大数据成功的原则是什么

❶ 大数据应用成功的四个标准

大数据应用成功的四个标准
在大数据范畴大展拳脚肯定是个正确方向，同时世界各地的初创公司及企业巨头也在借力大数据和大数据应用创造价值——将大量的数据处理转化为金钱或竞争优势。然而光彩的背后，总是掩饰着一些不可忽视的真相。简而言之，不是所有在大数据上的尝试都得到了应有的回报，而且远非如此。同样这里也有另一个不容忽视的真相，在IT企业界，大数据“成功”定义的标准非常宽松，甚至“我们并没有完全失败”这种的观念都可以归结于“成功”。
那么大数据应用成功的标准究竟是什么？10gen战略副总裁Matt Asay带来了他为成功总结的4个标准：
首先，必须要可以运作
大数据应该为行业创造切实的价值，不止是高科技。McKinsey在关于大数据未来的报告中指出，大数据在医疗、政府、零售以及制造产业上拥有万亿的潜在价值。机构对大数据的成功实现需要在一下几个方面带来切实的收获：附加收益、提升客户满意度、削减成本等。
其次，必须有本质提高
大数据交付的不应该只是渐进式的商务模式改善，更应该是本质上的突破。比如就初创企业Foursquare来说，为了发现数据之间的关系，Foursquare使用了机器学习算法让系统可以建立“Explore”，一个社交推荐系统可以实时的给用户推荐有价值的位置信息，使用新的业务模式去驱动位置信息类型业务。“Explore”依赖大数据技术，同时从多于3000万个位置信息中获取见解。现在Foursquare已经具备了理解人们之间如何进行互动的能力，并且位置信息也不只止步平台，而是真实世界。
再次，必须具备高速度
传统数据库技术会拉低大数据的性能，同样也是非常繁琐的，因为不管这项技术是否迎合你的需求，专利许可涉及到的企业繁琐制度远超出你的想象。一个成功大数据项目，使用的工具集和数据库技术必须同时满足数据体积及多样性的双重需求。论据是：一个Hadoop集群只需几个小时就可以搭建，搭建完成后就可以提供快速的数据分析。事实上大部分的大数据技术都是开源的，这就意味着你可以根据你的需求添加支持和服务，同时许可不再是快速部署的阻碍之一。
最后，必须能以前所不能
在大数据出现之前，类似Gilt Groupe这种“限时抢购”公司根本不可能实现。限时抢购网站需要日处理上千万用户的登陆，并且会造成非常高的服务器负载峰值——通过高性能、快速扩展的大数据技术让这种商业模型成为可能。
总结
大数据部署成败的关键不是系统每秒可以处理多少数据量，而是使用大数据后给公司业务带来了多少价值以及是否让业务有突破性的提升。专注业务类型，选择适合公司业务的工具集才是该重点关注的领域。

❷ 大数据可视化需要遵循哪几个原则

1.理解数据源

确保了解你工作的数据。这是理解数据至关重要的第一步。你需要对宏观的全局有所理解：为什么收集这些数据?公司对于这些数据赋予什么样的价值?用户是谁?如何能让数据作用最大化?深入理解这些问题，能为创造出既有意义又人性化的可视化信息，打下重要的基础。

2.明确你要讲的故事

好的数据可视化不仅仅是一张美丽的图片，它还能讲述一个任何人都能明白的故事。因此，至关重要的是，你首先需明确你想讲的故事，然后将数据作为一种润色故事的方式。

例如，我们最近帮助瑞典某移动运营商重新设计了之前经常让用户混淆的月度手机账单，使其以用户为中心便于用户使用。该公司希望设计出更为有效易用的话单，而不是继续呈现给用户难懂的一串号码。

3.简单法则

数据可视化是用来告知用户，而非让用户接收不需要的过载信息。作用一名设计者，你的角色就是专注简单，将复杂或者零散的信息变得切实可行，易于理解，极具意义和更人性化的信息。记住，越简单，用户才能越明白。

4.巧用饼图

试试在可视化中键入当前行为与你的理解。会让你的设计被广泛的用户群体接受。饼图被人们广泛使用的原因在于：人们理解它表达的含义。这是一种天生优雅的可视化设计，因它有更大的影响力，且能使人们一看即懂。

