“我們還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了；再還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。” ——馬云《2013年淘寶十周年晚會》
對于有些事物，我們是無法選擇逃避或者回避。就如大數據一樣，如此順其自然的產生、發展及壯大，乃至你將無法處理。面對大數據所帶來的威脅性與緊迫感，我們只能在守株待兔與隨機應變中尋得出路。
既然必須接受，何不積極樂觀的先弄清它的益處，至于如何獲得這些益處，我們隨后道來。大數據充溢著企業業務，一方面給儲存、管理帶來了壓力，另一方面也給企業帶來了新生與動力，在挖掘大數據的過程中，企業找到了新的商機，但隨之而來的壓力與考驗是：你必須會處理、會分析、會挖掘這些大數據。然而我們卻不是挖掘大數據的工程師，我們善于做的是開發業務類型、提升利潤空間，在權衡企業業務與大數據的處理方案時，我們該把重心放在如何計算分析大數據上，還是著重提升并開拓企業業務呢？明智的企業領導者想必已經心中有數。
審時度勢：大數據方案
對于企業而言，應用大數據解決方案主要有三方面的價值。第一，能夠處理以前無法處理，或者無法實時與快速處理的海量數據，包括結構化和非結構化數據。第二，企業可以利用大數據解決方案，對分布于社交網絡、視頻網絡等各種互聯網中的海量數據進行提取、整理、分析，并進而從這些新的數據中獲取新的洞察力，將它與已知業務的各個細節相融合，促進企業產品和服務的營銷。第三，我們還可以利用自己積累的或存在于互聯網中的大數據，推出各種新產品和新服務。
總而言之，大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。然后通過這些挖掘與分析，為提高業務價值和開拓企業新業務提供參考與導向。另外，相比起現有的其他技術而言，大數據的“廉價、迅速和優化”其綜合成本是最優的。
價值最大化：一方面省了成本，一方面創造了“價值翻番”
我們希望從數據中深度洞察“價值”，快速分析獲取出企業的戰略決策，即能夠從單純的領導決策走向全員決策，或者說從領導創新走向全員創新，這同樣也是互聯網時代的特點。
現如今，互聯網化正在迅速滲透到企業以及所處的產業鏈和生態圈中，借助互聯網能力，企業可以更容易與前端供應商、服務商，以及后端的客戶、最終客戶建立密切的聯系。在此過程中，可以激發新的業務模式，如供應鏈優化、智能制造、產業鏈協同、電子商務等。新的業務模式正在不斷興起，并且迅速發展。這個過程中，企業數字化過程也得到了迅猛的發展，企業內部運營管理系統更快的走向移動化、云化、數據化。例如企業在生產過程中，可以把更多的生產設備直接接入到生產運營系統中，實現統一管理、運作和監控，從而推進企業智能制造的過程。此外，全渠道零售、全媒體營銷，也都是新業務模式的應用。
“業務互聯網化”依賴企業內部各類元素的數字化，而企業對數字化信息處理的能力是支撐互聯網化的基礎。各類數據的總和構成了數字世界完整的畫像，大數據成為了其中的核心資產，企業需要從這些資產中獲取價值，同時也驅動企業自身在數字化社會中得到不斷的發展。
然而，數據要產生價值，通常情況下需要通過具體的業務問題才能體現出來，如果不能解決實際的業務問題，大數據價值只是空談，落不到實處。
為解決企業中的實際業務問題，我們先要考量自身處在哪個行業領域及相關存在的疑難雜癥，也就是說在不同的企業中存在不同的業務問題。例如在電信行業，針對其客戶類型需要制作諸多分析模型（客戶流失預測、客戶價值分析等），現在，我們可以把社交媒體的數據融合進來，與原有的客戶信息相互打通，以從中獲得更多更深入的分析結果。這樣一來，既豐富了電信企業原有的分析模型（原有分析模型維度較少，因為內部交易數據量極其有限），還在融合大數據后，數據維度變得多樣化起來，各方面信息量越發增多，可以導致企業的分析模型逐漸豐滿且適于挖掘價值。
