剛剛過(guò)去的2016年，是大數(shù)據(jù)從概念到務(wù)實(shí)落地的一年。在過(guò)去的一年內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、電信行業(yè)、金融行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)、汽車(chē)行業(yè)、娛樂(lè)行業(yè)、教育行業(yè)、零售行業(yè)、能源行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、政府機(jī)關(guān)等都在不同程度的接觸和實(shí)施大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展了兩年后，從探索階段進(jìn)入了應(yīng)用階段。數(shù)據(jù)被定義成重要的資源，正在得到企業(yè)的重視，在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中發(fā)揮著重要的作用。企業(yè)看到了數(shù)據(jù)價(jià)值，從被動(dòng)了解走向主動(dòng)擁抱。數(shù)據(jù)如何同業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，如何變成生產(chǎn)力，如何指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策成為企業(yè)最關(guān)心的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)本身是沒(méi)有價(jià)值的，必須同商業(yè)需求結(jié)合在一起，才能夠產(chǎn)生化學(xué)反映，體現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。大多數(shù)企業(yè)還是將精力放在數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)采集等探索工作，沒(méi)有理順數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用的發(fā)展路徑，也沒(méi)有從數(shù)據(jù)中看到真正的商業(yè)價(jià)值，看到智慧的力量。

很多企業(yè)業(yè)務(wù)部門(mén)不了解大數(shù)據(jù)，也不了解大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值，因此難以提出大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確需求。由于業(yè)務(wù)部門(mén)需求不清晰，大數(shù)據(jù)部門(mén)又是非盈利部門(mén)，企業(yè)決策層擔(dān)心投入比較多的成本，導(dǎo)致了很多企業(yè)在搭建大數(shù)據(jù)部門(mén)時(shí)猶豫不決，更多的企業(yè)是處于觀望嘗試的態(tài)度，從根本上影響了企業(yè)在大數(shù)據(jù)方向的發(fā)展，也阻礙了企業(yè)積累和挖掘自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。因此，這方面需要大數(shù)據(jù)從業(yè)者和專(zhuān)家一起，推動(dòng)和分享大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，讓更多的業(yè)務(wù)人員了解大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)面臨海量的數(shù)據(jù)，其中80%的數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。企業(yè)需要對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，將數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)進(jìn)行管理。

數(shù)據(jù)是對(duì)經(jīng)濟(jì)和用戶(hù)需求的反饋，利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)價(jià)值可以簡(jiǎn)單總結(jié)為：幫助企業(yè)提高效率降低成本、增加商業(yè)收入和指導(dǎo)商業(yè)決策。數(shù)據(jù)應(yīng)用是數(shù)據(jù)價(jià)值的具體體現(xiàn)，智能數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在客戶(hù)分析、數(shù)字運(yùn)營(yíng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)控制、智能決策等幾個(gè)方面。

商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的激烈讓時(shí)間的價(jià)值凸顯，很多產(chǎn)品決策和商業(yè)決策必須要在短時(shí)間內(nèi)作出，否則將會(huì)失去市場(chǎng)先機(jī)，并有可能被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿、超越。數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)決策的影響力正在不斷加強(qiáng)，數(shù)據(jù)支撐的商業(yè)決策分析對(duì)時(shí)間和準(zhǔn)確度的要求越來(lái)越敏感。在這種情況下，智能數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)企業(yè)對(duì)要求越來(lái)越高，對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)決策要求也將越來(lái)越嚴(yán)格。

企業(yè)啟動(dòng)大數(shù)據(jù)最重要的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的碎片化。如果不打通這些數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值則非常難挖掘。大數(shù)據(jù)需要不同數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和整合才能更好的發(fā)揮理解客戶(hù)和理解業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)。如何將不同部門(mén)的數(shù)據(jù)打通，并且實(shí)現(xiàn)技術(shù)和工具共享，才能更好的發(fā)揮企業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。