大数据的商业价值精选(九篇)

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第1篇：大数据的商业价值范文

关键词：大数据环境 技术变革 管理创新

在互联网技术的快速更新与发展的过程中，大数据现象的产生，是人们对于现实时数据的分析、搜集以及整合能力的一种体现。互联网传递信息的方式，作为大数据的整合和传播，促使人们开始考虑在获取、完善大数据环境下的技术应用中存在的问题。在实际工作中，结合实际工作的需求，深入开展探究大数据环境下的技术变革与管理创新的措施，更加有利于促进互联网技术的更新发展，对于实现人们的生活需求，也具有一定的促进意义。因此，在实际工作中，应充分重视大数据环境下的技术变革与管理创新的探究，并制定合理的发展方案。

一、大数据环境下的技术变革概述

在信息技术的发展时代，大数据现象主要是产生于人们对数据搜索能力、传输能力、数据存储能力、数据处理能力的一种具体表现。大数据环境下的技术变革与管理创新发展，极大的改变了人们的日常生活与工作。与此同时，大数据环境下的技术变革，也从技术层面上升到了国家战略的最高层面，大数据包含着极大的社会价值和商业价值，其自身的发展存在巨大的潜力。为了有效的促进大数据环境下的技术变革发展，结合大数据应用中存在的问题，深入探究大数据环境下的技术变革与管理创新策略，成樽ㄒ等耸抗刈⒌闹氐恪R虼耍在实际工作中，应充分重视大数据环境下的技术变革与管理创新策略探究，以便更好的促进大数据环境下的技术应用于管理工作的发展。

二、大数据环境下的技术变革与管理创新策略

为了更好的实现大数据环境下的技术变革的发展目标，结合其自身的发展特点及应用特点，深入探究大数据环境下的技术变革与管理创新策略，成为一项重要的工作。大数据环境下的技术变革与管理创新发展，在很大程度上影响了我国技术创新管理工作，如何充分发挥大数据的价值，提高社会工作的效率，对于社会经济的发展，也具有非常重要的意义。一般情况下，大数据环境下的技术变革与管理创新策略，主要有：有关事业单位打好信息化基础，提高知识管理水平；强化政府部门高层人员的数据商业价值意识；成立政府专门的数据部门，设置首席数据官等几项内容。

（一）有关事业单位打好信息化基础，提高知识管理水平

大数据环境下的技术变革与管理创新的发展背景下，事业单位如何做好技术变革与管理的工作，始终发挥着至关重要的作用。在事业单位的工作中，真正引入大数据，对于其工作效率的提高，具有很大的影响。为了更好的促进事业单位的发展，充分发挥大数据技术发展的优势，结合事业单位的信息化建设工作的实际情况，积极地探究大数据环境下的技术变革与管理创新策略非常关键。有关事业单位打好信息化基础，提高知识管理水平，可以更好的促进大数据环境下的技术变革与管理创新发展，并在一定意义上，促进社会经济的发展。如何实现信息化基础建设，也是一项很重要的工作。同时，有关事业单位打好信息化基础，提高知识管理水平，也是完善事业单位信息化建设系统的一项重要工作。事业单位如何结合自身的实际发展情况，有效的进行信息化建设，是其与时俱进的积极表现。只有与时俱进，才能更好的为社会经济的发展创造价值。因此，在实际工作中，应重视大数据环境下的技术变革与管理创新的策略探究与应用。

（二）强化政府部门高层人员的数据商业价值意识

在实际工作中，强化政府部门高层人员的数据商业价值意识，作为大数据环境下的技术变革与管理创新策略之一，是有关单位应充分重视的一项工作策略。在大数据环境下的技术变革的发展背景下，如何结合大数据环境下的技术变革的特点，制定合理的工作方案，强化政府部门高层人员的数据商业价值意识，充分利用信息的价值，创造经济价值，对于实现大数据环境下的技术变革与管理创新发展目标，具有非常重要的促进意义。此外，强化政府部门高层人员的数据商业价值意识，也是拓宽大数据背景下，信息技术应用渠道的一种有效方式。强化政府部门高层人员的数据商业价值意识，在日常工作中渗透大数据信息的重要商业价值，不但可以有效的完善单位信息化建设工作，而且有利于推进单位信息化建设工作措施的顺利实行。只有政府高层人员意识到大数据信息的商业价值，才能更好的促进大数据信息利用工作的有序开展。因此，在大数据背景下，强化政府部门高层人员的数据商业价值意识，是一项非常重要的发展策略，对于政府部门未来的发展，都具有十分重要的影响。

（三）成立政府专门的数据部门，设置首席数据官

在实际工作中，成立政府专门的数据部门，设置首席数据官，也是大数据环境下的技术变革与管理创新策略之一，对于提高信息数据的使用效率，具有一定的影响。随着大数据时代的到来，大数据的应用逐渐在人们的生活中得到普及，对于政府或者事业单位而言，如何有效的管理大数据信息，成为重要的发展问题。通过成立政府专门的数据部门，设置首席数据官的方式，完善大数据环境下的技术应用中存在的问题，可以极大的促进人们提高工作的效率以及生活的质量。同时，成立政府专门的数据部门，设置首席数据官，也是强化政府部门信息化建设工作发展的一项措施。通过成立政府专门的数据部门，设置首席数据官的方式，引起工作人员的关注，促使其更加全面的了解大数据时代信息的使用价值及存在的重要性。只有充分意识到大数据时代信息的商业价值，才能激发人们更好的开展相关工作。因此，在大数据环境下的技术变革与管理创新策略探究中，成立政府专门的数据部门，设置首席数据官是一项非常重要的策略。

三、结语

综上所述，在互联网技术及社会经济快速发展的过程中，大数据环境下的技术变革与管理创新探究，已经成为人们关注的重点问题。在大数据环境下的技术变革与管理创新发展中，大数据环境下的技术变革，为提高人们的网络信息采集效率，奠定了一定的基础。其次，在最短的时间内，可以搜集到不同用户的数据，再根据数据的内容、特点进行深入分析，进而确定大数据环境下的技术变革的方案。结合大数据环境下的技术变革与管理工作的具体情况，积极地探究大数据环境下的技术变革与管理创新，可以更好的促进大数据环境下的技术变革与管理。因此，重视大数据环境下的技术变革与管理创新的发展，并及时的采取有效的发展方案，可以更好的促进事业单位及政府部门信息化建设工作的开展，提高工作人员的工作效率，使其可以充分发挥自身的才华，创造更大的工作价值，为社会经济的发展做出积极地贡献。

参考文献：

[1]郑伟，张立民，杨莉等.试析大数据环境下的数据式审计模式[J].审计研究，2016，（04）.

[2]郭丛冉，李艳，张煜超等.大数据环境下企业社会责任的信息披露[J].商，2015，（02）.

