『壹』 為什麼大數據將是企業的一個新的發力點
為什麼大數據將是企業的一個新的發力點
鑒於現如今市場及惠普公司本身所發生的一系列大的變化，大數據或將成為該公司繼續朝著其遠大的以發展軟體為重點業務目標的一大關鍵。當環保組織保護國際 (Conservation International，簡稱 CI)需要衡量當前世界上有多少的熱帶雨林被砍伐了的時候，該組織機構選擇了惠普公司。
CI想要利用衛星圖像來比較同一區域當前及其三十年前的熱帶雨林佔有量。惠普的工程師們使用該公司的DistributedR程序構建了一款工具，能夠自動掃描圖像，並對其進行分類，按照像素逐一對比，以確定哪些區域仍被熱帶雨林所覆蓋;而哪些則沒有了。
類似於像CI這樣的組織，就是一個典型的企業或組織機構與知名技術供應商合作的案例。該組織機構僅在去年就共計籌集了超過1.4億美元的捐款。
對於惠普公司來說，其正是他們的客戶所需要的公司的類型。當惠普公司在2014年10月決定拆分成兩家上市公司時，該公司很快就開始著手進行其歷史上最大規模的重組。在此之後，新創建的惠普企業公司(Hewlett-Packard Enterprise)新的業務重點不僅僅只是一家硬體公司，而更是一家軟體公司。而惠普軟體業務的很大一部分將主要集中於大數據分析領域。惠普希望能夠藉此幫助更多類似於CI這樣的客戶更好地利用大數據。
企業巨變
拆分後的惠普公司(HP Inc.)則將主要從事個人計算機和列印機業務，而對於惠普企業公司，其硬體部門主要銷售伺服器、存儲和網路設備。惠普企業公司有兩大主要的組成部分：服務業務(咨詢和實施)和軟體業務。
在其軟體事業部，大數據、安全和IT管理將是核心支柱，惠普公司執行副總裁兼軟體部門總經理Robert Youngjohns指出。並表示，軟體大約占該公司營業收入的8%，但利潤比例更高。Youngjohns說，惠普CEO梅格·惠特曼曾信誓旦旦的表示，大數據將有助於惠普扭轉在全球市場的格局。
惠普的大數據產品還在保護傘下，包括該公司的Hadoop發行版(其與合作夥伴Hortonworks所提供)，以及Vertica(一款SQL分析平台)，IDOL(用於分析非結構化數據)和惠普分布式R(用於大規模預測分析)。
「大多數企業需要的是能夠基於他們已有的數據，運用分析來推動更好的業務決策，並幫助管理不斷流入的新數據。」Youngjohns說。他認為，惠普的大數據平台，包括結構化和非結構化的資料庫，從而幫助這些企業用戶解決了這些需求。
這些產品可作為軟體下載或 作為「按需」版本由惠普或合作夥伴託管。但尚未在其他類似於亞馬遜網路服務這樣的雲平台上提供服務。
轉移到軟體業務是很難的
商業分析研究機構IDC副總裁Dan Vesset說：在以往，惠普主要是以一家硬體企業所著稱的，所以該公司想要在軟體市場爭取到一席之地顯然會有一場「艱苦卓絕的戰斗」要打。在2011年，惠普斥資117億美元收購了Autonomy公司;後卻損失了88億美元。此後不久，惠普公司高薪聘請了微軟的老將Youngjohns，以幫助重塑該公司的軟體戰略。
Vesset說，惠普正在緊緊尾隨數據軟體市場的中堅分子們，諸如IBM，甲骨文和SAP，每家競爭對手都有強大的資料庫引擎和大型的安裝基地。
「惠普顯然還有很長的路要走，但他們已經走在了正確的方向上。」Vesset說，該公司的優勢在於他們能夠基於其現有的硬體銷售，推動其軟體銷售能力。
雲業務
或許，較之其傳統的競爭對手，對惠普而言更大的威脅是基於雲的分析服務供應商，如亞馬遜網路服務，微軟Azure和谷歌計算引擎。
對於那些已經有很多數據存儲在雲平台上的初創企業來說，在雲中進行數據分析和處理是一種自然的選擇。諸如AWS和谷歌這樣的雲平台也有強大的機器，可以根據需要處理數據。惠普Helion雲服務一直在努力擴大市場份額;根據調研公司Gartner最新的IaaS魔力象限報告顯示，其對於AWS、谷歌和微軟的Azure而言，甚至還根本算不上是一個競爭對手。
但是，雲計算並不適用於所有人，而惠普似乎是把目標瞄準了那些仍然想要控制自己的基礎設施，而不是將數據放到雲中的客戶。CB Bohn是網上零售商Etsy公司的一名高級資料庫工程師，該電商使用AWS來執行其部分的搜索相關功能，而採用Hadoop來處理其部分的工作負載。但該公司的主要數據分析工具是由Etsy的工作人員來負責管理的，並託管在一處託管設施中。Bohn說，其所供職的Etsy公司采購商品硬體，並使用託管設施來處理那些對於數據和分析有著持續不斷需求的工作負載。這是「企業自有為基礎與託管租用相結合」的模式：雲平台對於一次性的工作項目和意外高容量的工作負載固然很好。但是，日常數據和處理可能需要更有效地由企業內部專門設備調整完成。
顯然，惠普將依靠諸如Etsy公司和CI這樣的客戶來幫助他們避開其當前所面臨著的顯著的業務不利因素，畢竟，其已經踏上了重組之旅。
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『貳』 為什麼大數據時代讓我們生活變得沉重
在大數據高速發展並不斷拓寬應用邊界的同時，監管卻無法及時跟上，以至於一些缺乏操守和剋制的公司，惡意泄露甚至出售用戶隱私，對大家的生活造成很大影響。