最終可以呈現出：精準地可預測結果或者挖掘結果。大數據所呈現的價值最大化，它更多的是一個“原則”。通過這種原則，數據價值得到凸顯，也就是大數據所呈現出來的價值最大化。
重視數據分析工作
剖析大數據價值，其實就是在多樣的或者大量的數據中快速獲取信息的能力，而不僅僅只是收集和存儲大數據。在采訪時，用友集團iUAP中心副總經理謝東分享了企業在做大數據管理時需要格外留意的三大因素：
第一，選擇好自身的數據基礎架構。它可以用來保證數據存儲能力、提供數據計算能力，并保證數據處理的實時性、整體系統運行的穩定性、應對業務迅速發展時要求的擴展性，并確保成本可以接受。
第二，做好數據的管理工作。逐步推進企業級數據倉庫建設、主數據管理及元數據管理。要選擇適宜的數據存儲技術與數據處理引擎，以應對企業不斷增長的數據變化和相應的業務需求。
第三，利用好數據，即大數據企業如何應用，如何建設。這是數據資產變現的重要方式之一，從標準商業智能應用向行業深度數據應用發展。
同時，企業根據自身實際情況以及所面臨的大數據現狀，積極規劃好后續的數據管理和分析應用，這才是未來發展的良策與趨勢。同樣地，“報表報告、交互分析、挖掘預測、決策自動化”也是大數據分析應用中，企業循序漸進及發展所需的過程與必經之路。
為了體現出“大價值”，我們必須要把收集到的大數據真正意義上的管理好、利用好。那么，如何管理好、利用好大數據將是我們對于企業現狀與未來的期許與憧憬。
用友BQ是一款綜合的商業分析平臺產品和工具集，能夠幫助企業將各類數據進行整合分析，并可通過查詢、報表、報告、多維分析、儀表板、移動分析、嵌入式分析等豐富的可視化分析和展現方式為客戶提供靈活直觀的交互分析能力和信息展現能力。
不僅如此，用友BQ還可靈活快速地響應企業管理和業務變化，基于它企業可搭建一套體系完善、功能豐富并且適合自己業務特性的輔助決策分析體系，是集即席查詢、多維分析、報表、報告、綜合儀表板于一體的全方位BI解決方案。同時隨著移動互聯網、與計算等技術的快速發展和應用，用友 BQ還推出了移動分析、云BI平臺產品，滿足我們全方位的商業分析需求。
挖掘大數據是企業未來的發展之道，但“如何挖掘”對于企業來說，應該是道選擇題而非分析題。最后引用《大數據時代》書中的一段話，希望我們能夠再次提高對大數據的認識：執迷于精確性的信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。
思考：大數據價值從哪獲取？
把大數據放到實際的業務中，很現實的一個問題就是，大數據的價值如何獲??？比如很多電商企業，既有內部業務數據，也有外部客戶數據和與基于電商平臺的銷售數據。那這些數據通過怎樣的方式是最容易獲取，同時能做到全面獲取并分析？
通常有兩個選擇，一是自建大數據平臺，二是利用電商平臺提供的分析服務。假設該企業絕大部分業務都在某電子商務平臺上運作，該電商平臺可以憑借本身的數據管理功能來提取數據分析報表。但在現實情況中，單一、孤立的分析報表是否能夠作為企業的規劃依據，很值得我們深思！
通常，大型企業慣用線上、線下等多渠道的營銷方式，企業會在眾多大型電商平臺去鋪展網絡店鋪。謝東認為，這種情況下，單一家電商平臺的數據分析，僅僅是針對于企業一種銷售途徑的單一方式方法，一方面其他電商平臺上的數據沒有被包含在內，另外一方面，它是孤立于企業自身業務系統之外的，該系統產生的報表及分析并不全面。從整體來看，數據的分析與挖掘工作又該如何進行呢？我們需要將企業在多家電商平臺上的的業務數據整合到本地，且與自身業務系統和業務數據相關聯，才可以從中挖掘數據的價值，并為制定企業業務策略提供有力的依據。
記者評論：僅憑借電商平臺所提供的單一數據報表，是不足以支撐企業大數據的分析與挖掘。企業應該選擇獨立的后臺數據系統，來支撐企業自身的大數據分析與業務升值、創新。
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