大数据时代什么样的人才是赢家

A. 大数据时代，谁才是最大的赢家

将来拥有大量数据的公司是最大受益者

B. 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。

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C. 什么样的人才算是人生赢家

以下几种人可以算是人身赢家：
1、无依无靠，却能白手起家的人。有人帮你一阵子，没有人帮你一辈子，内心的强大促成现实的成就。
2、敢爱敢恨，夫妻共白头的人。“少年夫妻老来伴”，那些打打闹闹，但是没有分手、没有变心的夫妻亏茄，到了老年余磨，生活美满，牵手同行，成为了人生的风景。
3、身处逆境，却能绝处逢生的人。人生就是起起落落，每个人都会有跌入人生低谷的时候，爬起来你会看见彩虹。
4、有钱有势，却非常低调的人。成不骄，败不馁，砥砺前行，一切都可以勇敢面销毁察对。

D. 大数据时代，到底什么样的专业人才相对吃香

既然你是零基础，就得从头睁握学起了
先学习基础知识，从基本的学起，
首先要深刻理解什么是大数据，大数据的特点和价值等
先读一下《大数据时代》
然后，从基本的工具开始，比如EXCEL，SPSS
可以看书《谁说菜鸟不会数据分析》全套书籍
等有了一定的基础和能力悉春庆后，再学习森汪R语言或PYTHON
如果要做真正的大数据分析，HADOOP估计你也少不了要用的！
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E. 什么是大数据时代

（1）大数据时代的提出
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
（2）大数据时代的来临
随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。
（3）大数据时代的特点
如果简单来理解什么是大数据，我们只要抓住大数据的四个特点，大量、高速、多样、价值。具体来讲就是数据体量巨大，数据的爆发性增长迫切的需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据；数据类型繁多，广泛的数据来源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统的应用；价值密度低，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据；数据分析处理速度快，主要通过互联网传输。大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。

F. 大数据时代 怎么样才能成为数据科学家

要成为一名大数据科学家，需要学习加实践的东西非常多，在文章的末尾，我会梳理下需要培养的能力框架供大家参考。下面，我重点谈谈要成为数据科学家的最核心的能力培养是要尺简知掌握好大数据应用技术，掌握好大数据基础平台的构建和大数据产品化、服务化的价值变现框架以及大数据商业化的总体思路。

当前大数据已经深入人心，各行各业都在谈论大数据，都想抓住大数据这个新兴产业的机会，传统企业也想利用大数据进行企业的转型升级。一个个的大数据项目像雨后春笋般被立项动工，怀着领导极大的期望热火朝天的干起来。可是，当领导们发现投入了大量的人力财力物力，但最终结果不理想、没有实际结果产出的时候，他们就开始心灰意冷，怀疑起大数据是不是真像人们说的这样有价值？领导们心里就会认为，大数据其实就是大家跟风炒作，只是一个泡沫而异？事实上，真的是这样的吗？我想一定不是的，大数据绝对不存在泡沫，大数据是真真正正的具有非常大的企业应用价值的。那这样说，老板的问题出在哪里呢？我认为，大数据项目之所以失败、之所以没能达到老板的预期，主要责任在于这个公司的大数据科学家，是他的能力水平不够，导致老板对大数据丧失信心。而社会上，正是存在千千万万不合格的但又处于企业核心关键位置的大数据科学家，才让一个个大数据项目发挥不出真正的价值来，导致当前大家对大数据所存在的社会困惑，更以至于大家都认为大数据存在泡沫。

