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大数据的价值概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，这些数据可以通过特定的技术和方法进行分析和利用。
大数据的价值体现在多个方面，包括经济、科研、社会管理等领域。
本文将详细介绍大数据的价值，并举例说明其在不同领域的应用。
一、经济价值：1.1 提升企业竞争力：通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更科学的经营策略，提高产品质量和服务水平，提升企业竞争力。
1.2 降低成本：大数据分析可以匡助企业发现生产过程中的低效环节，优化资源配置，降低生产成本，提高效益。
1.3 推动创新：大数据可以为企业提供创新的思路和机会。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现新的市场机会，推出创新产品和服务，实现业务增长。
二、科研价值：2.1 加速科学研究进程：大数据的存在使科学家能够更快地获取和分析大量的实验数据，从而加速科学研究的发展。
例如，在医学领域，大数据可以匡助科学家更好地理解疾病的发生机制，加速药物研发的过程。
2.2 推动跨学科研究：大数据的综合分析可以匡助不同学科的研究者进行跨学科的合作研究。
例如，将生物学、物理学和计算机科学等领域的数据进行整合分析，可以为新材料研究提供新的思路和方法。
三、社会管理价值：3.1 提升城市管理能力：通过对大数据的分析，城市管理者可以更好地了解城市居民的出行习惯、消费行为和社会需求，从而制定更科学的城市规划和管理策略，提升城市管理能力。
3.2 改善公共服务：大数据的分析可以匡助政府和公共机构更好地了解公众需求，优化公共服务的提供。
例如，通过对交通流量数据的分析，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。
3.3 提高安全防范能力：大数据的分析可以匡助公安机关更好地预测和防范犯罪行为。
例如，通过对历史犯罪数据的分析，可以发现犯罪的空间和时间规律，从而加强巡逻和布控。
大数据的核心是什么在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
从商业决策到医疗保健，从城市规划到娱乐产业，大数据的影响无处不在。
然而，对于大多数人来说，“大数据”这个词可能仍然充满了神秘和困惑。
那么，大数据的核心究竟是什么呢？要理解大数据的核心，我们首先需要明确什么是大数据。
简单来说，大数据指的是规模极其巨大、复杂多样且高速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，已经超出了传统数据处理技术和工具的能力范围。
大数据的第一个核心要素是数据的规模。
想象一下，我们每天在互联网上产生的海量信息，包括社交媒体的帖子、在线购物的记录、视频的浏览等等。
这些数据的总量是惊人的，而且还在以指数级的速度增长。
正是这种庞大的数据规模，为我们提供了前所未有的洞察和分析的可能性。
但仅仅有规模是不够的，数据的多样性也是大数据的核心之一。
大数据不仅仅包括结构化的数据，如表格中的数字和文本，还包括非结构化的数据，比如图像、音频、视频和自然语言文本。
这种多样性使得我们能够从多个角度来理解和分析问题，获取更全面、更深入的信息。
除了规模和多样性，速度也是大数据的关键特征。
在当今的数字化世界中，数据的生成速度非常快。
实时的交易数据、社交媒体的更新、传感器的监测数据等等，都在源源不断地产生。
能够及时处理和分析这些高速生成的数据，对于企业和组织做出及时的决策至关重要。
然而，规模、多样性和速度只是大数据的表面特征。
大数据的真正核心在于我们如何从这些海量的数据中提取有价值的信息和知识。
这就需要一系列的技术和方法，包括数据挖掘、机器学习、统计学等等。
数据挖掘是从大量数据中发现模式和趋势的过程。
通过运用各种算法和技术，我们可以在看似杂乱无章的数据中找到隐藏的关联和规律。
机器学习则使计算机能够自动从数据中学习和改进，从而能够进行预测和分类。
统计学为我们提供了评估数据可靠性和有效性的方法，帮助我们做出基于数据的科学决策。
但大数据的价值不仅仅在于技术层面，更在于它对决策和业务的影响。
大数据的价值可以体现在哪些方面大数据的价值可以体现在如下方面：1. 商业决策和战略规划：大数据分析可以提供准确的市场趋势和消费者行为分析，帮助企业做出更明智的决策和制定更有效的战略规划。
通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，预测产品需求趋势，优化供应链管理，提高产品研发的成功率，并获得更高的市场份额和竞争力。
2. 客户关系管理：大数据分析可以帮助企业了解客户需求和偏好，实现个性化营销和精准推荐，提高客户满意度和忠诚度。
通过对客户数据的分析，企业可以进行精细化营销，根据客户的历史购买记录和行为特征，推送定制化的产品或服务，提供更好的购物体验，并促使客户增加购买频率和金额。
