近年來，在互聯網高速發展的背景下，整個社會產生的信息容量爆發式的增長。尤其是隨著互聯網寡頭公司的引領，整個社會形成了大數據熱的現象。不可否認的是，數據在任何時候，對於國家的經濟調節及企業的運營都有著重要的作用，而大數據的運用，更加凸顯了數據的價值。
從我們個人的日常生活來看，大數據已經給我們帶來了很多的方便：
滴滴出行利用我們個人不斷積累的出行數據，構建出租車智能調度系統，大大減少了我們打車的等待時間；
各種外賣軟件讓我們足不出戶就能吃到想吃的美食，這也離不開我們貢獻的個人數據，使其訂單派送系統不斷優化完善，進而減少我們的等待時間；
剛剛過去的雙十一，各大電商平臺的戰報已經出爐。如果從十年前的角度來看，實在無法想象在家就能買到全國各地的商品。而在雙十一前，阿里提前在APP端進行的各種社交蓋樓活動，也在幫助其蒐集大量的用戶社交信息，以構建更加智能的商品推薦系統；
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大數據的價值及未來的展望，已經毋庸置疑。而整個社會也產生了大量的跟風現象，但在熱情高漲、高談闊論大數據熱的背景下，一些傳統企業及中小型企業也需要靜下心來，清晰的認識自身現狀，合理佈局。
近年，一些傳統企業及中小企業盲目跟風大數據，希望能夠藉著大數據的分析技術解決以前解決不了的問題，給企業帶來很大的價值。但其實，很多企業在以前對於數據的重要性都沒有一個清晰的認識，小量的數據都無法利用，各個部門之間形成數據孤島。殊不知，不管是企業管理各環節中的數據分析還是對於大數據的運用，核心都在於基礎數據的構建上。
試想，如果一個企業，連一個完善的數據框架都沒有，內部各節點數據孤立，各部門相關數據靠人工去記錄、統計，同時也沒有有效的糾錯機制。實在無法想象，這個企業如何來利用大數據。就算是再牛的模型，失去了基礎數據的根基，也將毫無價值。
如今，在機器學習，神經網絡，還有近幾年大熱的深度學習等方面，產生了大量的成熟理論。在技術的角度上，對於大數據的分析已經很容易實現。
對於一些傳統企業及中小企業，也應該在此契機下，認識到數據對於企業運營的重要性。從基礎數據開始，系統性的構建企業數據框架，打破各個部門間的數據孤島，多維度、多角度形成數據的糾錯機制。只有形成了完整、有效、嚴謹的基礎數據，才能在此基礎上利用好數據，給企業帶來更大的價值。