大數據給我們帶來了如此大的便利，可能會導致我們過度依賴它，導致最後我們總是聽同一類型的歌，看相似觀點的新聞評論，我們最後可能被大數據困在某個小圈子裡，無法聽見外面不同的聲音，從而使我們變得狹隘。所以大數據的使用也是需要慎重的，它只是一個工具，而不要完全被工具左右了。
提出人物
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
『叄』 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
「大數據」簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。大數據，在於海量，單機無法快速處理，需要通過垂直擴展，即大內存高效能，水平擴展，即大磁碟大集群等來進行處理。
大數據為什麼重要：
獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化
大數據技術對這些含有意義的數據進行專業化處理，對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。
如何應用大數據：
大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。
大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。
『肆』 為什麼大數據能對經濟發展社會進步人民生活帶來重大而深遠的影響
大數據確實能給經濟發展和人民生活帶來重大而深遠的影響。其實大數據的廣義概念自國家成立以後就開始了原始社會，沒有什麼統計，也沒有什麼數據，大家都是那麼過的，而國家成立了以後就要對國家的人口經濟基礎，軍事基礎進行摸排，最初的大數據就是這么進行的，到了近代以後，每一個國家都對自己的國內進行定期統計。而且統計的效率和范圍也越來越廣，而當電腦時代和智能時代到來以後，真正的大數據開始登上歷史舞台。原先需要耗費數年甚至數個月的統計以及摸排工作，通過大數據技術幾秒鍾就可以完成。
『伍』 大數據時代，為什麼要使用大數據
大數據是什麼?是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據集合的統稱?今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡?大數據的來源又有哪些?等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案(如資料庫或商業智能技術)就能輕松應對;而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來:由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額;而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵:第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據;第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些?或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些?」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。(若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率;另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。)傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了:如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息(或說數據)從不同的方面表達了客戶的消費過程的方方面面。因此，一般來說，企業用以分析的數據來源越廣越全面，其分析的結果就越立體，越接近於真實。因此，大數據分析意味著企業能夠從不同來源的數據中獲取新的洞察力，並將其與企業業務體系的各個細節相融合，以助力企業在創新或者市場拓展上有所突破。針對「數據量」這個話題，亞馬遜CTO Vogels曾經說過，「在運用大數據時，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯?那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持。一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」可以預料，在不遠的未來，企業如何通過抓住用戶獲取源源不斷的數據資產將會是一個新的兵家必爭之地。