一个大数据科学家，要做好大数据工作，真正发挥大数据的价值。需要掌握三方面的应用能力，一是大数据基础平台的建设能力；二是大数据产品化、服务化的包装能力；三是大数据产品和服务转化为商业价值的商业化能力。三个方面，缺一不可。如果只懂得大数据平台建设能力，那么他只是一个大数据架构师；如果只懂得大数据产品化、服务化能力，那么他也只是一个数据产品经理；如果只懂得大数据商业化能力，那么他只是一个好的大数据销售经理。具备以上单一能力的人，社会上还是非常多的，具备双重能力的人，也还不少。一个具备大数据平台建设能力，又可实现大数据产品化的人，不能称之为数据科学家，这一类人能力不错，可把数据和产品玩得非常溜，企业有时候招到这类人认为已经招对人了，挺高兴的。如果这个人作为一个架构师或者高级产品经理或者是一个大数据部门经理，我觉得可以胜任的。但一旦把这个人摆在大数据总监或者更高层的位置上的话，会是不胜任的，因为从商业角度来说，这一类人只会搭积木，不了解数据商业化，更不懂得生意的本质，有时候会是灾难性的，会直接导致大数据项陵消目的失败。下面，我们分别讲讲这三个方面，都有哪些具体的要求。
大数据平台构建：需要掌握大数据基础平台架构能力、企业大数据门户建设能力、大数据应用系统集成能力。由于每个企业业务繁多，企业数据日常只存放在各个业务数据库中，当运营、产品、分析等人员需要用到数据的时候，就需要访问多个数据库来获取，并且，这些数据是杂乱无章的，各种格式都存在，为了拿到需要的数据，也许需要分析人员花上好几个小时甚至几天的时间，使用起来非常的很不方便。另外，数据是企业日常运营过程中，经常使用的资产，获取数据的低效率直接影响到企业的经营效率，从而影响到企业在激烈的商场中的竞争力。在竞争激烈的商场中，每家企业都追求比别人快一秒，这就需要数据科学家们，帮助企业搭建好完善的大数据基础平台，让获取数据变得容易、简单、高效。当然，这一步也是大数据产品化、服务化的基础。说了这么多，我们该怎样构建企业大数据基础平台呢？由于我们这是一个大数据职业生涯系列的分享，涉及具体技术方法方面我们将会在大数据应用系列的“企业大数据战略及价值变现”这个小讲中详细的分享，欢迎大家参加。在这里，我只讲两点需要特别特别注意的地方：
1）把握实施的节奏和策略。通常在企业B轮之后，就要上大数据平台了。如果本身背景比较雄厚的，早期规模都比较大，有实力的话，越早做越好。但是，要非常注意实咐芹施策略，大数据是投入大，短期产出小的项目，如果不懂得实施策略，必然会失败。怎样的策略呢？先做好大数据平台架构，规划好主题模型和层次模型，进行模块化、框架式设计，然后根据最靠近业务、最靠近营收为准则，去判断优先实施哪个模块哪个应用，以期望马上带来经济效益。这一点非常之重要，直接决定了这家企业大数据项目后期还能不能继续玩下去的根本。这也是我在给企业做大数据解决方案时候，最核心关注点。
2）关注大数据3个平台间的联动协同效应。是哪三个平台呢？我们前面已经说到，不知大家有没有留意。大数据基础平台、大数据门户（也即大数据分析平台，含用户画像）、大数据业务应用系统（如风控系统、个性化推荐系统等）。虽然他们三者之间存在依赖关系，比如大数据分析平台的数据从大数据基础平台出，个性化推荐系统所用到的用户画像从大数据分析平台过来，但我们千万不要先做完成一个平台再去做另一个平台。我们一定要联动协同，要同时进行，要小步快跑，快节奏的出效果。那么，我们怎么联动呢？我还是举一个例子来说明。就说个性化推荐系统吧，我们可以先专心推荐系统最重要的模块-用户画像这个模块的研发，像产品知识库、推荐引擎等，可以以最简单的方式，甚至半人工方式来完成，集中精力完成用户画像这个模块。同时，兼顾大数据分析平台中用户画像的框架、大数据基础平台中用户主题模型框架来实施，当我们把推荐系统的用户画像模块研发出来的时候，我们也已经把大数据基础平台的用户主题模型和大数据分析平台的用户画像分析做出来了，一箭三雕，非常之高效。这就是联动协同效应。