3. 生产优化和供应链管理：大数据分析可以帮助企业优化生产和供应链管理，提高生产效率、降低成本并减少资源浪费。
通过对大量的生产数据和供应链数据进行分析，企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
同时，通过对供应链数据的分析，企业可以优化供应链环节，实现更精确和可靠的供应链网络，降低库存成本和运输成本，提高产能利用率和交付效率。
4. 风险管理与预测：大数据分析可以帮助企业进行风险管理和预测，降低经营风险并提前应对市场变化。
通过对大数据的分析，企业可以发现潜在的风险和市场变化趋势，及时采取相应的风险控制和调整措施，保护企业的利益。
例如，银行可以通过对客户信用数据和市场数据的分析，预测客户的违约风险，并及时调整贷款政策和风险控制措施，降低坏账风险。
5. 社会公共服务：大数据分析可以帮助政府和公共事业部门提供更优质、高效的公共服务。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解社会状况和民生需求，优化公共资源配置和政策制定，提高教育、医疗、交通等公共服务的质量和效率。
例如，政府可以通过对交通数据的分析，优化交通拥堵状况，改善公众出行体验。
6. 科学研究和创新：大数据分析可以为科学研究和创新提供更多的数据支持和新的发现。
大数据概念大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 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》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
应用学科:计算机，信息科学，统计学适用领域范围: BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+, 人工智能大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
2017公需科目多选题（132题）1 《大数据背景下的公共治理模式变革（中）》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”，其中四大政府包括（）。
正确答案：【B】【C】【D】【E】2 《大数据下的资源整合和知识共享（上）》提到，物联网在逻辑上包含（）几个层级。
正确答案：【A】【B】【D】3 《大数据下的资源整合和知识共享（下）》提到，利用大数据，协助监管遗漏的违法事件以及社会不文明现象是有必要的，目前的社会问题主要有（）。
正确答案：【A】【B】【C】【D】4 根据《保密技术防范常识（中）》，以下关于美国的网络霸主地位的表现说法正确的是（）。
正确答案：【B】【C】【D】【E】5 根据《保密技术防范常识（中）》，以下设备可能属于窃听设备的是（）。
正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】6 根据《大数据背景下的公共治理模式变革（上）》，从信息化本身历程来讲，可以概括为（）。
正确答案：【B】【C】【D】7 根据《电子政务网络安全保障体系建设》，安全威胁产生的原因包括（）。
正确答案：【A】【B】【C】8 根据《电子政务网络安全保障体系建设》，数据交换有三种方式，分别是（）。
正确答案：【A】【B】【D】9 下列不属于第三信息平台的有（）。
正确答案：【B】【E】10 （）通常具备轻资产、重知识、跨界融合等特征，以批代管和偏重目录准入管理的模式制约了新经济的发展。
正确答案：【A】【B】【C】【D】11 ）新经济是以技术进步为主要动力，在制度创新、需求升级、资源要素条件改变等多要素的驱动下，以大量的（）蓬勃涌现为显著特征，以信息经济、生物经济、绿色经济为主要发展方向的新经济形态。
正确答案：【A】【B】【C】【D】12 “大数据”这个词同下列词语（）一样，都是从国外学来的。
正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】13 《保密技术防范常识（上）》提到，“互联网+”时代的发展趋势包括（）。
正确答案：【A】【C】【E】14 《保密技术防范常识（下）》提到，电磁泄露发射泄密的防范包括（）。
大数据时代：大数据的价值引言概述:在当今信息技术高速发展的时代，大数据已经成为了各个行业的重要资源。
大数据的价值不仅仅体现在数据量的庞大，更重要的是通过对大数据的分析与挖掘，可以为企业、政府和个人带来巨大的商业价值和社会价值。
本文将从五个方面详细阐述大数据的价值。
一、大数据在商业领域的价值1.1 提供市场洞察力：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求、喜好和购买行为，从而更好地进行市场定位和产品设计。
1.2 改善决策能力：大数据分析可以提供准确的数据支持，匡助企业进行决策，降低风险，提高效率。
