大数据技术到底能帮企业做些什么？

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目前围绕大数据技术所展开的宣传炒作可谓一浪高过一浪，而由此推动的消费增长也堪称一波未平一波又起。

大数据也俨然成为时下IT行业最火热的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

对于“大数据”（Big data）研究机构给出了这样的定义。“大数据”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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在马海祥看来，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”。那么在实际的应用中，大数据技术到底能帮企业做些什么？

1、大数据可以帮企业更了解用户

大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。

从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据百度副总裁表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。这点我也曾在马海祥博客的《》一文中跟大家提过，具体方法大家可以去查看一下。

通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。

2、大数据可以帮企业更好更快地作出决策

大数据在帮助企业快速制定高质量决策方面也扮演着关键性角色。在促使企业向大数据项目投入资金方面，有两点因素最为重要，它们分别是改进决策质量以及提高决策速度。

在大数据作用目标排名当中，紧随以上两点之后的是改进规划与预测、开发新产品/服务以及收来源、改进新客户吸纳/现有客户保留情况以及建立新的业务合作关系。对此大家可以通过马海祥博客的《》相关介绍来了解，在此我就不多说了。

3、大数据可以帮企业锁定资源

通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。

如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果没有大数据的分析，这将是一种几乎不可能的事情。

4、大数据可以帮企业规划生产

大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。

过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎？有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。据马海祥博客的了解：《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么？谁来拍？谁来演？怎么播？都由数千万观众的客观喜好统计决定。对于更多的应用大家可以通过马海祥博客的《》来详细的了解。

5、大数据可以帮企业做好运营

过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”

6、大数据可以帮企业解决数据量过大的问题

面对当前大量数据持续涌入的状况，企业也开始体会到由此带来的负面结果。

举例来说：由于无法迅速找到所需信息而错失业务(31%的受访者表示此类情况偶尔发生、11%的受访者则表示经常发生)；无法及时作出重要决策(39%的受访者表示此类情况偶尔发生、14%的受访者表示经常发生)；用户反映数据量过大而不堪重负(46%的受访者表示偶尔发生、19%则表示经常发生)；数据安全性方面也可能出现问题(46%的受访者表示偶尔发生、19%则表示经常发生)。

企业在运营过程中积累下与客户及业务发展相关的庞大数据集。在全部受访者当中，当前正在管理的平均数据规模已经达到了164TB。在被问及预计从现在起未来12到18个月内所需管理的数据总量时，受访者给出的平均答案为289TB——增长幅度高达76%。关于这点的解决方法我也曾在马海祥博客的《》一文中做过详细的介绍，有兴趣的朋友可以看下。

就目前来看，已经有6%的受访者在管理着数量超过1PB的庞大数据;而在接下来的十二到十八个月内，这部分受访者的比例将上升至14%。而在规模最大的企业当中(即年营收数额至少达到10亿美元)，有31%的受访者预计需要管理的数据量将超过1PB。

7、大数据可以帮企业开展服务

通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。

对此，马海祥觉得企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

马海祥博客点评：

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简而言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。