5.一种设计驱动的方法

好的数据可视化不仅仅是设计上的杰作，也是帮助人们去解读之前无法触及的内容的一种极具价值的工具，并使这些内容赋有意义和指导性。

关于大数据可视化需要遵循哪几个原则，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❸ 单纯依据大数据预测做出决策需要遵循哪些原则

方法/步骤11.决策的原则决策原则是指决策必须遵循的指导原理和行为准则。它是科学决策指导思想的反映，也是决策实践经验的概括。领导决策过程中所需要遵循的具体原则是多种多样的，如决策过程中的悲观原则、乐观原则、最小后悔值原则等等。但是，就领导决策的基本原则而言，有许多是共同的，这些一般原则主要有经济性、系统性、预测性、可行性、灵活性、民主性等原则。22.经济性原则经济性原则，就是研究经济决策所花的代价和取得收益的关系，研究投入与产出的关系。领导决策必须以经济效益为中心，并且要把经济效益同社会效益结合起来，以较小的劳动消耗和物资消耗取得最大的成果。如果一项决策所花的代价大于所得，那么这项决策是不科学的。33.系统性原则系统性原则，也称为整体性原则，它要求把决策对象视为一个系统，以系统整体目标的优化为准绳，协调系统中各分系统的相互关系，使系统完整、平衡。因此，在决策时，应该将各个小系统的特性放到大系统的整体中去权衡，以整体系统的总目标来协调各个小系统的目标。44.预测性原则预测是决策的前提和依据。预测是由过去和现在的已知，运用各种知识和科学手段来推知未来的未知。科学决策，必须用科学的预见来克服没有科学根据的主观臆测，防止盲目决策。决策的正确与否，取决于对未来后果判断的正确程度，不知道行动后果如何，常常造成决策失误。所以领导决策必须遵循预测性原则。55.可行性原则可行性原则的基本要求是以辩证唯物主义为指导思想，运用自然科学和社会科学的手段，寻找能达到决策目标的一切方案，并分析这些方案的利弊，以便最后抉择。可行性分析是可行性原则的外在表现，是决策活动的重要环节。掌握可行性原则必须认真研究分析制约因素，包括自然条件的制约和决策本身目标系统的制约。可行性原则的具体要求，就是在考虑制约因素的基础上，进行全面性、选优性、合法性的研究分析。

❹ 大数据应用须解决三大关键点

大数据应用须解决三大关键点
大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。
大数据贵在应用。当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》;在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎;在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干"数据密集型"行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效?
大数据应用的三个关键点
国务院《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》)将大数据定位为"新一代信息技术和服务业态"，赋予大数据"推动经济转型发展""重塑国家竞争优势""提升政府治理能力"的战略功能，并将数据界定为"国家基础性战略资源"。在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。(一)数据从哪里来关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度低。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂，是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望十分美好，恐怕一段时间内可望不可及。在数据资源方面，国内"小数据""中数据"应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是"富矿"还是"贫矿"，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。(二)数据怎么用数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品;对企业画像，可以准确判断信用及风险。提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的"大数据精准扶贫项目"，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找准扶贫对象;通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估;通过配对、优化，可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更强大、更精准、更快、更好。(三)成果谁买单成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题--数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，就能揭开许多"伪装"。当然，如果经得起上述"大数据三问"，也并非一定算得上优秀，却也离优秀的大数据应用不远了。寻找数据密集型领域既然大数据被视为一种资源，那就要考虑资源分布的问题。一般而言，资源分布是极不均匀的，如水、矿产、耕地、能源等自然资源;人力资源和知识的分布更是不均。大数据是否也存在分布不均的问题?发展大数据产业是否真的能弯道超车?这些问题值得深入思考。与可以探测的自然资源不同，数据资源分布难以定位和刻画。不过，可以用大数据人力资源分布状况来间接反映大数据应用在地区、行业间的差异，哪些行业、哪些地区大数据人力资源密集，这些行业和地区就可以看作是数据密集的。我们对两家主流招聘网站"前程无忧"和"智联招聘"2014年下半年以来发布的招聘信息进行筛选，得到两家网站两年来共发布相关信息涉及企业22.7万家，职位100.7万个，数据量确实足够"大"。通过分地区、分行业进行汇总分析，结果显示大数据人力资源分布极不均匀，各地区、各行业差异极大。不过，确切来说，通过招聘网站反映的是人才需求情况，并不是严格意义上的人力资源存量分布情况，但这两者是紧密相关的。从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到52.35%和47.48%，职位数占到61.23%和56.74%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的"数据密集型"行业，是大数据产业发展的摇篮。金融是另一个特别重要的"数据密集"领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。除此之外，电信、专业服务(如咨询、人力资源、财会)、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在"数据密集"领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。大数据需要什么样的产业政策大数据应用需要什么样的产业政策?从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。金融、电信、教育、影视媒体等"数据密集型"行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。
大数据应用需要的产业政策其实就是市场经济下各个行业发展所应有的政策，如放开准入、公平竞争、减轻企业负担、消除企业所有制歧视、消除企业规模歧视，等等。只有在一个开放的产业环境中，大数据才能在这些产业得以有效运用。一个地方若要在金融、医疗、教育等领域大力推动大数据运用，最管用的政策就是对这些行业进行有力的改革。