[3]沈弋，徐光华，王正艳等.“言行一致”的企业社会责任信息披露――大数据环境下的演化框架[J].会计研究，2014，（09）.

第2篇：大数据的商业价值范文

大数据是新的石油

在言必及“数据”的时代，大数据到底发展到什么程度？据统计，近年来全球数据量爆炸式增长，互联网、各种移动设备、传感器搜集了大量数据，全球所有信息数据中90%产生于过去两年，2013年每天全球产生25PB数据，相当于1500个国家图书馆信息量的总和。亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend曾说“数据是新的石油。”可见掌握了准确有效的数据等于占据了主导地位、掌握了核心资产。

随着大数据时代的到来，对大数据资源的开发利用能力正成为国家竞争力的重要体现。在美国，在国家战略角度将大数据的地位比作工业时代的石油，大数据产业已经全面挺入商业化阶段，广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域。在欧盟，相关报告指出，欧盟公共机构产生、收集或承担的地理信息、统计数据、气象数据、公共资金资助研究项目、数字图书馆等数据资源的全面开放，预计每年将会给欧盟带来400亿欧元的经济增长，欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量。在英国，经济与商业研究中心CEBR 2012年研究报告进一步证实了大数据的经济价值，2017年预计将达到407亿英镑。

同时，越来越多机构和企业也迫切希望，从不同渠道获取多种类型、结构复杂的大数据，并挖掘出有价值的趋势洞察，以便快速、准确地制定决策，驱动商业和管理创新。

大数据商业价值尚待挖掘

目前，云计算、人工智能等技术的成熟让挖掘大数据价值成为可能。在国外，对大数据的挖掘在日常生活中已经开始应用。回到国内，大部分机构和传统企业都面临着大数据商业价值尚待开发的难题，不仅数据孤岛严重，数据存储与管理的规模、数据分析挖掘以及智能化能力也都存在着难以突破的瓶颈。

据悉，作为天然的大数据企业，百度拥有完整、领先的大数据技术，每天处理15PB的数据，通过对积累十几年的全网大数据进行处理，百度成功推出百度指数、百度商情、百度司南等一系列大数据商业化应用，以及“百度迁徙”、“景点舒适度预测”、“城市旅游预测”等大数据社会化产品，便于公众和企业使用百度开放的大数据资源。下一步，百度选择了将自身处理大数据的技术能力对外开放。

第3篇：大数据的商业价值范文

比如，早在2000年左右的时候，四大行都在规划数据仓库，一期的投资预算都在1个亿左右，当时香港某银行做了一个8TB的数据仓库，光装进去就得花三四天时间，分析完这些数据又得花很大的投入。成本高、周期长致使大数据在那个时候并没有蔚然成风。

而今天，做一个1TB的数据库，所花成本不到原来的十分之一，甚至百分之一。分析计算成本的降低就导致即使只有一个想法，也可以很快把大量的数据装进来，即使分析完没有什么发现，试错的成本也很低，这就是为什么十年前大家不谈大数据，而谈商业智能、数据仓库的原因。曾经人们梦寐以求的分析、计算，在今天很简单就能实现。很多小的分析加起来就成为一个大的价值，背后还是计算成本的根本性下降。

对于大数据，大家通常会想到“3V”，即Volume（数量）、Velocity（速度）、Variety（种类），但是大数据在数量上并没有绝对的标准，它只是相对于处理能力而言，若干年前，英国最好的大型处理计算机所能计算的数据量只相当于今天一部苹果手机的一半。大数据对速度的实时性要求更高一些，过去很多数据都是先储存下来然后再导进数据库，但今天对于数据的实时抓取和分析能力提升了很多。对于种类来说，如今各种非结构化数据已经出现了。其实以前这些数据不是没有，但若干年前我们对于声音、图象等数据是没有分析手段的，即便拿到了也没有办法分析。

2015年2月11日，波士顿咨询公司（BCG）最新报告《互联网金融生态系统2020系列报告之大数据篇：回归“价值”本源：金融机构如何驾驭大数据》。报告认为，成就大数据的并不是传统定义的“3V”，更重要的是第四个“V”，即Value（价值）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式变革时，大数据才真正诞生。

大数据的商业价值

谷歌当年就用数据来预测流感，这是非常有意义的事情。某基金管理公司在引入大数据的分析和技术之后，各部门都在用数据说话，然后再做决策，一改过去靠领导拍脑袋做决定的状况。

金融行业是一个数据强度很高的行业，每产生100万美元的收入，会沉淀下820GB的数据。金融行业天然有它的数据属性。比如在零售银行里面，个性化的定价、客户细分、预见客户流失等方面，都会用到大数据。招商银行就正在用大数据对客户流失进行预警。另外在风险控制领域，大数据的应用也非常多。过去的风控需要很多人为的干预在里面，成本非常高。今天，大数据技术让大家能更及时、更快速、更低成本地发现风险。对于运营的优化，大数据也发挥出很大的作用。比如有些银行通过大数据的分析，很清楚分布在各处的ATM机对现金的需求量，从而很精准地投放网点资源，减少浪费。同时很合理地安排运钞车和放钞频率，降低成本。

保险行业也是数据强度非常高的行业。保险行业的产品开发、营销销售、报单管理、理赔、资产管理等关键环节都有很多大数据的应用。比如医疗保险，通过大数据分析就会发现，20%的大病赔付事件占据了赔付金额的80%，如果能及早发现这20%的案例，并及早干预的话，就不会演化到后面的巨额赔付，就能够大幅度降低赔付金额。比如让客户提早彻底治疗，一定要足够休息等。

美国Axciom公司收集了全球电梯运营商的数据，然后提供给银行，银行据此做出准确的决策判断。Axciom在收集数据的时候，首先注意到世界上的电梯运营商主要集中在日本和德国;其次电梯运营数据的主体非常简单，就是在哪栋写字楼哪家公司停了多久，是不是正常运营;再用这些数据去匹配黄页，通过黄页可以查到哪家公司在某栋写字楼。Axciom把这两项数据匹配起来之后，得出一个很简单的事实：一部电梯在一家公司每天停靠的次数。持续观察这些数据后，会知道电梯发生异动的情况，如果在正常范围值上下波动20%是很正常的，但是如果忽然减少了一半，或者忽然增加了一倍，这背后就有原因。Axciom不做任何的判断，只是告诉银行，你的某个客户电梯停靠次数发生异动。银行拿它去提示客户经理，要去拜访一下这家公司是否出了问题。在这点上，银行想知道贷款是否安全，债主是否逃跑了。Axciom这样的创新让银行的贷后检查变得更加有针对性，而且也更加的及时。

国内应用大数据的案例并不多，有种“雷声大雨点小”的感觉。比如国内金融机构的数据其实是非常多的，但是这些数据往往散落在各个部门，是一种比较割裂的状态。如何真正能够跨部门协作把这些数据整合起来，是很多国内金融机构面临的一大难题。这也是造成大家感觉大数据很热，现实却比较单薄的原因。

