对于许多企业管理者来说，大数据 是一个熟悉和陌生的概念。在互联网行业蓬勃发展的时代，传统企业和互联网企业的管理者对大量数据规模和爆炸性增长并不陌生，但他们怀疑不同来源数据交叉形成的大数据 具有巨大的潜在价值。事实上，大数据积累的附加值不仅超出了企业管理者的想象，而且在商业模式和决策方面也发生了管理变化。

在过去的几十年里，信息生成、 组织和流通模式发生了革命性的变化，其中个人用户首次成为信息生成和流通的主体。QQ/MSN 聊天、 网上购物、 信用卡支付、 微博等人们日常生活中的所有这些行为都将转化为数据存储在世界的各个角落。无论是产生的信息量、可获得的信息量还是流通交换的信息量，都一直呈指数级增长。大数据的第一个特征是大数据的大规模和持续的快速增长。然而，随着数据规模的爆炸性增长，数据产生的附加值似乎没有同步增长。我们认为，这种滞后的关键是缺乏从大量数据中挖掘价值的高效算法和技术人员。对于真正的大数据，其价值的增长应与规模增长成正比，甚至快于规模增长。我们需要找到和实现数据之间的一加一远大于二的价值。在此期间，最关键的问题是充分发挥数据的外部性。例如，国家电网智能电表的数据可以用来估计房屋空置率，淘宝的销售数据可以用来判断经济趋势……以用户为中心，结合用户在不同系统中留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现数据交叉产生巨大价值的最可行途径之一。

综上所述，大数据要求数据充分发挥其外部性，并通过与某些相关数据的交叉集成产生远远大于简单加和的巨大价值。大数据时代的营销变化 在大数据时代，个性化将颠覆所有传统的商业模式，成为未来商业发展的最终方向和新驱动力。大数据为个性化商业应用提供了足够的营养和可持续发展的沃土，如基于可转换数据的交叉集成、 全息可见消费者个人行为和偏好数据等，未来业务可以通过研究分析准确挖掘每个消费者的不同兴趣和偏好，为他们提供独家的个性化产品和服务。

   然而，在整个中国互联网网，我们拥有大量的大数据，但与个人消费者的针对性需求存在巨大差距。如今，每个企业对其用户的理解都是片面的或单一的。例如，销售运动服的网站 A、 卖休闲装的网站B 和卖包的网站 C，他们都知道用户在自己网站上的偏好，但他们不能理解用户在自己网站外的行为和偏好。想象一下，如果网站 A 在网站上了解它的用户 B 和 C 的兴趣(比如很喜欢紫色的休闲服和包) 可以更准确地为用户提供 TA 也可能喜欢运动服。这不仅可以提高网站的转化率，还可以大大提高用户体验。一旦消费者在多个领域（如购物、信息、 约会、 娱乐等）的数据被打开，他们就可以通过大数据构建来挖掘和构建消费者的综合兴趣地图。要实现这种营销变化，首先需要解决大数据信息 岛 问题，分析和挖掘最接近用户需求的特征参数，提供基于大数据的个性化推荐服务，促进用户消费。对于大数据的专业领域，国外相关研究相对成熟，但在中国基本上是一片空白。

   成立于2009年 7月的百分点公司的业务模式与硅谷 相似RichRelevance、 Baynote、 Choice Stream、 eXelate、 Brilig、 Bluekai 和欧洲的 Strands，它很好地解决了上述大数据信息孤岛 的问题。百分点公司的客户数量超过550家，包括 450家电商和 100家媒体和社交网站，以及 1. 5 1亿独立用户。当企业通过百分点产品获得 客户、 用户和增值服务提供商的信息资源时，也获得了多终端消费者偏好数据和营销数据的集中管理，实现了跨网站、 跨渠道、 跨终端的信息集成和综合利用。大数据时代的管理挑战 使用大数据并不要求企业掌握更多更好的数据，而是要求企业有足够的领导能力来清楚地定义对数据的需求。这也对企业管理提出了 5 点挑战。定义清晰数据需求的领导能力。有些人认为，大数据时代意味着它不需要人们的经验、 直觉和愿景。大数据时代所需要的商业领袖是那些能够找到商机、 开拓市场、 有敏锐创新思维、说服员工投资新思维的领导者。在未来十年，确保企业成功的重要因素是有这样一个领导者，可以改变企业的许多管理决策。

   对大数据处理技术的理解。近年来，处理大规模、 多形式数据的技术和工具发生了很大的变化。一般来说，这些技术和工具并不贵，但很多团体建设都是开放的(open source) 。最常用的是 Hadoop， 是一其平台上提供分析数据的工具。这些新技术和工具对大多数企业的科技部门提出了新的要求，特别是内部和外部数据的整合。虽然数据技术不是大数据战略中最重要的部分，但它确实是必不可少的。数据技术人员的管理。当数据变得更便宜时，数据技术人员的价值就会更加突出。最重要的是能够处理大数据的数据科学家 。对于数据科学家来说，统计技术是必不可少的，但在传统的统计课程中无法学习处理大数据的核心技能。清理和组织大数据的能力比统计技术更重要，因为大数据时代的数据格式往往是非结构化的。最好的数据科学家是那些能够理解商业语言 的人，帮助领导者从数据的角度理解企业面临的挑战，这样的人才无疑是很难找到的。数据如何满足不同部门的决策需求。高效的企业需要将信息和决策分配给不同的部门。大数据时代面临的挑战是，在信息被创建后，他们不知道该使用哪个部门。领导者将创建一个灵活的组织结构，以最大限度地发挥企业跨职能合作。领导者需要为各部门的决策者提供合适的数据和了解相关技术的专家。避免迷信数据的企业文化。迷信数据的企业总是问我们有什么数据 ，而不是我们有什么问题 。这不仅要求企业避免拍头 和依赖直觉的决策方法，而且还需要迷信数据的坏习惯。我们经常看到企业高管在报告中使用各种数据来支持他们做出决定。