在這個層面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括電信運營商等領先企業具有無可比擬的優勢。在大數據的領域里是否數據量越大越好?很多時候我們寫文章，並不是想要去重復某一個眾所周知的事實，而更多的是想從另外一個角度試圖去質疑那些已成事實的事實，並不是想要去推翻，而只是去看這個事實是否存在另外的可能性，雖然很多時候我的那些質疑會漏洞百出，並顯得幼稚可笑，但我覺得一個事物的健康發展需要不同的聲音，而這正是我們寫文章的意義所在。所以，我現在問題是，在大數據的領域里是否數據量越大越好?對於這個問題，我覺得應該分兩個層面來看，第一個層面是，對大數據這個整體而言，數據肯定是越大越好的，多元的數據能讓不同行業，不同組織都可以從大數據中尋找到解決問題的方法，也是基於此，現在越來越多的企業組織通過不同的終端、應用或者其他手段去瘋狂地收集多元的數據，大數據讓人們能有足夠的能力和視野將地球(包括地球上的一切)作為一個整體去看待，這是在從前無法想像的。第二個層面是，對於大數據的具體應用而言，數據量是否越大越好，我卻有不同的看法。我的理解是，在大數據的實際應用中你用以分析的數據量越大，你能得到的東西就越多，而至於得到的那些東西是否是你所需要的，或者對你是否有價值的，沒有人能保證。就如同樹林里有100條路，每條路上都有一些你覺得有意思的東西，如果你有足夠的時間，你可以走遍這100條路，收獲很多有意思的小東西，但不是每一條路都會讓你得到真正有價值的東西。經常做數據分析的朋友應該會有同感，在分析的過程中你會發現不同的數據通過不同的組合導入不同的分析模型會得到很多不同的結果，有時候會有一些很新鮮的結果被發現，這會讓你很驚喜，但大部分這些新鮮的結果最後只會出現在你的微博里，而不會出現在正式的分析報告中，因為分析報告是為解決某一具體問題而存在的，旁枝末節太多會顯得臃腫且容易混淆。所以，我認為，在大數據的具體應用面前，我們先要做的是把「大數據」這個概念忘掉，我們必須弄清楚到底想從大數據中得到什麼，然後帶著目的去收集有用的數據，輸入至分析模型中，直接導向我們想要的結果。否則你將花費大量時間、資源成本去獲取數據，分析數據。我們需要大數據應用是能夠幫助解決問題的行為洞察，而不是試圖研究每一條能夠得到的信息。不得不說，大數據的世界太魔幻了，裡面的誘惑很多，如果你不是帶著明確的目標去應用，你很有可能被陷入在五光十色的誘惑中無法自拔。即使你走進了一座金山，最後你能帶走的最多也只是你能提動的一小口袋。另外，這同時也揭示，為了避免應用者困在「大數據的金山」，大數據必須往下細化，針對不同行業不同領域的特定問題制定不同的解決工具，未來大數據將會遵循消費化模式，核心基礎設施將作為服務或應用程序來提供。
『陸』 為啥說大數據就是財富
因為數據是一種新型資源，資源就是財富。
第一，大數據是一種信息資產，它是指那些沒有辦法在一定時間內使用常規的工具，而只能用新處理方式進行處理的數據集合。大數據的特點主要是數據信息是海量的，並且在持續的額增長中，而且這些在之前被認為是毫無作用，散亂無章的數據，在新興的網路技術面前其實包含巨大的價值。在網路技術看來，大數據不但是一個海量的數據集合，它更是一個有規律可循，有價值可利用的金錢寶庫。
第二，大數據裡麵包含了巨量的信息，包括消費者的衣食住行、偏好、憎惡、生活習慣、個性習俗等等方面的資訊，通過統計分析，可以比較准確地預測，哪些消費群體在什麼時候需要什麼東西，可以將相應的產品信息精準地推送給他們，獲得事半功倍的銷售效果，獲取更多利潤，是商家成功的法寶。
第三，大數據還是發展人工智慧的重要手段。人工智慧快速發展，此前一直依靠不斷提高的程序手法。但是時至今日，今天的程序員寫出來的程序 不見得就比十幾年前寫出來要高明。因此，機器需要自己去學習，因為機器程序思維的速度很快，所以大數據對於人工智慧的發展就是一個一舉兩得的好事。
第四，研究大數據，最重要的意義是預測。因為數據從根本上講，是對過去和現在的歸納和總結，其本身不具備趨勢和方向性的特徵，但是可以應用大數據去了解事物發展的客觀規律、了解人類行為，並且能夠幫助我們改變過去的思維方式，建立新的數據思維模型，從而對未來進行預測和推測。比如，商業公司對消費者日常的購買行為和使用商品習慣進行匯總和分析，了解到消費者的需求，從而改進已有商品並適時推出新的商品，消費者的購買欲就會提高。
『柒』 為什麼需要大數據技術
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷
2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值
(7)為什麼大數據擴展閱讀
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
參考資料來源：網路-大數據
『捌』 大數據為什麼會有那麼多數據
因為我們平時在用的各個軟體，無時無刻都在收集著我們的個人信息、數據，所以大數據會有越來越多的數據。
大數據這個概念出現的幾率越來越多，是因為現在我們所處於這個時代上，很多信息都已經突發猛進，人們的生活水平都已經改善了，很多東西都是要通過大數據來統計，包括我們現在互聯網的一個進步之後。我們所處的一些東西之後，全部都是變成數字化，只有大數據才能夠實行。