报告作者之一、BCG大中华区董事经理张越女士认为，大数据并不仅仅是一个技术问题，它更多的是一个商业问题、管理问题。所以大数据要求金融机构重新审视自己的基础设施和自身所处的环境。“对金融机构而言，及早出发，积极、理性地试水投入，让整个机构能够够借助大数据来尽快实现自我提升，这是将数据持续转化为生产力乃至竞争优势的必由之路。”

从数据到价值的掣肘

简单来讲，从数据到价值需要经历四个层次。各种不同的数据在第一个层次里会用各种硬件和软件的方式进行收集和存储，这是最基础的层面。数据被实时和非实时地清理、加工，并被归档存储为有效信息以后供后续分析处理;第二个层次很关键，要对收集的数据进行去噪和增强处理，完成关系型信息和非关系型信息相对整合;第三个层次属提升层次，是知识发现层。以人工智能和数据挖掘技术来分解、提炼信息，找出有价值的信息点，完成从信息到知识的转化;第四个层次就是蜕变层，是智慧汲取层。借助可视化工具，将经验、判断与知识相融合，使数据升华为智慧，开始指导商业价值的创造。

从数据到嵌入式商业模式的变革一共有七步，即数据收集、许可和信任、储存和处理技术、数据科学、协调、行动洞察力、嵌入式变革。在这七个步骤中，最难的是许可和信任以及协调。很多金融机构都很担心所拥有的数据能用吗？如果客户投诉怎么办？如果监管不同意怎么办？协调也是很难的，比如说数据的整合，技术部门和业务部门的对接问题。业务部门总觉得技术部门作为不足，而技术部门也往往不知道要解决什么问题。实际这是一个沟通协作的问题。

对于金融机构来说，如何驾驭大数据，把数据引到价值层面？报告作者之一、BCG合伙人兼董事总经理何大勇先生认为有三个关键点：第一个关键点是“人”。即使在数据、技术等满天飞的时代，人还是创造价值的主体。其在大数据时代，数据科学家是复合型人才，既要懂得业务的需求，又要能够处理数据，要知道在技术层面上到底应该发生什么。这样的复合型人才是挖掘大数据能力非常关键的群体。所以吸纳善于“跨界”的复合型人才，构建复合型团队就成为金融机构的关键所在。

第二个关键点是高效的行动。大数据在现实应用中，给大家的启示是大数据本身不意味着大价值。很多时候大数据带来的发现是一个小机会，单个来看，它可能并不值得投入巨大的精力。但今天正因为有了低成本的手段，所以可以将大量的小机会聚沙成塔，产生大的价值。高效行动是很多金融机构面临的一大挑战。可以引入试错机制，试十次成功的机率和试一百次成功的机率结果是不一样的。而且更关键的是，如果试对了一回，是不是能够强烈地去推广，这也是很多金融机构面临的困惑。

第三个关键点是构筑优势。其根本就是转变思维。很多人会认为，大数据能解决很多我们以前一股脑不能解决的问题，大数据浮现出来的价值似乎是自动的。但实际上，大数据转化成价值的时候，很多管理性的问题同样是需要解决的。思维转变意味着一场异常深刻的变革，而这样的变革势必触碰到体制层面。

大数据的本质是管理

每家公司都需要了解自己的客户，大数据究竟能带来什么？如何让大数据的商业价值最大化？比如银行的交叉销售，以前大家最希望系统能够告诉营销人员下一步该推荐什么产品，很多银行采取的做法是总行说了算，总行说现在要推信用卡，下边的营销人员就去推信用卡;总行说现在要推现金管理，下边营销人员就去推现金管理。很多时候，这样做的成功率是有限的，因为这是从一个面去推。而在大数据的分析之下，银行会更精准的发现，向那些跟银行有过信贷关系的老客户推荐现金管理的成功率会更高。客户经理就不用挨家挨户去推现金管理产品了。这样做交叉销售的成功率会提高很多。

有一个典型的例子，一位先生搬家到澳大利亚，连续两年定期收到一家保险公司的短信，推销他们的寿险产品。但是这位先生当时根本就没有购买的意愿和需求，这无疑是一个非常无效的营销。后来，保险公司通过大数据分析发现，在一个家庭有孩子的前后一两年，出于保护家庭的原因，对寿险产品的需求会强很多。而从信用卡交易的数据去找出到底哪些家庭打算要孩子或者刚刚有了孩子是很容易的，因为这些家庭购买的东西不一样。保险公司针对这些家庭做精准营销，在很短的时间内，交叉销售成功率就提高了30%。

再比如，很多公司都想了解当一个有价值的客户要丢失了该怎么办？有一家银行做了大数据分析，结果发现在整个能带来贡献值的客户里，在一个特定价值区域里面，这批客户是最容易动摇的。因为这个范围并不是很大，所以很容易能把这些客户筛出来。大数据还分析出怎样让稳定这些客户。当一个客户的朋友圈用的都是一家银行的时候，就会稳定得多。所以这家银行当时做了一个减少客户流失的举措，就是营销客户的朋友圈，让客户更多的朋友都用自己的服务，而不是到处给客户送礼物，强留客户。

第4篇：大数据的商业价值范文

数据作为企业资产的重要组成部分，其核心性不断凸显。由于大数据时代下的数据具备数据量大、流速高、种类繁多、非结构化强等一系列特点，其面临的威胁也将是多样的、复杂的、前所未有的。对此，全球服务器安全、虚拟化及云计算安全领导厂商趋势科技认为，在大数据时代的对抗中，企业需要建立以数据保护为核心的云安全智能防护战略，更全面、更迅速的化解Hadoop等基础架构层的威胁。

趋势科技中国区业务发展总监童宁表示：“大数据带来的一个关键变化是对非结构化数据的重新审视，在过去，这些大量而琐碎的数据并没有得到有效利用，商业价值较小，因此普遍被排除在企业数据保护战略之外。但在大数据时代，非结构化的数据将成为企业发掘数据商业价值，提供需求预测、决策支撑能力的重要来源。因此，企业的数据保护战略必须随着新型威胁而进行变革，做到全面覆盖与重点部署的协同一致，以更好地保护企业的数据资产。”

如今，在一些金融、互联网等大数据应用程度较深的企业，APT攻击的背后更是受到了商业犯罪团体的控制。同时，黑洞攻击也已经升迁至2.0时代，不论是企业还是个人，每一个数据的拥有者，在大数据时代都将面对前所未有的危险。然而，作为大数据应用工具的Hadoop，在数据安全设计和防护功能上并不能够完全满足用户的需求，它存在着访问控制较弱、无合规性设计、无数据加密、策略管理较弱等一系列的问题，而其包括的多个 Web UI和完全依赖于 Kerberos复杂部署的特性，都不能保证数据的一致性，而一旦遭遇篡改，错误的结果会导致错误的决策。

