什么数据是最有价值的

A. 大数据是什么有什么价值作用

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

一、技术价值

大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。

大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。

大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。

交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。

由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。

只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。

目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。

这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。

无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。

二、商业价值

在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？

而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。

单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

B. 大数据在哪两个方面表现出最重要的价值

：1）数据的获得大量数据的获得，这个机会基本属于新浪微博等这类大企业，大量交易数据的获得，也基本属于京东，淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。2）数据的汇集例如如果你要能把各大厂商，各大微博，政府各个部门的数据汇集全，这个机会将是极大的。但，这个工作，做大了需要政府行为，做中档了，要企业间合作，做小了，也许就是一个联盟或者一个民间组织，比如中国爬盟。3）数据的存储汇集了数据后，立即遇到的问题就是存储，这个代价极大，原始数据不能删除，需要保留。因此提供存储设备的公司，执行存储这个角色的公司，都具有巨大的市场机会，但是这也不属于小公司，或者早期创业者。4）数据的运算在存储了数据以后，怎么把数据分发是个大问题，各种API,各种开放平台，都是将这些数据发射出去，提供后续的挖掘和分析工作，这个也需要有大资本投入，也不适合小公司。5）数据的挖掘和分析数据需要做增值服务，否则数据就没有价值，big也big不到哪里去，是没有价值的big.因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值，这个机会属于小公司，小团体。6）数据的使用和消费在数据做到了很好的挖掘和分析后，需要把这些结果应用在一个具体的场合上，来获得回报，做数据挖掘和分析的公司，必须得找到这些金主才行，而这些金主肯定也不是小公司。大数据未来的形态，或者产业链结构一定是分层的，巨大的，价值的体现发生在各个层次，每个层次都是生态链的重要一环，都孕育着巨大的机遇和挑战

C. 企业最有价值的数据在哪里

企业最有价值的数据在哪里

当前，传统(非互联网类)企业已认识到大数据的价值，但如何结合企业现状有效应用大数据，仍普遍存在着迷茫。针对这种现状，HCR基于企业大数据应用的相关服务经验，提出一些可行性的思路和建议，供企业客户了解和实施。

本文内容适合拥有较多客户资源(ToC和部分ToB)和内部数据的大中型企业，对拥有大量企业/个人管理数据的政府机构(如税务)的大数据应用也有借鉴意义。

一、企业最有价值的数据在哪里

大数据的价值基础来自于数据，对于企业最有价值的数据，我们认为有两点：

1)内部业务大数据(而非外部大数据)具有最高的应用价值

企业的大数据，从来源讲可分为内部(自身业务生产经营环节产生的所有数据)和外部(来自外部，如第三方/互联网)。当前企业热衷于引入来自外部的大数据(如互联网/电商/移动互联网)和相关服务应用，而忽视了一个事实：现有的内部业务大数据才是最大的价值挖掘目标。

大中型企业在信息化与数据应用过程中，大都已经完成了第一阶段(信息化系统建设与业务数据采集的自动化/常态化)的工作。多年来建立的各种业务信息系统已积累了大量业务数据。而进入第二阶段(挖掘数据提升企业业务经营管理)后，却进度缓慢。相比外部数据，内部业务数据体量大，内容多样，时间跨度长，是企业大数据的主体。因其与企业特性直接相关，深入覆盖经营的各个环节，其对企业的价值远大于各种外部数据。然而，这些数据很少发挥出应有的价值，大都沉睡在那里，甚至成为负担。