❺ 管理上应用大数据时必须遵守的一个原则是什么

在管理上应用大数据时必须遵守的一个原则就是，要一只眼睛盯着数据，另一只眼睛盯着人。你既要在商业运营的时候知道怎么回事，明白产品如何设计、成本怎样控制等这些物理数据，又要能够洞察你的员工怎么想、在不同的阶段有什么样的需求等思维数据。

❻ 农夫山泉大数据管理应主要遵循哪些原则

农夫山泉大数据管理应主要遵循利用大数据提升精益化管理水平的原则。
1、建立大数据管理系统，提升综合管理水平。随着互联网技术、计算机技术以及信息技术的快速发展，海量信息资产已成为企业越来越重要的资产了，大数据时代的来临，对企业来说既是机遇，也是挑战，这将改变企业的管理理念和策略制定方式，没有数据分析支撑的决定将越来越不可靠。人们的决策行为不再像过去那样凭借经验来做出，而是通过数据分析来得出科学结论，因此，企业应该重视各自信息资产的价值，基于企业实际情况建设有效的大数据收集、传递和处理系统。例如在SAP团队为农夫山泉设计的大数据处理信息系统中，农夫山泉在全国的一万多名业务人员每人每天要在15个数据采集点各拍摄10张图片，水怎么摆放，位置有什么变化，高度如何等，并及时传回杭州总部。通过大数据的管理和应用，农夫山泉在饮用水细分市场快速超越了原先的行业三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。一个有效的大数据管理系统，不但应当具备及时搜索、分析和整合数据的能力，还应该能够探索数据中隐藏的风险或价值，并迅速制定精确可行的行动方案，实现由数据引领决策的目的。
2、发挥大数据价值，使人力资源管理更科学化。大数据时代下，企业人力资源管理部门面临着全新的形势和任务，新形势下传统管理方式已经难以适应时代发展的步伐，必须要转变工作视角，采用全新方法来进行科学高效地分析。大数据本身是具有强大优势的工具，在企业人力资源管理过程中应该高度重视大数据价值的发挥，要结合企业自身的实际情况来不断提升人力资源管理水平。在实际工作过程中就是要加强两方面的工作，一方面是数据的挖掘，在大数据时代背景下，人力资源管理的第一步就是要搜集数据，要全面地搜集关于劳动者的各种真实数据信息，这些真实数据应该包含员工的原始资料信息以及经过科学分析基础的信息，搜集数据是一项十分重要的工作，在实际工作中应该坚持事无巨细的原则。另一方面是数据的分析，在获得海量的信息资产后，数据就像一个钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。其实数据的价值绝大部分都隐藏在表面之下，真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，这时应该注重数据的分析，在大数据这种新形势下，只有不断加强数据技术的研究，应用大数据技术来进行有针对性地人力资源管理，才能适应时代发展的要求，有效提升管理水平。
3、应用大数据时代，提升财务管理水平。经过几十年的迅猛发展，互联网技术和通讯技术早已今非昔比，SAP，Oracle，IBM等大数据处理服务供应商提供的商业软件已经在实践中得到成功的运用，这是历史上不曾有过的商业环境，所有企业都获得了以合理成本取得处理大数据能力的机会。在这样的环境下，要培育决策层的大数据管理意识，加强组织领导工作，从根本上树立企业的大数据意识，基于企业实际情况建立有效的大数据收集、传递和处理系统，建立科学的财务管理绩效考核机制和内部审计制度。在大数据时代，只有充分认识到数据资源作为一种新型财务资源的重要性，相应调整财务管理工作并有效管理数据资源，才能在商业竞争中获得持续的竞争力。