在企业应对数据威胁需求的推动下，趋势科技凭借领先的技术优势和对全球数据威胁的感知力，推出了云安全智能防护战略。对此，童宁表示：“构建Hadoop的安全模型可采用分层方式进行。在最外层必须进行良好的访问控制，确保只有相关权限的人才可访问Hadoop数据；第二层是网络威胁防御，设定相关机制，防止网络受到入侵；第三层是应用层程序升级，确保没有漏洞；第四层是数据保密，防止数据被窃取；第五层是保证数据的完整性，使数据不会受到篡改。基于上述五层保护策略，就可获得基于Hadoop结构的安全策略模型。”

目前，趋势科技已经着眼于推进大数据安全的实际落地，一改传统的序列化数据处理方式，引进Hadoop计算系统，把所有接收到的事件进行分类和交叉处理，并利用Hadoop系统进行运算，由此形成智能网络防护云。而趋势科技即将推出的服务器深度安全防护系统（Deep Security），将继续发挥业界独有的无安全部署优势，在Hadoop“五层”防护结构中分别实现防火墙、IDS/IPS、防恶意软件/Web 应用防护/虚拟补丁、数据加密、完整性监控的功能，并在支持大数据应用全程审计的基础上，帮助用户完成安全战略的又一次变革。

第5篇：大数据的商业价值范文

关键词：大数据；线上线下电商；用户数据；挖掘研究

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）34-0010-02

随着电子商务的发展，数据的价值得以体现，企业内部管理的数据和各种社交网络下的数据，使得电子商务所产生的数据呈现爆炸式的发展。用户数量的增加使得企业对于用户数据的管理增加了难度。大数据时代已经来临，电子商务正在经历着多样化、大规模的数据发展，庞大的数据资源使得数据处理的难度和代价增加，如何对这些数据进行捕捉和挖掘就成为电子商务发展的重要问题。O2O电子商务模式是一个联系线下商家和线上用户的商业平台，其能够将实体经济与虚拟用户相结合，为商务发展提供了全新的发展模式。用户数据的大规模增加远远超出了传统商务所能够处理的数据范围，复杂的数据充斥使得商家难以挖掘数据的价值，从研究中发现，电子商务的数据利用率仅有5%，因此在大数据环境下，商家对O2O用户数据的挖掘非常重要。

1 在大数据背景下O2O的用户数据特点

相比传统的数据，O2O用户数据除了交易平台的数据之外，还带有社交网络数据、用户终端数据等，因此O2O用户数据符合大数据的基本特点。

1）数据体量大

随着电商企业发展的日渐成熟，很多O2O企业产生的用户数据已经达到了TB级，加入了社交网络和移动网络后的O2O用户数据不仅仅是用户交易的数据，其涵盖了更加广阔的数据源，未来O2O用户数据的规模可以达到PB级或是更高的EB级，因此在未来的电子商务发展中，会有更多TB级的数据应用在决策分析中。

2）数据的类型多

O2O用户数据的类型比较复杂，除了用户的基本数据资料交易记录，还带有企业的内部交易服务信息等结构化数据，用户的交易反馈、平台的数据机构和终端信息等非结构化的数据，可以说O2O用户数据不是由单一化的数据构成，其更多涉及过程化的数据。

3）数据留流动速度快

电子商务发展对数据处理的速度要求很高，特别是用户数据的实时处理有着极高的要求。用户的数据随着用户的行为而产生，这些数据在交易的过程中会转变为高速传递的数据流，比如用户的消费情况和反馈等，如果交易时间缩短，那么就要求数据的处理速度快，传统查询式的数据处理很难适用。

4）商业价值高

在电子商务的发展中，用户数据有着非常大的商业价值，可以说用户是O2O发展的核心，对用户进行分析和预测，对于电商企业的发展有着重要意义。但是由于数据种类繁多，越来越多与用户无关的数据充斥其中，使得数据的价值密度降低，这也更好的说明了大数据背景下O2O用户数据的重要价值。

2 大数据环境下O2O用户数据挖掘流程和方法

1）数据挖掘的流程

O2O用户的数据挖掘属于一个自动发现的过程，在收集数据时并没有明确的目标，只需要从不同的数据来源中更多的获取数据，并且对数据进行简单的预处理即可，预处理后通过各种数据的计算方法对大规模的数据进行分析。在大数据的挖掘中，首先要解决这样一个问题，就是如何区分各个用户群的特点，进而分析其个人的特点，从而获得有用的商业价值，数据挖掘流程见图1。

数据收集：O2O用户的数据除了平台交易的数据，还包括社交网络、设备终端中的数据，这些用户以“流”的形式存在，这三种数据流之前存在着内容交叉，可以根据其交易、互动情况进行分类，从而对数据进行收集。数据预处理：数据的预处理由三个部分组成，分别是数据的准备、转化和抽取，数据的预处理情况直接关系的数据挖掘的质量，并且在一定程度上决定了数据挖掘的成功和失败。原始数据中有很多冗余、噪声数据，在预处理中需要对这些数据进行整理和清晰，从而提升数据挖掘的质量。通过结构和半结构数据处理方法对这些数据进行过滤，提取出重要数据，要提升数据的关联性，从而体现出更多的用户数据特征，采用数据融合方法可以让关联的数据联合在一起，从而形成新的数据形式。数据的挖掘和应用：在数据挖掘的过程中根据商家的需要选择数据挖掘的模型，从而针对性的进行深度挖掘。深度数据挖掘的主要模型有：关联分析、类型分析和聚类分析等，比如根据用户的性别、年龄、兴趣等进行分类挖掘，并且进行解释和应用。数据挖掘后主要应用在大数据的可视化分析和计算等。

2）数据挖掘的方法

通过对数据的挖掘，利用数据对商家的未来趋势进行分析和判断，依靠数据做出准确的决策。常见的数据挖掘方法主要有关联规则分析、聚分类分析、社交网络分析等。关联规则分析可以分为简单的关联、因果关联等，通过对用户行为规律进行挖掘，可以发现其中的关联关系，从而找出影响用户行为的主要因素。聚类分类分析：分类四根据数据的共同点将数据分为不同的种类，比如用户属性、满意度分析、购买力等，聚类分析主要用于发现不同的客户群，其可以应用在用户的购买预测方面。社交网络分析：通过分析用户的不同社会关系和属性，从而分析用户中潜在的关系和资源。用户的社交网络关系着用户之间的关系和属性，有助于商家扩充客户源。

3 基于大数据背景下用户数据挖掘后的应用途径

1）精准用户定位实施针对性的营销

在O2O发展模式中，对用户数据的挖掘表示着对市场的细化和精确定位，从而选择有针对性的用户进行营销。通过收集、处理和加工大量的用户交易信息，确定用户群体的消费兴趣和习惯，进而推断用户的下一个消费行为，从而对这些用户制定针对性的营销策略。根据用户的特点进行营销，与传统的营销相比会节约了营销成本，提升了营销的价值，锁定忠诚度较高的消费者，能够拓展更加优秀的消费资源。利用对用户数据的挖掘，商家可以区别用户价值的高低，针对不同价值的用户采用不同的营销策略，可以让商家获得更好的收益回报。