2)内部业务大数据中，应优先关注服务客户相关的数据

企业内部业务大数据，如果按逻辑属性划分，可分为两大类：

1) 产品/服务相关：围绕企业产品/服务相关的(研发/设计/原材料/生产/制造/反馈)的数据

2)服务客户相关：围绕着目标客户(可为B或者C)的相关(售前/销售/客服/运维/活动/CRM等等)数据

以上两类数据中，服务客户相关的业务行为对企业经营影响巨大。其数据也是企业内部大数据的主体，应优先作为内部大数据挖掘应用的目标。

二、实施的流程

下面，针对企业最有价值的内部业务数据集，结合消费者研究与标签化研究方法，我们来介绍如何有效挖掘其大数据价值的机制。

首先我们给出一个主要的流程，后续将对每个步骤进行详细说明。

数据来源：大数据平台部@HCR

Step1总体体系设计： 对现有内部数据进行重构设计

对现有的业务数据体系，结合实际情况与未来的应用目标，重新进行数据组织和规划。过程中要关注两点：

要点1：数据的组织，要从功能为中心转向以客户为中心(按生命期阶段组织)。企业内部业务数据，当前大多是以业务功能(系统)为中心组织，相互间未充分打通。用于价值挖掘的业务数据，要以每个客户为中心，以用户生命期为线，将其所有业务功能阶段的数据串起来。

要点2：以类标签化的思想建立客户的数据描述体系，作为未来全景数据整合的框架。描述体系的来源数据不仅有内部数据，也包含外部数据(辅助)。实际的数据整合处理将基于该体系进行：已有的数据可直接引入，缺失数据内容作为后续采集/外购的主要目标。

以某车企客户为例，其相关的大数据，对应由9大内部业务系统产生，各自独立。在数据体系重构整合中，重构的示意图如下：

数据来源：大数据平台部@HCR

Step2 数据整合集中：对现有数据进行实际整合，建立一个统一大数据平台

基于step1得到的规划方案，对现有的业务数据通过技术手段从各业务系统整合到统一大数据平台上。该平台作为数据分析平台，与生产业务系统分离，提供对数据仓库/结构化/非结构化数据的支持。

整合中要注意：

(1) 数据模型的设计以及数据ETL(清洗/转化)，都需要以客户为中心进行统一规划

(2) 充分考虑新数据体系中缺失/不足的数据内容未来的融入和整合机制。

Step3 标签化分析：对客户进行全方位标签化分析，生成标签化描述结果

在step2整合得到的以用户为中心的多维度数据空间上，基于消费者研究与业务特性建立用户标签体系，并对客户进行实际的标签化分析。标签体系的定义，要兼顾用户基本信息、业务特点和未来应用的目的，并不断扩展。

比如前述的车企客户，对用户标签，已经定义了如下几类：基本属性(性别、年龄段、购买能力、职业阶层…)、家庭情况(家有儿童,第二辆车)、车型/驾驶偏好(如偏好SUV 、注重安全性.、追求速度感…)、配件关注点(喜欢原装、喜欢功能性配件)、内装偏好、保养习惯、参与活动偏好、触媒习惯等。

Step4 业务实际应用/挖掘：通过业务活动，进行客户大数据价值的实际挖掘和应用

对所有客户分析得到标签化描述结果，可通过统一的客户分析平台，提供给企业内部所有部门实际应用。各部门可根据实际业务需要，通过标签灵活准确筛选目标客户(如市场部可以查找80后家有儿童且购买能力强的目标客户做MPV家用车型推广)，或发现产品客户群的深层特性(产品设计部门可分析车型的目标客户与实际购买客户是否一致)。

三、如何实施

在内部大数据应用流程闭环的5个主要步骤中，每一步工作都有着不同的重点：

Step1总体体系设计

总体体系设计，决定了企业内部大数据应用未来可以发挥的价值空间，所以需要高度重视。前期要做踏实，不要急于求成。

主要工作包括：

● 对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况(分布/数据属性/关联性/数据质量等)

● 通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。

● 在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。

输出结果至少包括：

● 新数据体系的设计与重构方案，定义以客户为中心的新数据模型的抽象/关联性/属性来源/生成机制等，包括对现有数据的整合机制，以及对当前(基于标签体系要求)缺失数据属性的采集和融合机制。

● 客户标签应用体系的框架性实现方案，包括对客户标签体系的框架与分类体系、重要标签设计与分析思路，以及未来的应用模式等

Step2 数据整合集中

基于新数据体系的设计要求，建立一个统一的内部大数据平台，将相关的数据整合于其中并进行有效管理。

主要的工作包括：

● 搭建统一大数据平台的软硬件/网络的基础架构(包括应用与数据库系统)