大数据产品化： 需要掌握大数据产品化、数据应用化能力以及数据驱动业务增长技术能力。数据产品化，是企业大数据项目的重要且核心的内容。数据能不能提炼成产品或者服务，进行产品化、服务化转变，直接影响到数据变现能不能成功，从而影响到企业整体的变现、货币化能力。货币化能力又直接影响到企业的估值高低。关于这方面例子的企业，社会上非常之多，在这里也不好直接说出来，大家可以自己想想有哪些企业用户基数非常之大，但多年一直在亏损的，不管是国企还是民企，这一类企业数据变现是不成功的或者是根本没有进行数据变现的，导致货币化困难、盈利能力弱。这是什么原因呢？核心还是人才，缺乏一个真正的大数据科学家，缺乏能把数据变成产品或者服务的人。有很多企业数据非常多，但是就是不能充分利用起来，不能充分发挥数据的价值，原因就是缺乏这样一位大数据科学家。 既然数据产品化服务化是这么重要，我们日常有哪些常用数据产品化、服务化方法呢？方法非常之多，但总结起来就那么几类，要成为一个数据科学家，那是必须要掌握的。
1）精准营销和个性化推荐系统。非常之常见，几乎每家有一定规模的企业都会做的大数据产品项目。它们是通过推送用户喜欢的产品或者服务给用户来获得价值收益的。大家平时在淘宝上买东西，看到的“猜你喜欢”或者是“买了**可能你还想买**”等模块就是典型的个性化推荐系统的产品。个性化推荐系统，商业效果非常显着，产出也比较好衡量，只需要看应用了这个产品后，相同的业务营收比不使用该推荐系统提升多少就可以看出来了。关于个性化推荐系统是一个什么东西，有哪些构成，实现原理是怎样的，等等技术或具体产品问题，我们会在大数据应用系列分享的“如何利用大数据做个性化推荐”小讲中，详细的给大家分享，欢迎大家参加。
2）搜索平台、广告服务平台。显然，这两个主要是通过广告来创收的。大凡有一定用户量的线上平台，基本都会通过广告来获得收益，这是各家企业普遍的最重要的变现手段。广告商业模式多种多样，有购买搜索关键词的，也有搜索竞价排名的，有购买黄金展位的，也有闪屏直接推送的，等等。商业模式多种多样，但都脱不了其是将目标产品或者服务通过广告位推送给恰当的人群，要不是曝光、要不点击、要不购买等来获取收益的。例子大家都知道啦，网络的主营业务就是靠广告收入。
3）风控模型产品和服务。这块在金融或者电商等互联网企业应用得比较广泛。是企业业务发展的重要支柱。风控可以带来两个方面的收益。对内，通过风控，识别欺诈和骗贷，降低由于欺诈带来的放贷本金的损失，其实就是收益。对外，可以直接输出风控服务能力，直接的产生营收。这方面的例子太多了，社会上做风控服务的大数据公司，不低于一百家，都是靠输出风控数据服务来赚钱的。至于风控有哪些可以赚钱的产品和服务，以及风控的技术模型等一些问题，我们留到大数据应用系列分享的“如何利用大数据做好大数据风控”这一小讲中，再详细的给大家分享，欢迎大家参加。