大數據的來源非常廣泛，如信息管理系統、網路信息系統、物聯網系統、科學實驗系統等,其數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。大數據的主要來源。
(1)信息管理系統:企業內部使用的信息系統，包括辦公自動化等。信息管理系統主要通過用戶數據和系統二次加工的方式產生數據,其產生的大數據大多數為結構化數據,通常存儲在資料庫中。大數據的主要來源。
(2)網路信息系統:基於網路運行的信息系統即網路信息系統是大數據產生的重要方式，如電子商務系統、社交網路、社會媒體、搜索引擎等都是常見的網路信息系統。網路信息系統產生的大數據多為半結構化或非結構化的數據。
『玖』 我們為什麼需要大數據技術
我們為什麼需要大數據技術
大數據到底是什麼？我們為什麼需要大數據技術？
Mike Jude：從本質上來說，大數據就是曾經被稱為數據倉庫的邏輯延伸。顧名思義，大數據就是一個大型的數據倉庫，一般有一個能支持業務決策的業務重點。但是，它和傳統資料庫不同的是，大數據不用構建。
在典型的資料庫中，數據會被組織成標準的欄位，並使用特定的密鑰索引。如果你熟悉Microsoft Access應用程序，那麼你就能完全理解這個概念。比如，一個顧客記錄可以由姓氏、名字、地址和其它信息組成有通用標簽的欄位。每個顧客記錄樣式都是相同的，這樣可以通過使用搜索關鍵詞來檢索，比如搜索姓氏。
現在，如果你想鏈接到這些客戶記錄需要怎麼做？鏈接到客戶的圖片或者視頻呢？如果是鏈接到客戶的所有記錄呢？
將這么多不同的數據源互相映射，一般的資料庫還做不到。另外，需要鏈接的數據量是非常巨大的。這就產生了「大數據」的概念。大數據使用特殊的數據結構來組織和訪問巨大數量的數據，可能達到多個艾位元組的范圍。一般情況下，這需要跨多個伺服器和離散數據存儲進行並行計算，而小企業往往難以維持這種大數據的存儲庫。但是，大數據正逐漸成為雲服務提供商能提供的一種服務，從而把大數據應用推向更多的公司。
但是，還有一個「大」問題，就是我們為什麼需要大數據？答案就是相關性的價值。如果你能看到乍一看似乎沒什麼關系的數據設置之間的關系，你會獲取很多重要信息。比如你想知道你的公司是不是容易被黑客利用。那麼你需要跨多個應用程序和數據中心檢查無數條交易。這時如果沒有大數據技術和相關的分析技術，這幾乎是不可能完成的。
最終，隨著數據量的增長、業務的可用性和重要性的增加，大數據的定義可能會用來描述大多數資料庫應用。IT專業人士應該掌握大數據相關概念和術語，以免遇到困難。
『拾』 為什麼大數據時代，需要那麼多數據幹嘛
1. 大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力
大數據席捲了全球，並帶來了驚人的利益，這一力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等全球頂尖公司受益，這些公司通過利用大數據開發一些前沿的技術，為客戶提供高端服務。
在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。
2. 掌握數據能力，開采「暗數據」
大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這一點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。
3. 軟體正在吞噬整個世界 數據爭奪戰正在打響
我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下一步行動。
4. 決策指導 更智能更快速更精準
在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這一期望 雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨一無二 答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每一步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積極的主動出擊。
5. 以用戶為中心 用戶行為數據是營銷關鍵
現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這一要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這一點呢 答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。
6. 通過數據倉庫使數據資產變現
這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這一武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。