❼ 大数据和ai能力开放总体原则是什么

帮助人类。大数据和ai能力开放的总体宗旨是方便人类进行工作，因此宗旨是帮助人类。大数据，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主流软件工具。

❽ 影响大数据项目成功的因素都有哪些

一般说来，一个大数据项目是否成功，取决于以下几个因素：

数据的完整获取——要做到这一点是很难的，尤其是对于大型集团母公司、机关单位主导的项目而言；

项目主体领导层的支持——这里说的支持，一定是彻底的支持，而不是最开始兴趣盎然，后期新鲜劲过了就不了了之；

对项目目标的深刻理解——项目做起来是做什么？数据的价值在哪里？这些都是要想清楚的，要基于业务来深层次考虑，不能拍脑袋决策；

控制成本——永远要考虑成本，考虑性价比，这样项目才能长久；

注重可视化——数据可视化，是项目呈现出来的形，人都是向往美好事物的，好的视觉效果，也是保证项目成功的关键。

❾ 大数据时代的商业法则

大数据时代的商业法则

法则1：解读用户的真实需求 解读用户的真实需求，就是通过数据的收集、分析挖掘出用户内心的欲望，提高企业产品推送的成功率，并将其转化为企业的订单。

大数据看似神秘莫测，其实在解读用户需求上的操作思路却极其简单，即尽可能掌握用户的个人信息和关注信息。当关注信息指向个人时，就能够相对精准地定义出用户的需求。

在这一过程中，主要的操作模式有两种：静态辐射模式和动态跟踪模式。

静态辐射模式

静态辐射模式的数据分析在一个时间节点上进行，尽量扩大分析对象，并用标签来筛选出最可能成交的用户。这是大数据应用中最典型的一种模式。由于一些大企业主动会进行用户标签的管理，需要大数据助力营销的企业就可以“借船出海”。

标签与购买的关系有两种：一类标签与购买的关系非常明显。例如，一个常常浏览经管类书籍的用户一定是这类书籍的潜在购买者。

另一类标签与购买的关系却并不十分明显。这就需要企业提前进行分析，有时还需要借助第三方专业机构的分析结果。

例如，新浪微博会根据用户平时的浏览和表达为用户贴上“标签”。但是，这些标签与有些购买行为之间的关系就并不明显。金夫人是国内婚纱摄影巨头，他们首先利用自己作为网络大客户的身份，无偿获取了网络提供的婚纱摄影客户调研分析数据，发现美食、影院等标签的用户最有可能购买婚纱摄影产品。利用这一跨数据库的结果，金夫人在新浪微博的平台上锁定了“年龄20～35左右的某地区女性”群体，加上了美食、影院等标签，精准锁定了高转化可能的用户，并购买了平台提供的“粉丝通”服务，对他们进行定向广告推送。一般来说，推送5～6万个用户大约会得到70～80个电话咨询，这种转化过来的电话咨询顾客被称“顾客资源”，从顾客资源到最后的成单，转化率优异，大约在40%。

动态跟踪模式

动态跟踪模式的数据分析在一个时间周期内进行，尽量缩小分析对象，不断通过用户的行为来为用户贴上标签，伺机发现产品推送的时点。由于这种分析针对小群体，无法由第三方机构提供统一的规模化服务，所以，对于企业来说是有高门槛的，需要企业练好内功。这种模式中，企业对于用户不断产生的新数据，要进行随时跟踪，并随时在云端进行处理。

例如，Target超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确地推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对地在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠券。在一个个例中，他们居然比用户更早知道了她怀孕的信息。

又如，亚马逊基于自己对用户的了解来进行精准营销，在网站上的推荐和电子邮件对于产品的推送成为了促进成交的利器。调研公司Forrester分析师苏察瑞塔·穆尔普鲁称，根据其他电子商务网站的业绩，在某些情况下，亚马逊网站推荐的销售转化率可高达60%。这一转化率远远高于其他电子商务网站，难怪一些观察员将亚马逊的推荐系统视为“杀手级应用”。最新的消息显示，亚马逊已经注册了“未下单、先发货”的技术专利，这是更加精准的需求预判和更加直接的产品推送，他们对于大数据的应用已经是炉火纯青！

法则2：形成社会化协作的生产安排

如果能依靠大数据进行产品推送实现购买，海量需求就会从互联网汹涌而来。这意味着产品的数据增多、涉及原料增多、消费者零散下单……这一变化使得工业时代标准化的产品生产模式受到前所未有的颠覆，生产端需要基于大数据形成前所未有的柔性，来对接消费端的柔性。

