大數(shù)據(jù)能夠給企業(yè)帶來(lái)什么樣的價(jià)值?我的企業(yè)適不適合大數(shù)據(jù)?我的企業(yè)哪里用得上大數(shù)據(jù)?很多企業(yè)的決策者對(duì)這些問(wèn)題并不了解，缺乏“數(shù)據(jù)意識(shí)”，不習(xí)慣通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)和決策。觀念的轉(zhuǎn)變才是企業(yè)數(shù)據(jù)化面臨的最大困難。觀念的轉(zhuǎn)變需要時(shí)間，也需要市場(chǎng)的培養(yǎng)。
大數(shù)據(jù)來(lái)了以后各個(gè)企業(yè)會(huì)去應(yīng)對(duì)，想方設(shè)法更新自己的硬件，去買設(shè)備做存儲(chǔ)。在最開始的時(shí)候把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)主要為了查詢。一個(gè)人在銀行開一個(gè)帳戶，這個(gè)人過(guò)段時(shí)間還會(huì)回來(lái)，銀行通過(guò)查詢方式，可以把此人的信息全部查詢出來(lái)。這個(gè)查詢有一定的價(jià)值。當(dāng)數(shù)量非常大的時(shí)候，在集群情況下，有上千萬(wàn)上億的數(shù)據(jù)的時(shí)候，群體的趨勢(shì)是什么樣的是要通過(guò)分析才能得到，這個(gè)價(jià)值會(huì)更大，可以幫助銀行做市場(chǎng)決策。比如，在銀行里面大家都知道有一個(gè)二八定律，20%的人擁有80%的存款。這20%的人是什么樣的人，他們身份怎么樣，要通過(guò)分析得到。如果想通過(guò)人員來(lái)查，幾乎是不可能的。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析的手段是關(guān)鍵，只有通過(guò)數(shù)據(jù)分析才能帶來(lái)價(jià)值。但是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能力無(wú)法處理這么大量的數(shù)據(jù)。
又例如：一家中等規(guī)模的百貨商場(chǎng)，通過(guò)視頻監(jiān)控記錄下商場(chǎng)各個(gè)區(qū)域的客流人數(shù)，從而評(píng)估每天各個(gè)時(shí)段客流的在店時(shí)長(zhǎng)，進(jìn)而結(jié)合銷售記錄數(shù)據(jù)估算出客流中帶有明確購(gòu)買目標(biāo)的“搜索型”顧客和無(wú)明確購(gòu)買目標(biāo)的“瀏覽型”顧客的比例，從而為之設(shè)計(jì)針對(duì)性的營(yíng)銷手段和服務(wù)措施。這里涉及的數(shù)據(jù)量，從技術(shù)視角上看并不算龐大，但該商場(chǎng)對(duì)多源數(shù)據(jù)的整合和開發(fā)，不失為基于大數(shù)據(jù)管理的一種典型體現(xiàn)。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的意義不亞于第一次工業(yè)革命后的煤炭、鋼鐵，或是現(xiàn)代工業(yè)的電力、石油甚至自動(dòng)化技術(shù)。企業(yè)只有跟上時(shí)代的步伐才能夠在血腥的市場(chǎng)搏殺中生存下來(lái)。
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