4）大数据信息产品或解决方案服务。这一类企业也非常多，有提供会员服务的，有提供APP使用的，有提供SAAS云服务的，等等，大大小小的提供大数据工具或者信息产品服务的企业不低于一千家。举个例子，万德资讯就是通过大数据手段，收集各种有价值信息进行整理加工后，提供给用户的。关于这一类企业，在这里我就不详细讨论了。因为实在是太零散了，各家企业五花八门。
大数据商业化：需要掌握数据商业化能力，数据价值变现能力，需要培养有强烈的商业敏感度的习惯。作为一个数据科学家，搭建好大数据基础平台，做好数据的产品化、服务化，还是远远不够的。企业生存就是为了积累数据，未来企业融资是靠数据，企业的上市估值更是靠数据。所以，我们所做的一切都是为了数据。可是，有数据还是非常不够的，做出好的数据，也许一时能忽悠住投资人，忽悠住工作的同事，但是不能长期忽悠投资人，你有多少多少用户量、交易流水多少多少个亿，那都没用的。长期来看一定是靠盈利的，是要为投资人创造收益的。企业的商业化是否成功，在很大程度上特别是对于一些本身是做大数据的公司来说，都是要靠大数据去驱动做数据化变现的。常用的一些方法有：
1）卖流量。通过大数据精准营销或者设计一些数据产品比如个性化推荐来支持广告的精准投放和产品的销售以及交叉销售等。这一类非常常见，我想不讲大家应该也能明白。如果不明白的，可以看看淘宝网的一些广告位和商品的推荐位，就会清楚了。
2）卖服务。现在很多大数据公司，通过把自己的核心能力包装成一整套解决方案，提供给客户。比如，大数据风控公司，提供大数据风控云服务，把自己拥有的数据加上自身的建模能力优势包装成解决方案，提供给客户。
3）卖产品。通过把数据产品化，比如，淘宝上特别多的提供各种分析结果给淘宝店家的数据产品。
4）卖数据。贵阳的国家大数据交易平台，其实就是在做这个事情。在互联网金融领域，直接卖数据也是各大数据公司非常之常见的一种营收模式。
关于大数据商业化变现还有非常多的方法，这就需要数据科学家在日常工作管理中，做好归纳总结，创新思维，创造出各种各样的数据商业化模式来。
（1）成为大数据科学家需要掌握大数据基础科学技术
大数据技术：分布式大规模数据处理技术和工具，如hadoop、spark生态系统技术
数据挖掘技术：掌握常用的数据挖掘算法模型、机器学习算法、深度学习、人工智能技术
数据采集技术：掌握数据采集的常用技术框架和工具
数据可视化技术：掌握数据可视化方法和技术及工具
（2）成为大数据科学家需要具备大数据应用技术
大数据平台构建：大数据架构能力、离线和实时分布式计算环境的建设
大数据产品化： 数据产品化、数据应用能力，数据驱动业务增长等技术
大数据商业化：数据商业化能力，数据价值变现能力，有强烈的商业敏感度
（3）成为大数据科学家需要具备大数据实战能力
最好是大数据的各个工作岗位都曾经做过一遍，熟悉数据产品、数据分析、数据挖掘、
数据转换清洗处理、数据采集、数据可视化等技术，能够通盘的指挥大伙作战。
要成为大数据科学家那就必须具备10年以上的大数据行业实践经历，当然啦，
特别厉害的人， 这个时间可以缩短再缩短。
（4）成为大数据科学家需要具备大数据战略、产业化思维
大数据战略：大数据平台战略、人才战略、时机战略、选型战略、管理战略、决策战略等
大数据思维：增长思维、动态思维、历史思维、颠覆思维等
大数据行业视野：站在行业的视角，掌控各行各业的大数据动态情况
大数据产业的引领者： 具备大数据产业塑造能力，是产业的引领者
（5）成为大数据科学家需要具备一定的科研能力
需要具备专利论文能力，最好是能够着书立说。各大大数据公司，
都有专利论文的要求的，作为企业数据最高领导者，必然需要具备专利敏感性。

