隨著移動互聯網的時代到來，大數據運營越來越被人們所提及，很多CMO、COO和數據分析專家都在探索和尋找自己的公司是否可以從大數據中得到最大價值的運用和產出。

如果不能從大數據中得到價值，那它還有什么價值?

不管你所在的行業以及企業大小，從數據得到價值都是一個挑戰。然而，在初期階段，這個挑戰很大程度上與可獲得的數據量沒什么關系。如果對數據的處理過程和對數據價值提煉的結構設計不合理，那么至少在現今的標準來看，企業有數據和沒數據幾乎沒有任何差別。所以應該要問：我的公司現在和大數據有關系嗎?否則大數據只會讓你公司更困難、花費更多時間和資源中像無頭蒼蠅一樣尋找價值。

因此我們需要回答以下三個問題來確認“我的公司和大數據有關系嗎?”

1.我們是否明確知道需要那些數據來支持公司商業化目標?

2.是否已經從現有可掌握的“小數據”中提取出價值?

3.通過數據交換的方式是否從大數據中獲取更大的價值?

數據價值是由業務目標所決定的，當你的數據分析團隊，知道什么因素影響你的業務成功?什么會提高收入和節約成本?那么你就能從小的數據中獲取價值，只有當一個企業在小數據中獲得有價值的信息后，我們才能去處理好大數據并且從中獲取更高的價值。

你的企業準備好通過大數據獲取價值了嗎?

看看下面的圖，看看自己的企業處于什么階段：

對于電子渠道(網站、APP)僅僅只是作為品牌展示功能的企業，那大數據很可能與其沒多大關系!

企業如何才能在大數據中獲取價值?

有很多因素顯示你的企業已經準備好從小數據的價值獲取發展到大數據規模的價值獲取，以下是其中的一些主要的顯性因素：

1.專業的數據分析團隊

擁有一個100%專業的數據分析團隊，是成功分析數據的關鍵因素，該團隊需要不同結構的知識技能構成(SQL、R、JS、PYTHON等)，但技能不是最重要的，而是數據分析團隊是否理解公司業務背后和關聯的數據邏輯或現象，否則大數據可能就是一種浪費。

2.具有清晰可達的業務數據目標

企業已經根據業務目標設置了清晰可達數據目標，如不同業務邏輯和場景下的訪問量(visits)，訪客(visitors)，頁面瀏覽量(page impressions)，交互度(engagement)、忠誠度(loyalty)，跳出率(bounce rate )或者轉化率(conversion rate)等數據指標，通過這些數據指標可以快速的知道企業目前業務表現。

3.價值鏈中跨部門(領域)的團隊合作

無論是大數據還是小數據，要想從中獲取價值，在一個企業里都需要多個部門協助進行，業務部門需要創造新的營銷機會并設置業務目標，IT部門負責數據采集與存儲，分析團隊需要分析數據。只有當這些跨部門團隊有機會在一起的時候，才有機會從數據中獲取價值。

4.管理者直接參與到數據中去

負責管理數據的人只有是企業的高管，那么才越有可能在數據分析方面取得成功，否則數據分析團隊無法有效與業務部門進行對接時，那任何的數據分析與預判都是該數據團隊無效的獨舞。

每個企業都具有自己的獨特之處，但是在這信息快速發展的時代，都不可避免的與大數據打上交道，但當你的企業有個一個好的數據分析基礎的時候，那么你將有很大的概率能再大數據中掘到金礦，否則沒有這些基礎，從大數據中提煉價值將是海底撈針。