大數據對企業業務所蘊含的潛在商業價值對技術開發人員來說是顯而易見的，而現實是許多問題阻礙了大數據技術的發展和實際應用。
大數據是否有價值，如果有，在哪?
且先讓我們看兩個大數據實際應用的案例：
①沃爾瑪是最早通過利用大數據而受益的企業之一，曾擁有世界上最大的數據倉庫系統。通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商，并創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。早在2007年，沃爾瑪就建立了一個超大的數據中心，其存儲能力高達4Pb以上?！督洕鷮W人》在2010年的一篇報道中指出，沃爾瑪的數據量已經是美國國會圖書館的167倍。
②3月11日日本大地震發生后僅9分鐘，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就發布了詳細的海嘯預警。隨即，NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數據進行計算機模擬，制作的海嘯影響模型出現在YouTube等網站。
例①的“啤酒與尿布”已成為營銷管理的經典案例，通過發現消費者在購買‘啤酒’時通常會捎帶購買‘尿布’的行為，來達到刺激銷售的目的。
例②讓我們有理由相信，“大數據”技術讓我們在面對不可抗拒、預知的自然力量時候，能夠最大程度的保護自己，避免經濟損失。
誰會用到大數據?
大數據與普通數據有兩個明顯區別，一是海量，二是響應速度。“大數據利用傳統工具往往需要數月時間才能完成分析，而應用大數據工具后，不到1s時間就可以獲取同樣結果。”
大數據的應用不僅僅停留在IT領域，在醫藥、科學、制造以及氣象等行業，都出現海量的數據應用，如果能合理的利用這些資源，對行業將帶來巨大的推動，但目前來看，大數據應用尚不廣泛。
廣告投放者
“我的廣告費有一半被浪費了，但問題是我不知道是哪一半。”
“我們放一個路牌廣告，我能告訴你西單路口一天兩千萬人可以看見，這個數據如何得出?有人專門在那里去做調查?肯定不是。”
現在，想了解用戶的互聯網行為，調查問卷、采樣這些手段已經不需要，所有的數據都能通過瀏覽器等終端主動收集，而后的分析結果，不再是針對若干樣本，而是完整的目標群體。這就是“全數據”。
這意味著什么?廣告投放者不再依賴基于某個隨機樣本容量所反映出的用戶行為進行決策，他們能掌握所有查找、點擊、購買過自己產品的用戶們的互聯網行為數據!參考這些數據，進而做出通盤考慮后的決定。在數據收集合理完整的情況下，他們甚至有可能計算出來自己每一分廣告投入帶來的回報。
互聯網企業
去年，大數據分析主要還是應用于一些大型Web企業，像Yahoo或者Facebook，它們需要分析點擊流數據。到了現在，“大數據分析已經不再局限于Web的范疇，有大量數據生成的企業數據掘金都有可能用到。”例如銀行、公共事業部門、情報機構等都在搭乘大數據這輛車。
事實上，大數據技術已經被一部分比較前衛的公司有選擇的應用了，比如受社交媒體推動而需要創建相應Web服務的企業。它們對于大數據項目的貢獻非常重要。
而在其他垂直行業中，有些企業正在意識到，它們基于信息服務的價值定位要比它們先前想象的要大得多，所以大數據技術很快就吸引了這些企業的注意。再加上硬件和軟件成本的下降，這些企業發現它們已經處在了一場企業大轉型機遇的完美風暴中。
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