互联网商业环境对价值链提出了新的挑战：链条上的采购、生产、物流、分销、零售各环节中，除了生产之外的其他环节也需要强大的数据处理能力，各个环节的数据处理系统和数据本身必须是共享的，而且，这些系统和内容还必须向全社会开放。要达到这种要求，显然应该应用价值链接网，并用大数据来进行生产协调。

大数据的确给价值链重塑带来了机会。在工业经济时代，生产更多地通过“规模经济”来获利，大规模标准化的生产最大程度地降低了单位成本。但在互联网经济时代，生产更应该通过“范围经济、协同效应和重塑学习曲线”来获利，因为，多种类、小规模的生产需要价值链上的灵动协作。

基于互联网这样一个平台，所有的价值链环节可以实现数据共享和集中处理。另外，因为使用统一的数据构架，所以不会出现数据孤岛，浪费有价值的数据。由此，价值链各个环节之间可以无缝链接，实现最敏捷、最合理的生产。基于互联网这样一个平台，企业入围合作即可以获得充分的信息，也不再会遭遇太高的学习门槛。更厉害的是，用户参与生产也变得容易，模块化的选择题，让业余者也可以发出专业的需求信号。由此，从始端原料的生产者到终端的消费者，全部都被植入了价值链（或称为价值网），社会化协作得以真正实现。而在大数据出现以前，这几乎是不可能的！

顺应法则赢未来

独具特色的大数据商业法则，将会引发未来商业格局的变化。未来的赢家，将属于能够适应新的商业法则和新的商业逻辑的代表者。

在用大数据掘金的世界，谁掌握大数据，并能利用大数据实现上述两大商业法则的变革，谁就能赢得未来。

因此，我们可以肯定地判断出，掌握了大数据的资源整合类企业，将会成为大数据时代的企业赢家。这类企业是商业生态（价值网）中的“舵手”，通过灵敏地识别市场需求，指挥网络成员协同生产，获得组合创新优势。由于控制了整个网络，此类企业拥有网络收益的剩余索取权，往往获利最为丰厚。工业经济时代，企业是依赖品牌、声誉和社会资本实现资源整合。互联网时代，资源变得无限丰富，协作变得极度频繁，企业更需要依靠大数据来发现需求、整合资源。可以这样说，掌握了大数据，这类企业就知道“用户要什么，哪里有什么，如何用资源去满足用户需求”。

未来的资源整合企业将基于大数据来运作。维克托·迈尔·舍恩伯格等人在《大数据时代》中，将基于大数据的资源整合企业分为三种：第一种是掌握数据的企业，这类企业掌握了端口，掌握了数据的所有权；第二种是掌握算法的企业，负责处理数据，挖掘有价值的商业信息，这些企业被称为“数据武士”；第三种是掌握思维的企业，他们往往先人一步发现市场的机会，他们既不掌握数据技能，也不掌握专业技能，但正因为如此才有广阔的思维，能够最大程度串联资源，形成商业模式，他们相当于“路径寻找者（pathfinder）”。

按照各自生产要素的价值性和稀缺性，很难说哪类企业真正将在大数据的商业模式中获益，三类企业各自有各自的贡献，各自有各自的稀缺之处。

ITASoftware是美国四大机票预订系统，是一个典型的掌握数据的企业，其将数据提供给Farecast这家提供预测机票价格的企业，后者是一个典型的掌握算法和思维的企业，直接接触用户。结果，ITA Software仅仅从这种合作中分得了一小块收益。

Overture是搜索引擎付费点击模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒体，那么Overture则是相当于广告代理公司，通过算法细分不同的浏览用户，向广告投放企业提供目标用户的付费点击（选出他们最需要的用户）。Overture是典型掌握算法和思维的企业，雅虎、谷歌则是掌握数据的企业。事实上，谷歌的两大金矿AdWords和AdSense技术，都是借鉴了Overture的算法。但是，Overture不能直接接触到用户，没有数据，丧失了话语权，只能获得少量收益，以至于最后被雅虎收购。