● 对于现有数据，基于新数据体系的设计，设计数据物理模型和对接方案，并通过技术手段(ETL/编程)对接各内部业务系统，将各业务系统的相关数据统一整合到大数据平台

● 对于缺失数据和外部来源的大数据，建立一套相应的机制，保证后续持续有效的整合此类数据。

输出结果包括：

● 一个统一的大数据平台，能够持续整合和管理来自企业内外部的用户相关的所有数据资源。

● 一套技术与业务实施机制，确保数据整合和采集的可持续性和有效性。

在现有数据整合时，企业由于内部业务信息系统众多，且往往对应不同的IT开发商，为保证整合多业务系统数据的准确性和效率，本步骤的实施者，建议优先选择企业内部现有业务信息系统的核心IT开发商，或由企业的信息中心完成，注意：实施过程中需要有大数据架构与数据专家提供咨询和指导。

Step3 用户标签化分析

本阶段工作对数据未来价值的影响最大。在实际的实施中不是一蹴而就的，是个长期递进的过程，需要根据业务变化和应用需要，不断优化和扩展用户标签体系。相关工作主要由熟悉行业的用户研究人员和数据挖掘/算法工程师根据企业业务的需要配合完成。

● 用户研究人员：基于全局的客户标签体系，对数据体现的用户行为进行深入研究和分析，并针对业务的需求，定义高应用价值的标签，并发现相关分析规则

● 数据挖掘/算法工程师：综合运用大数据技术(数据挖掘/机器学习等)方法，配合研究员进行挖掘，并完成标签分析的算法编程，使得大量标签的分析处理能以自动化方式来实现。

输出结果包括：

● 所有客户的标签化分析和描述结果。

● 特定客户群体/业务需求相关的深入分析报告。

Step4 业务实际应用

由企业各部门人员完成，业务人员对step3中产生的客户标签分析结果，结合实际业务需求提取和分析所需要的内容，并在后续的业务活动(如针对所选择客户的广告宣传、营销..)和决策分析中进行应用。

为了便于实际使用，对Step 3 中的分析结果建立统一的应用分析平台，支持业务人员灵活筛选/分析所有客户的标签化属性，并能够提供更深入的研究报告和最新的可视化分析工具，以支持企业更多更深层次的数据应用。

对于业务人员，如果缺乏使用分析结果的思路和想法，可通过培训和案例拓展其思路。同时在使用之后，需要根据业务情况与数据研究人员交流和不断反馈，协助提升标签分析模型的精度。

Step5 应用结果的反馈

在各部门使用数据开展业务后，需尽可能收集所接触客户的反馈结果。反馈结果的采集内容要参照全局数据体系的定义，通过便捷的电子化形式(如二维码问卷)完成和提交。这种反馈的闭环机制，可有效避免长期以来对客户实际感知的断裂，能有效提升用户标签化画像的准确度与后续应用价值。我们的一家外资药品企业客户，已经开始进行相关尝试，收到了良好的效果。

四、要注意的问题和解决方法

企业内部大数据整合挖掘与应用，当前已经受到许多行业内的领头企业的关注，并开始尝试。但由于缺乏体系化的思路和经验，遇到不少困难。企业在进行计划相关实施时，首先要注意如下问题：

1、建设思路与实施者的选择

从前面的阐述可以发现，内部大数据整合与应用挖掘，本质是用户深入研究与相关应用。不仅数据组织和标签体系，甚至IT相关的数据平台整合与建设，也遵循用户研究的思路来完成。用户研究/大数据挖掘技术(如数据挖掘/算法)人员是实施的核心团队。

遗憾的是，在我们接触的一些企业中，建设思路仍有很大偏差。有的仍然遵循IT系统建设的思路，认为应由IT企业来完成此事。实际上，IT企业并不具备实施中最重要的用户研究/数据挖掘等专业能力(其更适合step2/4所需的相关IT平台的开发)。而有的企业则认为这是CRM业务的延伸，适合CRM服务商完成。这也是不对的，CRM数据 /业务只是企业用户大数据/应用中的子集，CRM人员是用户研究结果的应用者而不是建立者。