2）网络平台优化

电商营销中网站平台的页面设置非常重要，网站的内容直接影响着用户的访问交易情况，因此在用户登录和浏览平台上进行用户数据挖掘能够了解用户的访问相关，从而为网站平台优化提供参考。电商网站可以通过用户的访问、下单习惯来更改网站的结构和内容，比如将用户点击量高和交易量高的产品放置在首页吸引用户的点击。通过对用户浏览数据的挖掘，可以利用网页的关联性与用户的期望值相结合，在用户期望的界面上多添加导航链接，合理的安排服务器缓存，减少服务器的响应时间，从而提升用户的满意度。

3）稳定客户群

通过对O2O用户的数据挖掘能够分析用户的喜好行为，从而利用平台来挖掘和稳定客户关系，在这些数据中针对客户资料资源进行分析，将客户根据交易背景、兴趣、习惯等进行划分，通过对用户行为的预测可以挖掘出潜在的消费者，并且对于已经形成交易关系的客户进行维护，针对价值高的用户提供额外的服务，从而获得更加稳定的客户源。利用数据分析对客户进行预测和推荐非常重要，比如当一个用户购买了某种产品并且评价较好时，其会推荐其好友进行关注，这样的客户群体管理有助于商家挖掘更多的潜在客户，并且提升交易客户的稳定关系。

4）扩展其他增值业务

当O2O的平台有着一定的用户数据后，就可以建立完整的用户数据库，通过对用户数据的分析，可以让商家针对用户提供其他的产品，从而增加数据的收入。现阶段大型电商网站都在利用大数据开发新的应用，比如淘宝网的数据魔方等，很多商家由于缺少数据难以开发新的业务，比如消费信贷，而通过对数据的挖掘，发现其附加的价值，就能够更好的开发新业务，比如阿里集团进行的小额信贷业务。

5）精准的开展广告业务

通过对O2O用户数据的挖掘可以了解用户的主要消费点，从而为商家的广告宣传提供方向，在用户消费高的地方投入广告，从而实现商家希望的个性化营销。在用户数据库的基础上，建立数据库的概率模型，对用户的交易情况进行概率确定，通过对广告的获取信息来确定哪些是真实的顾客，哪些是潜在的顾客；观察用户对于广告的反应程度可以作为商家投放广告时间的参考。通过这种概率分析，可以在数据中计算出一个准确的关键词，让商家依照关键词进行广告优化。

6）产品管理和服务

O2O用户数据的挖掘为商家提供准确的营销提供了方案，通过相应用户的需要促进订单生成，通过用户的反馈来进行产品的改进；通过对用户数据的分析可以让商家的营销发生改动，比如价格和库存的调整等。如果商家能够对用户的数据进行精准分析，就可以通过对用户需求的分析来寻找更多的商机。如分析用户的喜好和相关的潜在信息，有助于提升商家的产品质量和服务，从而让商家有着更高的市场竞争力。

4 结语

随着网络技术的发展，云计算和数据挖掘技术的成熟，电子商务中的用户数据必将得到更好的挖掘处理，数据中隐藏的用户价值也会被更好地利用。O2O的电子商务发展已经逐渐从销售转变为用户至上，企业在发展中已经意识到，想要做出最准确的商务决策，首先要获得准确的数据支持，大数据的挖掘应用会推动电子商务模式走向新的发展高度。

参考文献：

[1] 徐国虎，孙凌，许芳.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中南民族大学学报：自然科学版，2013（2）.

[2] 徐国虎，孙凌.基于大数据技术的线上线下电商用户数据挖掘流程分析[J].中国集体经济，2012（30）.

[3] 黄取治.大数据环境下O2O电商用户数据挖掘探讨[J].湖南科技学院学报，2015（5）.

第6篇：大数据的商业价值范文

金融企业越来越难面对面接触到年轻人，无法像过去一样，从对话中了解年轻人的想法，了解年轻人金融产品的需求。

用户画像的目的

用户画像是在了解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。

用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同的理解和需求。例如，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。另外一个方面就是，金融企业利用统计的信息，开发出适合目标客户的产品。 从商业角度出发的用户画像对企业具有很大的价值，用户画像目的有两个：一个是从业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。

市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有规格的一件事。金融企业是最早开始用户画像的行业。由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，搞得用户画像成为一个巨大而驮拥墓こ獭5是费很大力气进行了画像之后，却发现只剩下了用户画像，和业务相聚甚远，没有办法直接支持业务运营，投入精力巨大但是回报微小，可以说是得不偿失，无法向领导交代。

金融企业用户画像的基本步骤

参考金融企业的数据类型和业务需求，可以将金融企业用户画像工作进行细化。基本上从数据集中到数据处理，从强相关数据到定性分类数据，从引入外部数据到依据业务场景进行筛选目标用户。

画像相关数据的整理和集中金融企业内部的信息分布在不同的系统中。一般情况下，人口属性信息主要集中在客户关系管理系统，信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中，也集中在客户关系管理系统中，消费特征主要集中在渠道和产品系统中。

兴趣爱好和社交信息需要从外部引入，例如客户的行为轨迹可以代表其兴趣爱好和品牌爱好，移动设备到位置信息可以提供较为准确的兴趣爱好信息。社交信息，可以借助于金融行业自身的文本挖掘能力进行采集和分析，也可以借助于厂商的技术能力在社交网站上直接获得。

社交信息往往是实时信息，商业价值较高，转化率也较高，是大数据预测方面的主要信息来源。例如用户在社交网站上提出罗马哪里好玩的问题，就代表用户未来可能有出国旅游的需求；如果客户在对比两款汽车的优良，客户购买汽车的可能性就较大。金融企业可以及时介入，为客户提供金融服务。

客户画像数据主要分为五类，人口属性、信用信息、消费特征、兴趣爱好、社交信息。这些数据都分布在不同的信息系统，金融企业都上线了数据仓库（DW），所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中，并且依据画像商业需求，利用跑批作业，加工数据，生成用户画像的原始数据。

数据仓库成为用户画像数据的主要处理工具。依据业务场景和画像需求将原始数据进行分类、筛选、归纳、加工等，生成用户画像需要的原始数据。用户画像的纬度信息不是越多越好，只需要找到这几类画像信息强相关信息，同业务场景强相关信息，同产品和目标客户强相关信息即可。根本不存在360度的用户画像信息，也不存在丰富的信息可以完全了解客户，另外数据的实效性也要重点考虑。

找到同业务场景强相关数据依据用户画像的原则，所有画像信息应该是五大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。