1.3 优化运营效率：通过对大数据的分析，企业可以发现运营中的瓶颈和问题，并及时进行优化，提高生产效率和利润。
二、大数据在政府领域的价值2.1 提升管理能力：大数据分析可以匡助政府了解社会民生情况，制定更科学的政策和规划，提升管理能力。
2.2 优化公共服务：通过对大数据的分析，政府可以更好地了解公众需求，优化公共服务的提供，提高公众满意度。
2.3 预测社会趋势：大数据分析可以匡助政府预测社会趋势，及时做出相应调整，为社会稳定和发展提供支持。
三、大数据在科研领域的价值3.1 推动科学发现：通过对大数据的挖掘和分析，科研人员可以发现新的规律和趋势，推动科学研究的发展。
3.2 加速创新进程：大数据分析可以匡助科研人员更快地获取背景信息和相关数据，加速创新进程。
3.3 促进学术交流：大数据分析可以为学术研究提供更多的数据支持，促进学术交流和合作。
四、大数据在医疗领域的价值4.1 提高医疗效率：通过对大数据的分析，可以实现医疗资源的优化配置，提高医疗效率，减少医疗资源的浪费。
4.2 辅助医疗决策：大数据分析可以为医生提供临床决策的支持，匡助医生提高诊断准确性和治疗效果。
4.3 预防疾病爆发：通过对大数据的分析，可以及早发现疾病的爆发趋势，采取相应的预防措施，保障公众健康。
五、大数据在个人生活中的价值5.1 个性化推荐：通过对大数据的分析，个人可以享受到更加个性化的产品和服务推荐，提高生活品质。
大数据平台核心技术随着信息技术的迅速发展，越来越多的数据被生成和收集，数据分析和处理的需求也越来越强。
在这样的背景下，大数据平台应运而生，成为支持大数据处理的关键技术之一。
大数据平台核心技术包括：数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面。
本文将详细介绍大数据平台核心技术及其应用。
一、数据存储数据存储是大数据平台的核心技术之一。
一个好的数据存储方案可以提高数据处理和管理的效率，同时可以减少硬件和配置的成本。
数据存储的主要技术包括：关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。
1. 关系型数据库关系型数据库是传统的数据存储方式。
它采用SQL语言作为数据操作语言，可以实现数据的结构化存储和高效查询。
在大数据平台中，关系型数据库主要应用于数据的事务处理和分析报表等场景。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等。
2. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，具有可扩展性强、数据类型灵活、高性能和高可用性等特点。
NoSQL数据库主要应用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3. 分布式文件系统分布式文件系统是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以存储和处理大容量的数据。
它具有高容错性、高性能和高可用性等特点。
分布式文件系统常用于海量数据的读写和分布式计算等场景。
常见的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System（HDFS）和GlusterFS等。
二、数据处理数据处理是大数据平台的另一个核心技术。
数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据计算、数据生成和数据存储等。
数据处理的主要技术包括：MapReduce、Spark和Flink等。
1. MapReduceMapReduce是一种分布式计算模型，由Google公司提出，可应用于大规模数据处理。
细数大数据的商业价值一、“大数据”的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。
瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。
云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。
现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。
Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。
交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。
“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。
具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。
主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。
目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。