以上错误认识直接影响了诸多企业内部大数据挖掘与相关应用的有效推进。某主流手机制造厂商，就是重技术平台，不重深入研究，觉得采集整合了大量数据后应用价值就水到渠成了。而某合资车企则是意向将该项目由国际着名it服务咨询企业来完成(事实上我们并不认为该咨询企业能够深入了解汽车行业的产业规律与用户特点)。某省移动运营商，在针对集团客户进行大数据整合与营销支撑服务时，由某上市it企业进行实施。虽然该企业的it研发能力很强，但由于因循传统业务流程管理的思路，一线客户经理无法从系统中获得对所服务集团客户的深入认识，也难以进行针对性的业务推广。

因此，企业内部大数据应用的实施，选择一个能力全面的实施者很重要。该实施者既要熟悉企业业务特性、具有专业的用户研究能力外，也要具有大数据相关的技术(平台架构设计/数据挖掘/大数据算法分析)能力，两者缺一不可。

2、整合数据时会遇到较大困难

企业在实施step2(数据整合集中)时大都遇到相同的问题：进度延误和数据集中未达设计目标，大大影响了后续的数据应用。

其原因主要如下：

●数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。

●实施整合的it企业，虽然熟悉内部数据细节，但大都是开发能力强，对大数据整合数据的主要工作(对接、同步和数据清洗等)缺乏经验和最优的方法

以上原因，再加上全局目标不明确，导致整合集中成为企业数据价值应用环节上最大的障碍。以某省运营商为例，其内部用户大数据整合工作，断断续续已经进行了近两年，仍未完成预期目标。

而要想避免此事，需要做到以下两点：

●高层要重视，且要有强有力的内部实施控制。公司层面的重视对打破各业务系统的数据壁垒有很大帮助，而专业的总控团队对进度和效果影响较大。以某大型企业客户为例，整合数据时涉及6个部门9大系统，难度相当大。公司由副总担任专项组长，信息中心组建专门团队负责实际协调和考核，最终按计划完成了相关工作，走在了同行的前列。

●由大数据处理与整合方面的技术专家，通过咨询/培训等手段，帮助it实施企业提升在数据整合技术方面的能力。

3、内部业务数据的完善任重而道远

数据属性缺失和数据质量问题，是企业内部业务数据最常见的问题，也很大影响了未来的应用价值。同时，在大数据环境下，客户数据的粒度/深度的不足也逐渐明显。如对某上市药企进行相关数据摸底时，发现客户相关的数据只到渠道级别，没有到达最终用户，导致大量最有价值的内容缺失。造成这些问题的核心原因是之前缺乏全局、体系性的数据框架和实施机制，业务各环节中采集数据的目标、方法和主动性都有不足，而这相关改变非一朝一夕可以完成。

对此，企业要注意：

●客户识别/接触体系不完善的，需尽快建立公司统一的客户体系(如会员系统)。

●要有明确的全局数据体系作为指导，相应建立采集和整合的制度化机制，使得各环节的业务人员对相关工作从自发变为自觉。

●要把外部大数据/应用反馈数据也纳入到数据体系中，统一规划构建相关的收集机制和融合方法。

●在此过程中不要摊子过大，结合情况分步骤实施，优先考虑最重要/最容易采集的数据资源。

三、hcr助力企业内部大数据应用

企业内部大数据研究应用要求实施者在行业/应用研究与大数据应用技术上具有全面而深入的综合能力。当前国内无论是研究行业还是it行业，符合相关要求的实施企业凤毛麟角。

而hcr作为领先的大小数据结合的数据研究公司，则完全具备相关能力：

●10多个行业的资深研究人员，长期面向企业研究，具有丰富的行业/用户研究经验。以b，qgroup为代表的研究团队，在帮助企业进行内外大数据研究方面经验丰富。

●hcr大数据平台部具有行业最强的大数据技术能力。数据架构组可帮助企业进行业务数据摸底，设计/规划适合企业特点的大数据体系与平台，并具有实际的技术实施能力。而挖掘算法组，在大数据环境下的挖掘算法/机器学习/非结构化文本分析方面实力强大，在配合研究人员进行用户标签化分析方面已经取得了丰富成果。