只有强相关信息才能帮助金融企业有效结合业务需求，创造商业价值。例如姓名、手机号、家庭地址就是能够触达客户的强人口属性信息，收入、学历、职业、资产就是客户信用信息的强相关信息。差旅人群、境外游人群、汽车用户、旅游人群、母婴人群就是消费特征的强相关信息。摄影爱好者、游戏爱好者、健身爱好者、电影人群、户外爱好者就是客户兴趣爱好的强相关信息。社交媒体上发表的旅游需求，旅游攻略，理财咨询，汽车需求，房产需求等信息代表了用户的内心需求，是社交信息场景应用的强相关信息。

金融企业内部信息较多，在用户画像阶段不需要对所有信息都采用，只需要采用同业务场景和目标客户强相关的信息即可，这样有助于提高产品转化率，降低投资回报率（ROI），有利于简单找到业务应用场景，在数据变现过程中也容易实现。

千万不要将用户画像工作搞得过于复杂，同业务场景关系不大，这样就让很多金融企业特别是领导失去用户画像的兴趣，看不到用户画像的商业价值，不愿意在大数据领域投资。为企业带来商业价值才是用户画像工作的主要动力和主要目的。

对数据进行分类和标签化（定量to定性）金融企业集中了所有信息之后，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。这部分工作建议在数据仓库进行，不建议在大数据管理平台（DMP）里进行加工。

定性信息进行定量分类是用户画像的一个重要工作环节，具有较高的业务场景要求，考验用户画像商业需求的转化。其主要目的是帮助企业将复杂数据简单化，将交易数据定性进行归类，并且融入商业分析的要求，对数据进行商业加工。例如可以将客户按照年龄区间分为学生、青年、中青年、中年、中老年、老年等人生阶段。

源于各人生阶段的金融服务需求不同，在寻找目标客户时，可以通过人生阶段进行目标客户定位。企业可以利用客户的收入、学历、资产等情况将客户分为低、中、高端客户，并依据其金融服务需求，提供不同的金融服务。可以参考其金融消费记录和资产信息，以及交易产品，购买的产品，将客户消费特征进行定性描述，区分出电商客户，理财客户，保险客户，稳健投资客户，激进投资客户，餐饮客户，旅游客户，高端客户，公务员客户等。利用外部的数据可以将定性客户的兴趣爱好，例如户外爱好者，奢侈品爱好者，科技产品发烧友，摄影爱好者，高端汽车需求者等信息。将定量信息归纳为定性信息，并依据业务需求进行标签化，有助于金融企业找到目标客户，并且了解客舻那痹谛枨螅为金融行业的产品找到目标客户，进行精准营销，降低营销成本，提高产品转化率。

另外金融企业还可以依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息及时为客户推荐产品，设计产品，优化产品流程。提高产品销售的活跃率，帮助金融企业更好地为客户设计产品。

依据业务需求引入外部数据 利用数据进行画像的目的主要是为业务场景提供数据支持，包括寻找到产品的目标客户和触达客户。金融企业自身的数据不足以了解客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息。

金融企业可以引入外部信息来丰富客户画像信息，例如引入银联和电商的信息来丰富消费特征信息，引入移动大数据的位置信息来丰富客户的兴趣爱好信息，引入外部厂商的数据来丰富社交信息等。外部信息的纬度较多，内容也很丰富，但是如何引入外部信息是一项具有挑战的工作。外部信息在引入时需要考虑几个问题，分别是外部数据的覆盖率，如何和内部数据打通，和内部信息的匹配率，以及信息的相关程度，还有数据的鲜活度，这些都是引入外部信息的主要考虑纬度。

外部数据鱼龙混杂，数据的合规性也是金融企业在引入外部数据时的一个重要考虑，敏感的信息例如手机号、家庭住址、身份证号，在引入或匹配时都应该注意隐私问题，基本的原则是不进行数据交换，可以进行数据匹配和验证。

外部数据不会集中在某一家，需要金融企业花费大量时间进行寻找。外部数据和内部数据的打通是个很复杂的问题，手机号/设备号/身份证号的MD5数值匹配是一种好的方法，不涉及隐私数据的交换，可以进行唯一匹配。依据行业内部的经验，没有一家企业外部数据可以满足企业要求，外部数据的引入需要多方面数据。一般情况下，数据覆盖率达到70%以上，就是一个非常高的覆盖率。覆盖率达到20%以上就可以进行商业应用了。金融行业外部数据源较好合作方有银联、芝麻信用、运营商、中航信、腾云天下、腾讯、微博、前海征信，各大电商平台等。市场上数据提供商已经很多，并且数据质量都不错，需要金融行业一家一家去挖掘，或者委托一个厂商引入也可以。独立第三方帮助金融行业引入外部数据可以降低数据交易成本，同时也可以降低数据合规风险，是一个不错的尝试。另外各大城市和区域的大数据交易平台，也是一个较好的外部数据引入方式。

按照业务需求进行筛选客户（DMP的作用）用户画像主要目的是让金融企业挖掘已有的数据价值，利用数据画像技术寻找到目标客户和客户的潜在需求，进行产品推销和设计改良产品。

用户画像从业务场景出发，实现数据商业变现的重要方式。用户画像是数据思维运营过程中的一个重要闭环，帮助金融企业利用数据进行精细化运营和市场营销，以及产品设计。用户画像就是一切以数据商业化运营为中心，以商业场景为主，帮助金融企业深度分析客户，找到目标客户。

DMP（大数据管理平台）在整个用户画像过程中起到了一个数据变现的作用。从技术角度来讲，DMP将画像数据进行标签化，利用机器学习算法来找到相似人群，同业务场景深度结合，筛选出具有价值的数据和客户，定位目标客户，触达客户，对营销效果进行记录和反馈。大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。

DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险、教育险、车险等客户，筛选出稳健投资人、激进投资人、财富管理等方面等客户，并且可以触达这些客户，提高产品转化率，利用数据进行价值变现。DMP还可以了解客户的消费习惯、兴趣爱好，以及近期需求，为客户定制金融产品和服务，进行跨界营销。利用客户的消费偏好，提高产品转化率，提高用户黏度。

DMP还作为引入外部数据的平台，将外部具有价值的数据引入到金融企业内部，补充用户画像数据，创建不同业务应用场景和商业需求。特别是移动大数据、电商数据、社交数据的应用，可以帮助金融企业来进行数据价值变现，让用户画像离商业应用更加近一些，体现用户画像的商业价值。用户画像的关键不是360度分析客户，而是为企业带来商业价值，离开了商业价值谈用户画像就是耍流氓。金融企业用户画像项目一定要从业务需求出发，从强相关数据出发，从业务场景应用出发。用户画像的本质就是深度分析客户，掌握具有价值数据，找到目标客户，按照客户需求来定制产品，利用数据实现价值变现。