G. 互联网时代,大数据思维造就“最后赢家”

互联网时代,大数据思维造就“最后赢家”
在信息时代，数据已经变成了一种资源。它和黄金、能源一样宝贵，却又能实现反复的利用，不断刺激经济的发展。
透过一组数据可以看到，大数据产业强劲的发展势头：目前，全球IT行业正以5.5%速度不断增长;可是，大数据产业却以40%的增幅快速成长。通过对比，我们能够认定，大数据产业可以成为全球经济发展的驱动力，可以成为经济发展的革新者。
在全球庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成为了企业提高自身竞争力的重要手游桥段。仅凭直观感受，任何人都能感觉到大数据时代已经来了。
大数据时代的思维变换
维克托 迈尔 舍恩伯格在缓磨卖《大数据时代》中提到，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
可以说，这本书的价值体现在三个方面：第一，关于大数据的思维变换，重在大数据扰逗变革时代的价值与观念变化;第二，关于大数据影响商业变革的三个要素：即数据、技术与创新思维之间的互动;第三，是关于大数据泛化下的治理与隐私。
与中国企业相比，美国企业知道大数据价值并且能挖掘大数据的隐藏价值，从而获得最大利益，可以说他们已经建立了大数据思维，从而促使他们不断创新挖掘更好的数据。美国收集的数据要比中国多得多，他们不光搜集可以理解的数据，同时也收集“不能理解”的数据，并且会花大量资源来存储，让数据一直有价值。而反观国内，大多数企业还把大数据作为一种在市场营销手段，但是大数据还可以帮助人们改变商业模式以及盈利模式，这才是大数据最大的价值所在。美国与中国相比，最不同一点就在于他们有大数据思维，懂得如何利用大数据的价值，但这并不代表中国无法逾越美国，中国的优势在于掌握数据量比较大，而在大数据时代“大”也非常重要。
城市的发展需要大数据，没有数据的辅佐城市就不会得到最优化的发展方案，大数据能帮助政府领导者进行更好的决策，尤其是公共政策的决策。城市需要知道如何建立基础设施来收集数据，同时要利用大数据开拓思路，让数据来说话，并且借助多方力量，即便是大数据方面的专家，但是并不一定有最正确的决定或最有效的方法来利用大数据，所以政府在这方面需要多听取私人企业或机构的意见，大数据时代合作、沟通、广泛吸纳意见是非常重要的。
大数据时代的“最后赢家”
大数据所面临困境并不在技术方面，而是在数据流动方面。大数据时代，一个人的智慧不能帮助我们更好的利用大数据价值，所以要让数据流动起来，让不同的部门和不同的公司都参与进来，进而优化数据。
一方面，人们要信任大数据，不要害怕大数据暴露隐私，需要建立完善的大数据保护。不信任就导致人们不愿意让其他机构知道数据，如果不能使用这些数据就更谈不上大数据的价值。另一方面，一定要接受大数据使用限制问题，不要赋予大数据过多的意义。
那么，在大数据时代究竟谁会是最后的“赢家”？至少在笔者看来，赢家不会是那些已经掌握大量数据的大企业，而应该是一些默默无闻的企业因为大数据而发生飞跃性的变化。所以数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些“金山”，成为大数据的赢家。
大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生“免疫能力”，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。

H. 大数据的七大核心价值是什么

移动互联时代 大数据的应用价值

随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。

一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场

大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。

在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外闷告闹，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。

大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和蚂罩服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。

企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。

二、大数据提高决策能力

当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。

大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。

这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生友梁了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。

如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。

在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。

三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力

当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？

我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。

今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。

在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。

大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新

在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。

大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。

纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。

还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。

过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。

维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。

五、大数据让每个人更加有个性

对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。

过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显着降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。

还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。

如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。

在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。

此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。

六、智慧驱动下的和谐社会

美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。

近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。

在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。

在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。

在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。

伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。

七、大数据如何预言未来？

着名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。

这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。

结语

透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。

当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。

未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

I. 做电商以数据说话,能驾驭大数据你便是赢家

做电商以数据说话,能驾驭大数据你便是赢家_数据分析师

还是原来的老话，做电商就是做业绩，做电商以结果为导向，以数据说话！

为什么这样说呢？

在移动互联网时代，数据就是金钱，所有的大平台都是依靠数据支撑，说白了就是会员支撑，如饿了么，据有关数据占据外卖市场的35.13%的份额，覆盖全国超过260个城市，日均订单超过200万，想想200万什么概念，送两个字“牛B”

