2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上说：“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”的确，中国互联网用户数在2013年已经超过5亿人，位于全球首位。海量的互联网用户创造了大规模的数据量。2015年全球有超过85%的财富500强企业在大数据竞争中失去优势。这种发展趋势在国内同样不可避免，在未来的市场竞争中，能在第一时间从大量互联网数据中获取最有价值信息的企业才能独占鳌头。
大数据，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。
大数据的4“V”特点：
第一，数据体量巨大（Volume）。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多（Variety）。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
第四，处理速度快（Velocity）。1秒定律。和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的三大类型：
1、传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2、机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
3、社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook等社交媒体平台。
大数据挖掘商业价值四种方法：
1、客户群体细分，为每个群体量身定制专属服务。
2、模拟现实环境，发掘新需求同时提高投资的回报率。
3、加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4、降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
大数据作为DT时代的代名词，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企业争相追捧的利润焦点。大数据背后给企业带来的商业价值可想而知。
大数据对于企业的重要价值：
1、使企业产品更符合消费者需求。消费者对于大部分产品是基于自身需求去消费买单，而不是被动的去消费企业生产的产品，如果通过大数据来分析并设计消费者的需求产品，那生产的产品更符合市场的需求，从而更贴切消费者对于产品的体验。
2、帮企业锁定目标客户。通过大数据技术，帮助企业对客户资源进行精准锁定。在企业正常的运营过程中，客户资源的挖掘方式、具体分布情况等，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。
3、帮企业提供更好的推广方案，提升有效转化率。大数据分析提供不同品牌市场数据之间的交叉对比，确定客户上网的习惯、信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，使企业的运营方向变得直观且易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面更有把握，从而选择更适合企业的营销活动平台、推广方向，提升企业运营效果。
4、帮企业危机预警。在企业的发展过程中，难免会出现一些关于安全、经济、市场的问题，大数据分析可以通过数据挖掘和语义分析，对敏感信息数据源进行判断，并对危及企业品牌的信息通过电话、短信、APP、微信、邮件等方式第一时间告知用户。分析预测危机爆发的可能性和危机传播的烈度、趋势和走向，为企业提供了解决危机的依据。
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