用數據的人不知道大數據從哪里來，做數據的人不知道大數據如何使用。用的人不敢用，因為大數據的真實性;做的人不知道怎么用，因為大數據的復雜性。

我先問一個數據管理上最現實的問題：“大數據如何備份?”毫不夸張地說，大數據已經這么龐大了，如果再備份一次，你的成本起碼會增加一倍。做大數據基本上都要從大量地收集數據開始，因為這些數據在未來會大有用處。但是，你是不可能無止境地收集下去的。而這就是一個大數據管理中必然要遇到的問題。

如果你在數據使用方面一直得心應手，整個商業鏈條和數據緊密相關、相輔相成。但是，現在數據鏈忽然斷了，或者不再有效了，你該怎么辦?

關于大數據的一些新問題層出不窮——大數據會夾雜著虛假信息;大數據的數據量很大，但有用的信息不一定多，大數據的來源是多種渠道的，偏倚、隨機的誤差總是存在。

大數據能帶來什么價值?怎么衡量大數據創造的價值?事實上，最直接的衡量標準就是，在經營上它為你賺了多少錢，帶來了多少實際的利潤提升。

如今大數據實踐中非常嚴重的斷層問題——不只是收集數據的人不知道將來的人怎么使用數據，就連創建模型的人也不知道自己所采用的數據在未來是否穩定，而使用模型的人也不知道整個數據的來路或加工過程，這些都是普遍存在且很現實的問題。

每個層級和功能部門都是一個斷層，而且對數據價值的內在衡量都不一樣。所以，當我們講到數據價值時，沒有人能對此給出一個合理的定位，原因就在于有幾個關鍵問題沒有區分清楚。一是要明確這是誰心里的數據價值，投資人、管理者、中層、數據分析師們心中對數據的價值自然不同;二是要明確數據的分類，不同類型的投資人、管理者、中層、數據分析師們心中對數據所產生的價值不清楚。

在當下的大數據環境里，數據其實與商業模式密不可分，每個人都認識到它的經濟價值是巨大的，但今日的大數據發展趨勢之快，對于很多公司來說，變得更加虛無縹緲，難以把控，讓每個人手足無措。

數據化運營就是用數據去解決問題，但是如果我們想把數據做得更好，解決更多新的問題，就需要去做一件以前未曾做過的新事情——運營數據。企業主動收集數據，并且以此去創造更優質的新數據，讓新數據更好地服務于企業的運營。這是一個“從用數據到養數據”的過程;這是一個“從數據化運營到運營數據”的過程;這同樣也是一個“從看到真用”的過程。

從數據化運營到運營數據是一個循環，今天的企業正走到了其中的一個節點上。在經歷了起初大數據的喧囂之后，大家終于感受到，要使大數據產生真正的商業價值，我們要關注的內容并非4V那么簡單，而應該將焦點放在如何真正讓數據落地之上，即從數據化運營到商業管理能力的提升。