目前我也入住他们平台，从7月份数据来看的话，远远胜过其它的外卖平台，如大众外卖、网络外卖、到家、口碑等，大约500多单，销售约在3万左右的样子，跟其它的对手比起来相当一大截，毕竟刚上线，没有销量，我是用户，我也是会选择销量好的商户下单，这也是数据魅力，所以经常看到销量越好的商户订单越来越大，而销量不好的则一直很平淡，这其实是被消费者固有的心理所操纵的形为。

自互联网+兴起后，天天有人说大数据，粉丝经济，其实之前我一点都没有注重过，因为再好也是别人的，看看自己的数据，可怜的很，是大数据吗，能产生粉丝经济吗？对我而言，只要是没有真实操作过，没有依据的数据都为O，我也从来不会因为别人做的好就盲目跟风，向来只是跟其互联网的发展与时俱进，顺势而为，所以一切都显得很自然，每当出现一个数据我都会去测试，是否真实的存在，每一次成功的测试,我便会放大N倍，产生的结果自然也是显而易见啦！

虽然在传统企业的电商人是最苦逼的，因为他们刚接触到互联网、又迎来了互联网+O2O，而转型的速度太慢，跟不上节奏，他们只是知道概念的东西，没有深入了解，所以很多时候不被认可，不被理解，对誉旁的也是错的，错的反而是对的，但通过不断的测试，当理直气壮的拿着大数据说话的时候，一切都变得如此的简单，只是需要时间去测试，有的数据周期很长，而不是直接引用方案去执行，两个字“太慢”不过再慢也要重视数据这块，一个客户也要提供最好的服务，大数据我等你噢！

互联网之所以发展很快，是因为将一切都透明话，所有的平台都可以在后台看到最真实的数据，客户来源、时间、区域、途径，简直就是一个赤裸裸的美女，站在你的面前，你是否心动呢？如果不动，那就没戏了，也就是因为这些数据，让我们更加了解客户，更好的营销我们的产品，任何的平台也都是根据数据去优化做更符合用户喜好的平台，如网页、活动形式、消费方式、误乐等等，也正是因为这些数据造就了商界亿万级大咖的传奇故事。

互联网电商迅速崛起，我觉得最重要的是把客户的价值看的非常重要，利用CRM会员管理体系，整合客户的数据资源，锁定客户终身消费，提供终生消费的价值，多好啊，想想一个是一次消费庆竖橡，啥数据也没有，一个是终身消费，有数据有钱才是硬道理。

你想硬起来嘛？想要有多硬很简单，从今日起，注重于客户的价值，注重于CRM客户数据，互联网时代，只要是驾驭了这些数据，成功是指日可待，如今都站在风口上，一切皆有可能！

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J. 大数据时代已经到来，什么样的财务人最值钱

1）一个会学习的财务人
学习是一种思维，学习是一种习惯，学习更是一种能力。
俗话说，活到老学到老，做会计工作尤其如此。近两年财税新政日新月异，营改增后续工作的重担加上金税三期上线后的频频预警企业以及税务稽查下橡纯的严征管，逼迫财务人员必须天天学习；只想不劳而获、固步自封的会计必将被淘汰弯镇出局！

2）有管理能梁闹咐力的财务人
在美国有500万财务专业人士当中，80%以上的人在企业内部从事着管理会计工作，20%的从事着记账核算。
而中国恰恰相反，全国1700万持证人员中，财务会计工作人员比例高达近80%，仅仅有20%的会计属于管理型会计，管理会计的人才缺口高达300万以上。
并且在今后，大多数基础阶会计会被机器人取代，高级管理型财务负责操纵机器人工作，所以在未来5年大量的核算型会计将被淘汰出局；未来10年中国将急需大量的管理型会计人员。

3）一个有思维，能创造价值的财务人
对于企业而言，会计人员是企业一项特殊的资产，会计人员的内在价值在于其为企业工作期间对企业所做贡献的大小。
如果能够帮助企业加强管理能力和提高经济效益，为企业提供更高价值的服务，那么自然是不会被淘汰的。