IT论坛，言必谈“大数据时代”，仿佛回到当年普及互联网一样的全民狂潮。正可谓“为人不识大数据，便称英雄也枉然”。不跟风说两句“大数据长，大数据短”的，都不好意思跟人说自己是来自地球的。

大数据的作用，搞懂!

大数据到底是个什么鬼?马云们口中的大数据真的那么好吗?很显然的是，我们正处在传统IT理念的转折点上，数据技术正在进行一场史无前例的革命，很多行业像如梦初醒一般汇入大数据变革热潮。但殊不知，越是很fashion的技术，越不能至于片面，当深入了解才好。如何能真正拥抱大数据时代，而不是一味欣赏潮流?也许，我们早该忘掉那些华而不实的喧嚣，让大数据真正“活用”起来。

首先给你百科一下啥是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。是不是感觉云迷雾罩、似懂非懂的?好，生涩难懂的不要，你只要搞清大数据的特点，以及它能做些什么就够了。

简单来说，大数据具有数据体量大、数据类型多样、处理速度快，价值密度低等主要特征，可通过采集、挖掘、分析、处理等重要方式为社会各界及360行提供指导与建设性服务。

那么问题来了：既然大数据这样牛，怎样才能拥抱大数据时代?

大数据的机会，把握!

其实任何一种产品或服务都潜藏着巨大的“数据化”潜力。数据技术的脚步不断加快，为各个行业的发展带来了新“生机”，如何在原有的生产经营基础上，发现更高的附加值，这是一个值得当代企业花时间和精力去思考的重要问题。数据是死的，需要人类的智慧让数据“活起来”，所以，我们需要加强对数据的重视，更加注重数据的收集、整理、分析和应用。

比如，美团外卖APP可以通过在线收集用户点餐数据，了解到他们的订单时间、个人口味、以及是哪家店的粉丝，并将这些详细数据植入到客户推荐系统当中，让订餐环节更为精准、有效、快速;一家批发商，可以用一个季度或半年的客户购买情况数据，帮助订货部门分析出时下畅销产品以及客户近期的购买喜好，从而为进货提供指导建议。

再比如，一家大型商超，可以根据客户的兴趣爱好、消费人群、购买行为、逛街时间，以及行走路线等一系列因素，从中大大提高服务水平，挖掘出更多商机，数据对很多企业来说都是可以有效利用的，关键是怎样从对数据的意识形态上升到应用层，即快速抓住大数据的机会，帮助企业领导决策企业未来的发展方向。

大数据的价值，善用!

几年下来，大数据一如既往的火爆;但仍有很多人会问，大数据最大的价值是什么，怎么用才对味?

如何衡量大数据能够创造的价值?这个问题实际是在说它为你盈利多少，同时提升了多少附加值。大数据在给予企业做精细化运营辅助的同时，也为其企业提供了大量的营销价值与决策价值，这一点毋庸置疑。

例如，用户从某电商网站的首页进入到喜好产品页查看商品详情、把商品放到购物车以及最后的购买和支付等环节，通过进行这样的系统性检测，可以清清楚楚了解到，客户从见到产品的那一刻起到购买成功之间的体验过程是否足够人性化，然后该站可根据这样的结果来修正并提升自己的运营模式，尽最大努力做好用户体验。

总体来说，大数据对于企业营销与决策的价值主要表现在对以下五个方面的分析：

第一：了解用户渠道;

第二：了解用户喜好;

第三：了解用户类型(新客户还是老客户);

第四：了解用户购买力;

第五：了解用户基本情况(性别、年龄段、地域分布等);

通过这五个维度的分析，可帮助企业决策自己的宣传营销投放策略和发函方向，这就是大数据为360行企业带来的实实在在的价值。

哪些公司在做大数据?

如今，大数据技术正在加速向多个行业领域渗透，与金融、教育、工业、医疗、景区、能源、交通和智慧城市等垂直行业领域正深入融合，发挥着越来越多的经济和社会价值。

大数据是比云计算还要新兴的一个术语，被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、IBM、亚马逊等一大批世界知名企业早就开始掘金这一市场;另外，近几年来，很多国内企业也开始加入到大数据的淘金队伍中，如BAT互联网巨头，华为、浪潮等国内领军企业，以及景安网络、世纪互联等知名IDC企业，业务涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域。

行业巨人中，阿里在大数据领域的投资已遍布各领域，包括入股高德地图、新浪微博、优酷等，其数据维度非常丰富;腾讯更青睐于医疗、金融等行业，并利用大数据技术来分析企业日常数据，最终判断出其信用状况，将信息转化为信用的征信模式;百度则专注于人工智能领域。

IDC企业中，大数据实质性研发成果目前较少。作为其中代表，景安网络有着颇具特色的大数据应用解决方案，可以帮助企业发现更多有价值的数据，消除数据孤岛，互联互通，实现大数据“活用”。在供给端，大数据分析、开放、共享等均已有良好的开端。