金融行业用户画像实践

银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。

到银行网点来办业务的人年纪偏大，未来消费者主要在网上进行业务办理。银行接触不到客户，无法了解客户需求，缺少触达客户的手段。分析客户、了解客户、找到目标客户、为客户设计其需要的产品，成了银行进行用户画像的主要目的。银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。先利用数据仓库进行数据集中，筛选出强相关信息，对定量信息定性化，生成DMP需要的数据。

利用DMP进行基础标签和应用定制，结合业务场景需求，进行目标客户筛选或对用户进行深度分析。同时利用DMP引入外部数据，完善数据场景设计，提高目标客户精准度。找到触达客户的方式，对客户进行营销，并对营销效果进行反馈，衡量数据产品的商业价值。利用反馈数据来修正营销活动和提高ROI。形成市场营销的闭环，实现数据商业价值变现的闭环。

另外，DMP还可以深度分析客户，依客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据。

简单介绍一些DMP可以做到的数据场景变现。A 寻找分期客户利用发卡机构数据+自身数据+信用卡数据，发现信用卡消费超过其月收入的用户，推荐其进行消费分期。B 寻找高端资产客户利用发卡机构数据+移动位置数据（别墅/高档小区）+物业费代扣数据+银行自身数据+汽车型号数据，发现在银行资产较少、在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务。C 寻找理财客户利用自身数据（交易+工资）+移动端理财客户端/电商活跃数据。发现客户将工资/资产转到外部，但是电商消费不活跃客户，其互联网理财可能性较大，可以为其提供理财服务，将资金留在本行。D 寻找境外游客用户利用自身卡消费数据+移动设备位置信息+社交号境外强相关数据（攻略，航线，景点，费用），寻找境外游客户为其提供金融服务。E 寻找贷款客户利用自身数据（人口属性+信用信息）+移动设备位置信息+社交购房/消费强相关信息，寻找即将购车/购房的目标客户，为其提供金融服务（抵押贷款/消费贷款）。

保险行业用户画像 保险行业用户画像实践保险行业的产品是一个长周期产品，保险客户再次购买保险产品的转化率很高，经营好老客户是保险公司一项重要任务。保险公司内部的交易系统不多，交易方式不是很复杂，数据主要集中在产品系统和交易系统之中，客户关系管理系统中也包含了丰富信息，但是数据集中在很多保险公司还没有完成，数据仓库建设可能需要在用户画像建设前完成。

保险公司主要数据有人口属性信息，信用信息，产品销售信息，客户家人信息。缺少兴趣爱好、消费特征、社交信息等信息。保险产品主要有寿险，车险，保障、财产险，意外险，养老险，旅游险。

保险行业DMP用户画像的业务场景都是围绕保险产品进行的，简单的应用场景可以是：A依据自身数据（个人属性）+外部养车App活跃情况，为保险公司找到车险客户。B依据自身数据（个人属性）+移动设备位置信息，为保险企业找到商旅人群，推销意外险和保障险。C依据自身数据（家人数据）+人生阶段信息，为用户推荐理财保险，寿险，保障保险，养老险，教育险。D依据自身数据+外部数据，为高端人士提供财产险和寿险。

证券行业用户画像 2015年4月13日，一码通实施之后，证券行业面临了互联网证券平台的强力竞争。依据某机构的金融App排行榜，移动互联网证券App，排名前5位的证券类App，只有一家传统券商。排名第一的互联网券商是排名第一传统券商的6倍，前三名的互联网券商总体覆盖用户接近6000万用户。

第7篇：大数据的商业价值范文

中国市场巨大的发展空间，吸引了全球知名的无线系统供应商带来了其全新电信级Wi-Fi分析平台与商业理念。智能无线网络公司优科无线（Ruckus Wireless）日前于北京举行的WBA Wi-Fi全球峰会上宣布，推出其首个电信级Wi-Fi分析平台SmartCel Insight（SCI）。该平台能够存储移动网络运营商和大型企业Wi-Fi网络上数年的历史运营数据，包括用户行为数据、Wi-Fi上下行流量、潜在客户等关键数据，这些数据由成千上万的Ruckus智能 Wi-Fi接入点和数百万客户端Wi-Fi会话产生，将为决策者提供数据支撑。

位于美国加利福尼亚州的优科无线成立于2004年，“我们100%专注于Wi-Fi市场，为企业级市场、电信市场提供包括AP、网关、控制器等在内的整体Wi-Fi解决方案。SCI代表了使用大数据技术手段对大规模Wi-Fi网络进行检测、评估及故障排除的一种全新方法。”优科无线运营商市场营销总监Steve Hratko表示，2012年优科无线上市，目前市值已达14亿美元。“SCI最重要的构架就是在一个真实应用场景里面，可以将成千上万的AP运营产生的大量数据有效地收集起来，通过整理、分析，产生给运营者的决策或者调整的信息。”

通常，传统的元件级管理系统仅能收集数天或数月以来的报告和数据，与之不同的是，SCI基于大数据技术和柱状数据库中的存储创新技术，可简化收集、存储和管理大量网络数据。通过将该项技术集成到SCI中，服务提供商现在可以收集、解析并分析数年的Wi-Fi数据，从而助力趋势分析和业务优化。

信息时代，数据即价值。对电信运营商而言，清晰的数据可以展示网络运行的本质。对商场、机场等消费场所而言，数据则意味着全新的商业价值。

第8篇：大数据的商业价值范文

关键词：大数据；模式创新；商业智能；企业管理模式

大数据时代考验着企业对数据的利用能力，对于非互联网属性的广大传统企业而言，要构建大数据管理思想还存在许多限制，包括市场供给关系的重构、各环节资源分配不均衡、产业链不成熟等。其中，最为关键的是传统企业管理模式下无法对数据进行有效的采集、挖掘和分析，这导致了产品市场适应性差和服务滞后的现象，所以，大数据时代的来临需要企业扭转传统的管理思想。从企业个体角度分析，大数据利用的基本思想是“精简”而并非“海量”，精简掉对自身业务影响不大或无关的数据，筛选出高性能数据，这也从侧面反映出技术、创新、人力资本等无形资产开始占据主导地位。

