不管大數據如何炙手可熱，除非為了大數據而大數據，都不能夠回避這樣的一個問題：使用大數據，究竟可以做點什么？

用大數據做點什么？先不說怎么做，能不能做。還是要回歸根本：大數據究竟帶來什么。有人說，IT并不創造價值，IT的價值是透過傳統產業效率提升來實現的。大數據作為IT的一部分，也符合這樣的一個規律。

如果進一步思考，傳統產業效率是怎樣借助大數據來提高的呢？說什么大數據提升決策能力，什么全數據分析，提升人的認知水平。這些統統是理論，既然是理論，往往無懈可擊。但理論的實際價值在于落地，與實踐相結合。

當大數據與實踐相結合之后，給我們帶來哪些新商業模式和價值呢？在“行業大數據：理想豐滿 現實骨感”一文中，曾經說過，RTB、DSP、SSP、Ad Exchange和Ad Network都是互聯網大數據應用的代名詞，但對于傳統行業/企業來說，這些還是缺乏借鑒的價值。

對于傳統行業/企業，其實也可以找到一些大數據應用的關鍵詞，例如：銀行卡欺詐分析、銀行卡實時監控、運營商客戶流失分析、購物籃分析、病理診斷等。實際上，這些應用并不是大數據創造出來了，但大數據會讓這些應用發生根本性的變化。

以電信客戶流失為例（參見：大數據應用廠商Actian在行動），運營商的客戶基礎實際上很薄弱，小到一個資費促銷，或者手機捆綁，就可能導致客戶流失。當年我曾收到很多朋友換號186的短信，恐怕都是拜蘋果所賜。現在想一想，如果有大數據分析預警，這樣的事情也許就不會發生，至少可以采取措施，避免一邊倒局勢的出現。

4G也是如此，很多人并不知道會比3G快多少，也不知道TD-LTE和WCDMA究竟有什么差別，但WCDMA的標簽是3G，TD-LTE的標簽是4G，多數人會選4G。還是哪些話，如果有大數據分析，聯通、電信也許不會這樣的被動。

我問過一些同事為什么一直用中國移動，原因很簡單，其號碼綁定了很多服務，如銀行卡、QQ、支付寶等，多得自己都記不清楚。但對大數據來說，這應該不是問題。所以，對于運營商來說，大數據客戶流失分析就不僅是點綴，而是業務的一部分。

對于行業企業來說，與其讓大數據搞得頭暈腦脹，不妨也研究一下類似“客戶流失分析”、“購物籃分析”這樣的應用，評估一下這些應用的價值。