⑴ 大數據如何改善營銷決策
近幾年，數據的增長速度呈現爆炸式趨勢，數據營利成為或將成為收入的主要來源。大部分的商業智能應用均針對營銷決策，在這一領域的主要影響如下。
(1)、規劃分析
數據科學家為營銷部門提供了對客戶行為最新趨勢的精湛分析，使營銷人員能夠制定全面的戰略並為更有效的活動做好准備。這就是為什麼很多營銷主管會說數據驅動型營銷對於在競爭激烈的全球經濟中取得成功至關重要的原因。他們現在不僅能夠將消費者定位為大群體，也可以將其定位為具有特定特徵的分段子群體，從而使他們有可能單獨修改，並適應每一個用眾。
(2)、私人定製
用戶體驗是業務成功的基本先決條件之一。在大數據時代，營銷人員能夠定製操作，並改善客戶旅程，使得幾乎每一個客戶都可以根據個人喜好來接受產品或服務。例如，Facebook單獨存儲和分析數十PB的用戶生成數據。這樣巨大的數據使得企業不僅可以確定目標群體的基本人口特徵，還要深入了解個人用戶的喜好。
(3)、企業定價
作為市場營銷組合中最重要的因素之一，企業的定價始終需要分析和仔細的監測。但是自從應用大數據以來，營銷人員可以實時調整產品和服務的價格。如今，企業有可能根據眾多因素進行價格差異化。例如，電影院為普通消費者提供定期門票，但也為價格敏感的人士提供一定的獎勵，如優惠券，周末促銷等。
(4)、 客戶忠誠度
忠誠消費者是每個企業的業務核心。他們是品牌產品或服務的推廣者。調查顯示，55%的美國消費者通過向他們的朋友和家人推薦他們喜歡的品牌和公司表達忠誠度。使用大數據，企業可以檢測到常見的購買模式，調整他們的服務，最終擴大忠實消費者的基礎。
(5)、盈利能力
正如人們現在可以看到的那樣，不僅大數據有能力改善企業營銷策略，而且還有助於改善其各個細分市場。由於商業智能服務的更多投入，廣告是獲得更多利潤的因素之一。廣告現在是個性化的，並針對特定的消費群體，這使得他們看起來更具吸引力，並且參與的機會大大改善了這種宣傳方式。這就是為什麼廣告業尤其是在線廣告在過去幾年中穩步增長的原因。
(6)、投資回報率
令人驚訝的是，很多營銷人員實際上並不知道如何衡量投資回報率。根據一些調查，一半的B2B營銷主管認為很難將營銷活動直接歸因於收入結果，以作為預算合理化的一種手段。採用大數據消除了這個問題：它考慮到所有營銷渠道，活動和投資，並對每個元素進行成本效益分析。這樣可以使企業的營銷活動和相應的預算得到回報。
(7)、趨勢預測
數據科學能夠分析當前的營銷策略，但也有能力成功預測未來趨勢。這就是為什麼營銷人員利用它來創建業務預測的原因，這使得他們能夠更加積極主動，並且比競爭對手領先一步。在不斷爭取更多市場份額的環境中，大數據的這個功能對許多公司而言至關重要。
如今，營銷人員一直在尋找一種方法來利用人們所創建的大量數據。而隨著數據科學的興起，現在有可能對這些材料進行分析，並最終將其轉化為富有成效的營銷決策。
⑵ 數據時代企業如何決策
大數據時代正對企業的決策產生巨大影響，也引發了企業多種層次領域的改革，涵蓋了決策者、決策技術、決策思維等多個方面，同時大數據時代的到來也使得傳統的決策思維和大數據的決策思維進行了一場激烈的碰撞。
大數據對於市場產生了巨大的震動，也引發了一系列問題。有的企業抓住機遇借勢而上，佔領了更多的市場空間，而有的企業則是因為決策思維無法適應大數據時代背景而被時代淘汰。當前的企業決策現狀是傳統決策系統向大數據決策系統的轉變，在這個轉變過程中會引發和暴露許多問題，已出現大數據的決策方式取代傳統決策方式的趨勢。
大數據以其更加豐富的數據種類、更加完善的獲取途徑、更加專業的數據分析等多種優勢使得決策更加客觀有效。在決策過程中能夠避免因為決策者的主觀因素和情感因素造成的決策失誤，更加客觀的對市場數據進行分析，制定出更加科學准確的決策，因此大數據取代傳統的決策方式已成為必然。