正是由于研究与技术的综合优势，hcr当前在帮助多个客户企业实现内部业务大数据的价值挖掘，使得客户能够通过大数据应用，为企业经营带来新的提升。

以上是小编为大家分享的关于企业最有价值的数据在哪里的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

D. 大数据 什么是有价值的数据

大数据(big
data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

E. 大数据最重要的价值是什么

大数据的重要就是看它的真实性，可靠性，还有他是不是影响他人？

F. 大数据 什么是有价值的数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

G. 大数据的价值是什么

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

一、技术价值

大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。

大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。

大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。

交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。

由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。

只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。

目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。

这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。

无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。

二、商业价值

在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？

而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。

单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

H. 大数据的价值体现有哪些

第一、帮助企业寻找更多的市场机会

基于用户分析的基础上，企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念，怎么去搜集到更多的用户信息，挖掘可能有的市场机会，这是大数据帮助企业实现的最好方法。

第二、帮助企业提高决策的科学合理性

从大数据诞生的时候来讲，它都是站在企业的决策角度出发，从数据的数量到数据的本质，数据越多，管理者进行决策的时候所依据的信息完整性就会越高。

第三、帮助企业找到人员管理新模式

企业的员工是无条件的服从上级的管理，还是内部一盘散沙，企业的管理效率高不高，在竞争环境日益激烈的今天，对于企业来说，管理高不高效直接关系到企业的经营效益高不高效，大数据与企业的核心管理因素相结合，成为企业的资产之一，大数据的成果可以进行企业内部共享，对于企业来说，这是一个变革的机会。

第四、帮助企业提供更加个性化的服务

弹性管理，个性化领导，每一个员工都可以得到更加个性化的培训，每一个用户都可以得到更加个性化的服务，对于企业来说这种个性化的创新无疑要依靠大数据技术的支持和发展。

第五、帮助企业进行商业模式的改革

新型的商业模式不断的出现，对于新的市场机会的出现，大数据可以帮助企业获得更好的产品，新的业务模式也需要企业的商业模式进行支持，抓住机会，企业就可以进行更多的产品和服务的创新。

I. 大数据的真正价值

大数据的价值：
a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；
b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有个大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等

但在实践中，我更加喜欢把数据的价值分为两个方面，一个方面是给企业创造营收，另一个方面就是给企业节省成本。

J. 大数据最核心的价值是什么

大数据的核心价值在于规律的总结，通过大数据得出规律，从而预测未来。

目前很多大数据的项目做的是通过大数据分析用户的行为习惯和喜好，这是大数据的价值，但是这只是一部分。

大数据其他方面比如：AlphaGo是通过下棋的数据来给出它对每一个棋子将来怎么下的一个判断方法。还有无人驾驶技术，这也是通过大数据，训练出一个会开车的技术产品。淘宝有定位基准的广告，这种广告是根据用户的历史行为数据推送。

再向上思考一个层面，通过大数据的分析可以得到一定的规律。

比如：地球的轨道是需要通过大量的观测来得出一个结论，所有规律性的事物都是可以从数据中找到它的规律。有时候，有很多规律是没法用特别简化的公式来表达，那可能就出现比如人工智能、神经网络这样的算法。

这种规律是通过模型训练得到，虽然没法用特别简洁的公式来表达内在规律，但它的核心其实也是一个公式，也是一个规律。包括数据投递、广告投放，对于用户过去的行为数据做一些分析，会认为同样的行为大概率会发生同样的事情，这也是一些规律，而数据的核心在于它能得到一些背后的规律。

有规律就可以对未来的很多事情有判断作用。