基于大数据的资源整合类企业，它们的生态链又将遵循两个法则。

法则一：接触用户的企业总是能够获得最多的收益，这和价值链上的分配原则是高度一致的。终端价格和原料供应之间的差价全部是由售卖终端产品的企业获取的。

法则二：掌握数据的企业具有这个商业生态内最大的议价能力，最终最有可能成为赢家。算法可以攻克，也可以购买，事实上，挤入这个行业的企业并不在少数。而思维则存在一种肯尼斯·阿罗所说的“信息悖论”，即信息在被他人知晓前都价值极高，但却无法被证实。一旦公开证实它，又因所有人都知道而失去了价值。所以，不管思维和算法企业走得多快，只要数据企业随时可以封锁数据源，就依然把握着“杀手锏”。甚至，有的数据企业在看不清楚商业模式时，将数据释放让思维和算法企业进行试错，而一旦试错成功，则收回数据所有权，模仿其商业模式。

BAT的数据帝国

因此，我们可以说，在大数据时代，资源整合企业的竞争，将会决定未来商业世界的版图。

在很多人还没有弄清楚大数据时代的商业法则时，国内互联网三巨头BAT（网络、阿里、腾讯）已经在迅速地构建自己的“数据帝国”。

在互联网的大世界中，用户有诸多的入口，可以通过不同的APP上传数据。BAT的原则是，有关吃穿用住行的一切服务商，只要能够增加他们的数据种类和质量，他们通通拿下。这里，体现出一种典型的“数据累积的边际收益递增效应”，即每多增加一个单位的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长，每增加一个种类的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长。某些时候，BAT甚至根本不考虑数据在现阶段能否变现为收益，仅仅是纳入麾下，等待未来的开发。

现实的情况是，经过了几轮的收购之后，BAT基本上覆盖了吃、穿、用、住、行、社交等各个领域的数据入口，加之其原来的庞大数据入口，在数据规模上的优势已经无与伦比。短时间内，任何企业想要超越他们，几乎都是不可能的。

BAT不仅是在做掌握数据的企业，也是在做掌握算法和思维的企业。一方面，拥有庞大的商业用户群和拥有用户群消费偏好的大数据，只要具有相应的内容，就可以形成成交、获取收益。另一方面，他们甚至可以开放应用程序接口（APIs）把自己掌握的数据授权给别人使用，这样数据就能够重复产生价值。这方面，阿里巴巴的百川计划就是一个典型。简单来说，他们向其他厂商的APP免费开放数据，但他们不收费，仅仅需要他们回馈数据作为代价。这个计划实施以后，所有的APP都会是他们的入口。

可以说，BAT的帝国是基于数据建立的。甚至有人预言，数据作为“表外资产”一定会在某个时候被会计准则纳入。因为，相对于无形资产，这种资产的价值更大。

值得一提的是，传统工业经济思维的人根本看不懂大数据时代的商业逻辑。某学者曾对阿里巴巴的收购（零售、文化、金融等）提出过质疑，他列举苹果和谷歌收购的案例，认为他们都是在进行专业领域的收购，这是有利于增强竞争力的，但阿里进行的都是多元化收购，是不利于增强竞争力的。

实际上，这是没有看懂阿里巴巴商业模式的表现。互联网时代的大多数商业模式，早就脱离了行业的限制，而在某种程度上走向了“大一统”，即“导入流量+大数据分析变现流量”。这种模式里数据就是通用的逻辑，难怪在大数据出现时，维克托·迈尔·舍恩伯格等人就断言，行业专家和技术专家的光芒会被数据专家掩盖住，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。

尽管BAT强悍如斯，但在他们的夹缝中，仍然有一些商机，企业也可以搭建入口、解读需求、安排生产。如果说大数据改造商业的神奇已经毋庸置疑，那为何众多企业依然拿不起放在眼前的这把金钥匙？很大程度上是因为这些企业缺乏数据基因。

大数据和互联网经济的来袭，使得企业只能“被动接网”。面对海量的潜在需求，不仅无法解读，也无法调动生产进行对接。这就出现了大量企业被互联网的海量需求“反噬”，并导致供应链失控的案例。

在大数据时代，企业规模、资金、生产技术不再重要，品牌也不再拥有神力。获取数据、分析处理数据、挖掘数据价值的能力成为企业的立身之本。目前我国大部分企业还没有意识到我们已经进入大数据时代，就像我们大多数消费者没有意识到我们的消费行为随时在被计算一样。在这样的一个时代，只有建立在数据之上的企业、按照大数据时代的商业法则运营的企业才能更好地生存。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代的商业法则的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货