运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。
大数据技术的应用和价值一、大数据技术的概念及特点大数据技术是指通过对庞大的数据进行收集、分析、处理以及挖掘，为企业、政府、学术以及个人等提供价值化的信息服务。
它的特点包括数据量大、数据种类多样、数据速度快、数据价值高以及分析方法多样等。
二、大数据技术的应用领域1. 商业领域：大数据技术可以帮助企业进行市场调研、产品调整和用户体验优化等，提升企业的经营效率和竞争力。
2. 政府领域：大数据技术可以帮助政府解决社会问题，例如环境污染治理、预防犯罪和公共卫生安全等。
3. 学术领域：大数据技术可以帮助学术界进行科学研究，例如医学领域的基因研究和社会研究领域的民调分析等。
4. 个人领域：大数据技术可以帮助个人进行健康管理、个性化推荐和行为分析等。
三、大数据技术的应用案例1. 无人超市：通过大数据技术实现全自动化的无人化超市，能够实现无人值守，减少人员成本和时间成本。
2. 医用图像分析：通过对大量医用图像数据的分析和处理，可以帮助医生提高疾病的诊断准确度，提高医疗水平。
3. 金融风控：通过对大量数据的分析和处理，可以帮助金融机构进行风险评估和控制，保障金融安全。
四、大数据技术的价值大数据技术可以带来以下价值：1. 提高效率：通过对数据的分析和处理，可以帮助企业、政府和个人等提高工作、生活效率。
2. 提高收益：通过对数据挖掘和分析，可以帮助企业和个人等增加收益和盈利。
3. 提高安全性：通过对数据的分析和处理，可以帮助企业和政府等解决安全问题和风险，保障社会安全。
4. 提高创新性：通过对数据的挖掘和分析，可以帮助企业和学术界等进行创新和发明，提高生产力和学术水平。
综上所述，大数据技术在商业、政府、学术和个人等领域都有着广泛的应用，它不仅可以带来效率、收益、安全和创新等方面的价值，也有助于推动社会的进步和发展。
因此，我们应该重视大数据技术的发展和应用，利用其优势，将其应用到各行业中，为社会、企业和个人等带来更多的价值。
大数据技术概述一、大数据的时代价值1.大数据内涵大数据(big data,mega data)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
例如，日本企业通过对电力大数据进行分析，创造出一系列新型服务项目。
换句话说，大数据分析促进了新的商业服务模式诞生。
东京市内三井不动产公司管理的新建商品住宅小区住户，最近通过手机不断接收到各种各样的服务信息，如餐馆的打折优惠券，旅行社的半价机票等等。
不过，即便是居住在同一栋大楼的住户，收到的服务内容却不尽相同，这是怎么回事？原来，这是该公司利用家庭用能源管理系统，经过对客户电力数据分析研究，按照各个家庭的不同生活方式为其发送有针对性的电子服务信息。
比如餐馆的优惠券是发送给晚餐时间段用电较少的家庭，因为通过用电数据分析可知对方总在外面用餐；反之，傍晚时分电力消费较多的家庭，肯定是经常在家做饭，因此要向其发送厨房用品打折卡；如果用户在周末的电力消费少，说明他们家经常外出，可以推定为喜欢旅行的家庭；如果家里洗衣机的使用频率很高，可能家庭成员较多，就要为其提供相应的商品服务信息。
目前该公司在其管理的东京市内两个小区开始提供基于电力大数据分析的信息服务。
本来是为购买该公司房产的用户提供增值服务，却受到电力公司的极大关注，因为它能够创造电力服务之外的高附加值。
大数据的七大核心具体价值随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。
可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。
核心价值究其用户到底是谁？谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。
还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。
从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。
事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。
更高的精确性可使我们发现更多的细节。
第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。
第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。
例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。
”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
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，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。