一、现代企业管理模式在“大数据”概念下的缺陷

如今， 数据成为企业管理中最重要的影响变量——企业只有掌握更多市场、客户、竞争对手的信息才能维护自身利益，随着数据量的增加，数据处理和分析的难度也在提升；所以，衡量一个企业综合实力的标准不再局限于资源、资金、资产等要素，“大数据利用能力”逐渐转化为企业核心竞争力。现代企业管理模式下存在的大数据适应缺陷主要有三个方面。1.企业管理中对大数据发展趋势缺乏清晰的判断企业信息化建设在一定程度上改进了管理模式，但它并不意味着大数据，投入大量成本布局信息化战略是对大数据的一种曲解，也是未能对大数据发展趋势做出清晰判断的表现。首先，大数据的核心是数据管理，即以数据化标准来指导生产、营销、财务等企业管理各方面的内容，企业信息化建设是实现数据管理的基础，但不是核心要素，通过数据管理实现“数据资源化”才是最终目的。其次，大数据的关键是数据质量。大数据一旦实现“资源化”，就意味着它演化为社会关注、企业竞争和政府管理的重要资源，数据质量的好坏，直接影响企业大数据管理的质量，进而影响企业的商业智能水平。“商业智能”就是指企业能够快速分析数据的方法、技术、工具，而目前“商业智能”的理论在我国现代企业管理模式中并没有普及。再次，大数据的终极目标是数据生态系统建设。如果我们将技术发展、信息安全、理论完善等要素考虑在内，它的实现不可能依赖某一企业或机构实现，更不能简单地视为一个“网络”；一方面，大数据的产生空间、对象不断膨胀，传感设备、智能移动终端、网络供应商、数据服务商等，任何一个介入互联网的端点都可以产生数据。另一方面，企业对大数据内容有着不同诉求，需要进一步加强数据细分和关联体系构建，这需要设置更多的数据主导角色。2.企业管理者对大数据的商业价值重视力度不足很多企业管理者认为只要做好充足的信息化准备，就可以应对信息爆炸带来的“数据冲击”，这种基于对抗思想产生的管理模式，不仅忽视了数据挖掘和利用的商业价值，也暴露了对企业传统管理模式的不理性坚守。可以通过供应链竞争模式来理解大数据的商业价值。一方面，企业在市场经济中的竞争是必然的，但主导要素已经不是资源、渠道、财富，而是人才、创新和技术。另一方面，企业在市场经济中的竞争又是相对的，“竞争武器”不再是单纯的产品，而是与产品相关的一切商业关系，包括企业上下游的全部供应和分销要素，尤其是互联网经济环境下企业与消费者的隔阂消失，社会公众才是企业管理者的决策主体，从他们身上获取数据更有价值。在这种情况下，企业财务数据能够反映的只是阶段性、局限性的状况，并不能对企业管理发挥长效作用，也无法提供更具有针对性、价值性的决策依据。3.企业管理层对大数据人才的重要性缺乏有效认识中国经济发展过程的本质就是信息从“不对称”向“对称”发展的过程。大数据时代，信息的高效率流转和共享打破了市场闭塞，“信息对称”也未必能为企业带来收益。同时，企业如果忽视了数据的收集，就会失去市场动态和趋势，导致企业经营发展陷入困境。企业要完成海量的数据分析和处理，依赖传统管理模式是不可能的，它需要整合更多的专业人才来完成数据的分解与重构，才能把控传播渠道和掌握传播规律，进而做出科学的预测；本质上说，对人才的要求已经超出了财务、营销、信息化等综合能力范畴，而我国绝大多数企业都缺乏此类人才——既没有引进和培养的意识，也没有相应的岗位设立和晋升空间。因此，也可以认为现代企业管理模式对大数据人才发展产生了阻碍性作用。

二、基于大数据的现代企业管理模式思路

现代企业管理模式的创新要调动与企业相关的一切要素，从创新思路上分析，主要包括大数据管理思维、大数据管理组织和大数据管理人才。1.大数据管理思维的形成关键是提高企业商业智能企业想要实现大数据下的管理模式创新，就需要奠定良好的互联网信息处理基础，培养企业人员的数据意识，尤其是管理层人员，要使其充分认识到数据在企业管理中的重要性，实现数据的真实性、及时性和可靠性——由此也就引出了管理人员大数据挖掘、分析和利用的能力要求。原因在于，商业智能的形成依赖企业业务数据的有效支撑，大数据的海量特征还伴随着数据发生的迅速性，对于企业管理人员来说，缺乏数据意识，就如同没有拧紧水龙头，数据资源会大量的流失，提高企业商业智能则可以有效地规避这一问题，实现全方位的搜集、分析和整理，帮助企业在决策方面得到更多的知识。2.大数据管理组织的构建是创新企业管理模式的有效范式近年来，随着现代企业管理思想的不断丰富，对我国企业组织结构产生了一定影响，总体上呈现出“纵向结构”向“扁平结构”发展的态势，但这种组织机构依然以发挥企业内部管理效应为目的，包括绩效、激励、权责等方面。培养企业员工大数据理念是创新企业管理模式的必要举措，在不打破现实企业组织结构的前提下，大数据管理组织是一种有效的方法，它也提供了多种参照范式。我们可以根据移动互联网技术的广泛应用为切入点，充分发挥社交网络的优势，形成企业管理“圈际化”效应。企业在传统管理模式下很少关注员工的社交生活，这本质上是一种资源浪费。当前，微博、微信等移动社交平台的普及有助于构建一个以企业为核心的外部社交群，通过人与人之间的节点关联、信息中转，可以实现人力资源招聘、新产品动态了解、员工情绪意见等更有效的信息收集，从而帮助管理者做出有效的决策。3.大数据管理人才是企业管理模式创新的可持续力量现阶段，在企业中全面开展大数据人才布局战略的条件还不成熟，可以通过“试点”方式进行验证和推广，寻求更符合中国企业的大数据管理人才路径。人才是知识经济时代的核心要素，也是满足创新的重要人力资本，更是大数据时代企业管理模式创新的持续推动力。从无到有、从少到多的增加大数据管理人才在企业管理层中的比例，实现循序渐进的管理模式创新，这是现阶段我国企业的可行之路。

主要参考文献

[1]姜美娜.基于大数据的企业财务管理创新模式构建[J].商业经济研究,2016(22).

[2]何军.大数据对企业管理决策影响分析[J].科技进步与对策,2014(04).

第9篇：大数据的商业价值范文

19日京东集团与科技公益平台“未来论坛”合办的论坛中，知名人工智能领域专家、卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授邢波认为，在单一可测评的条件下，人工智能的能力一定会超过人类，在很多商业领域实现更有价值的功能。

他认为，要用好大数据，人工智能和机器学习将是最主要的分析手段。预计未来人工智能计算和机器学习会占全球计算资源中计算任务比重的80%到90%。

人工智能的快速发展与数据量的高速增长密不可分。京东技术副总裁赵一鸿透露，目前仅京东大数据平台总服务器数量就超过10000台，数据总容量突破100PB(拍字节)，每天新增超过1.5PB数据，每天约有20万个报表分析作业运行，日处理达到150亿行数据量。

从科技企业的实际应用来看，大数据已成为最重要的资产之一。京东集团首席技术官张晨表示，大数据在京东的应用已经实现动态定价、用户画像、智能拆单、智能客服、优化配送路径、智慧采销、人工智能决策系统等。赵一鸿说，利用京东数据挖掘平台，京东对用户画像、商品画像、店铺画像、小区画像都进行了深度挖掘和提取，并在商业应用中产生巨大价值。