本文重在分析大数据在企业当中的所起到的作用

在大数据时代，企业将完全由数据分析驱动。利用大数据分析，可以转化为洞察力，充分释放企业潜力，实现转型进化。本文重点分析大数据在企业中的作用。达到效果。

大数据帮助企业了解客户、锁定资源、开发服务

大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品有机地联系起来，个性化用户的产品偏好和客户关系偏好，生产用户驱动的产品，提供以客户为导向的服务。从大数据技术的角度来看，用数据引导企业成长将不再只是一句口号。百度副总裁曾亮表示，从挖掘的角度，他们可以通过分析每天60亿次检索请求的数据，找到某个品牌受众的行为特征，然后反馈给品牌和产品企业研发部门，可以更准确。了解目标用户，推出符合用户需求的产品。

通过大数据的运用，不仅可以从数据中发现适应企业发展环境的社交和商业形态，还可以从数据中挖掘用户和客户对产品的态度和洞察，客户和用户的许多新需求和新行为都能被准确发现和解读。特征，势必颠覆传统企业在用户研究过程中过于依赖主观假设的市场分析模型。

通过大数据技术，企业可以精准锁定所需资源。在企业经营过程中，可以收集分析企业所需的每种资源的开采方式、具体情况和储量分布情况。企业资源分布的可视化视图就像一张“电子地图”，以“点对点”的数据和图形化的方式展示了只是虚拟的各种优势，让企业的管理者可以直面自己更直观。企业，更好地利用各种现有和潜在的资源。

没有大数据，就很难找到曾经被认为完全不相关的行为之间的关联，就像外媒曾经提到的“啤酒”和“尿布”之间的关联营销。因为美国女性平时在家照顾孩子，所以下班回家时，她们常常让丈夫给孩子买尿布，丈夫去买啤酒。因此，尿布与啤酒有关。于是美国的沃尔玛把纸尿裤和啤酒放在了一起，让纸尿裤和啤酒的销量有了明显的增长。

通过大数据计算、社交信息数据、客户交互数据等，可以帮助企业进行品牌信息的横向设计和碎片化传播

经济学家Richard H. Thaler曾经提出一个观点，“个人观点的微小变化可以演变成所有人群体行为模式的重大变化”。在这个大变革的背景下，小信息流，企业都必须认真对待，客户服务需要像空气一样分散在一些细节上来应对。借助社交媒体公开的海量数据，通过大数据信息的交叉验证技术和数据内容之间的关联性分析，企业可以为社会用户进行精细化服务，提供更多便利，产生更大价值。

实时准确监控和跟踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的有力工具

数据竞争已成为企业提升核心竞争力的有力工具。整合各个方面的碎片化、海量数据，可以构建企业竞争全景，洞察竞争环境和竞争对手的细微变化，从而快速做出反应，制定有效的竞争策略。海量数据更具统计意义，可为各种预测模型提供支持基于大数据的企业竞争情报系统模型构建，从而预测未来发展趋势，帮助企业获得机遇。相关数据的整合可以不断产生新的信息和知识，有助于提高生产力，降低运营成本。大幅度提高企业的效率是提高企业核心竞争力的关键

及时获取竞争对手的公开信息，研究同行业的发展和市场需求

大数据正在颠覆传统价值链，模糊行业界限，改变竞争格局。如果企业能够跟上这些变化并及时转变他们的商业模式，他们将看到许多新的大门向他们敞开。

以家用温控器市场为例：家用温控器行业向来风平浪静，竞争者少，稳定性高。一个名为 Nest 的新人用“分析”恒温器向业内老牌企业发起了挑战——该恒温器使用分析来了解客户偏好和使用模式，然后进行相应调整。Nest采用创新的数据驱动商业模式，成功唤醒了这片沉寂已久的土地。

为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具

企业的竞争不再只是劳动生产率的竞争，而是知识生产力的竞争。数据是信息的载体、知识的源泉，是企业创造价值和利润的原材料。因此，基于知识的竞争将集中在基于数据的竞争上。正如马云所说，未来是数据竞争的时代，谁拥有数据，谁就拥有未来。如今，各行各业都涌现出以数据分析为竞争力的企业。他们都在数据分析的基础上与其他公司竞争，以提高自己的核心竞争力，保持或获得行业领先地位，如谷歌、宝洁、沃尔玛等。和其他世界知名公司。沃尔玛建设了超大数据中心，存储容量超过4PB。通过大数据分析，沃尔玛掌握了顾客的购买习惯、一起购买不同产品的概率、购买者在店内穿行的路线、购买的时间和地点。，从而确定产品的货架布局，优化分类；决定增加或减少每个商店的不同产品，以保持最佳库存并降低成本；洞察整体销售情况，即时捕捉各种细微变化，并迅速做出反应，制定营销策略 以及购买的时间和地点。，从而确定产品的货架布局，优化分类；决定增加或减少每个商店的不同产品，以保持最佳库存并降低成本；洞察整体销售情况，即时捕捉各种细微变化，并迅速做出反应，制定营销策略 以及购买的时间和地点。，从而确定产品的货架布局，优化分类；决定增加或减少每个商店的不同产品，以保持最佳库存并降低成本；洞察整体销售情况，即时捕捉各种细微变化，并迅速做出反应，制定营销策略

使用大数据工具分析供应链选择供应商，优化物流配送方案，进行价格谈判；使用大数据分析工具分析热销商品品种和库存趋势，选择需要补货的商品，分析客户购买趋势和季节性购买模式基于大数据的企业竞争情报系统模型构建，识别降价并对其数量和运营做出反应。可见，大数据已经成为企业的核心资产，对数据的掌控可以形成市场支配地位，获得丰厚回报。

随着大数据应用的普及，企业越来越重视从大数据中挖掘潜在的商业价值。大数据在企业管理中的应用，主要是提高企业的整体分析研究能力，快速响应市场的能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，提高核心竞争力。

大数据处理平台的组成

当企业的大数据基础工作准备好后，就可以对数据进行针对性的管理了。检测大数据采用先进的网络爬虫技术和分布式计算能力，对定制的目标数据源进行网络信息的数据采集、数据提取、数据挖掘和数据处理，从而为各种信息服务系统提供数据输入。

数据采集

需要对来自互联网的数据，包括物联网和机构信息系统，附加时空标志，去伪存真，尽可能多地收集异质甚至异质的数据，并与历史数据进行比较必要时提供数据，从多个角度验证数据的全面性和可用性。可靠性。

数据提取

为了实现低成本、低能耗、高可靠性的目标，通常采用冗余配置、分布式和云计算技术。存储时，必须按照一定的规则对数据进行分类，并通过过滤和去重来减少存储量。还添加标签以方便将来检索。

数据挖掘

基于对用户结构和行为特征的深入探索，协助企业进行有效的CRM管理，有效提升营销效果，并结合消费者购买（消费）行为的跟踪分析，协助企业进行有效的品类和渠道管理，改善企业运营。效率。

数据处理

一些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，还体现在多源异构、多实体、多空间的动态交互上。用传统方法难以描述和测量。高维图像和其他多媒体数据需要经过降维后的测量和处理，利用上下文相关性进行语义分析，从大量动态且可能有歧义的数据中合成信息，并得出可理解的内容。