作者：马兆林
出版社：人民邮电出版社
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一本书读懂大数据(全彩图解版)试读：
前言
如今，“大数据”这个名词已经深入到人们生活中的方方面面，广泛涉及金融、商业、教育、医疗、城市智能化建设、智能旅游等领域。大数据已经全面进入爆炸式的发展阶段，并且成为一种不可逆转的趋势。
早在2010年的时候，美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格与肯尼思·库克耶合著的《大数据时代》一书中，就已经对大数据时代的思维变革、商业变革、管理变革作出了深刻的分析，揭示了大数据在万物生产、人类生活中的重要性与不可或缺性。诚然，无论是我们的一言一行、一个微笑、一个眼神，还是一幅图画，都能转化为数据，通过不一样的方式传递出不同的情感与内容。
现在正是一个大规模生产、应用大数据的时代。但目前人们对大数据的了解、对大数据真正价值的认知就像是浩瀚冰海里的一角，大数据的内在魅力和价值依然隐藏于冰海之下，还没有全部被人们所发现与挖掘。“变革中求发展”，生产力的每次巨大变革都能给社会发展带来巨大的推动作用，大数据也不例外。大数据可以为企业改革和创新注入新的活力，提供全新的发展动力。大数据具有“大量”、“高速”、“多样”、“价值”四大特点，如何才能充分掌握这四大特点，并对其潜在价值加以利用而创造出巨大的效益，这是目前无论企业、个人还是政府机构都极为关注且需要迫切解决的问题。大数据的潜在价值不可估量，探索以大数据为基础的解决方案，高效利用大数据，是我国乃至全世界产业升级、提高效率的重要手段。
现在，大数据正处于方兴未艾的阶段，我们要努力用开放的心态、创新的勇气去拥抱大数据。第1章大数据时代：不可逆转的大趋势全面认识大数据
随着网络的普及，“大数据”这个字眼在人们的视线中出现的频率越来越高。大数据给人们带来的神奇感，以及人们对大数据的追捧，让大数据在人们今后的商业领域、生活领域中的地位如芝麻开花一般。但是对于大多数人来说，对大数据的了解仅仅是皮毛而已，真正能将大数据在生活中应用自如的人还是少之又少的，因此对大数据的使用并没有达到路人皆知、人人皆用、人人会用的阶段。那么究竟什么是大数据呢？
简单来说，大数据实际上就是巨量资料的一种学术称谓，它具体指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
那么，这么一个“巨量资料”是凭借什么潜质，受到人们越来越多的追捧以及青睐呢？这还得归功于大数据的四大特点。我们将其简称为4V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
1.Volume（大量）：到目前为止，人类所生产出来的全部印刷材料的数据总量为200PB（1TB=1024G，1PB=210TB，合43008000G），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB，合225792000G）。现在，个人计算机硬盘的容量一般为TB量级，某些大企业的数据量已经惊人地达到EB量级。
2.Velocity（高速）：例如我们要存储1PB的数据，假设带宽（网速）能达到1G/s，电脑24小时不间断运行且容量足够，将其存入电脑需要12天完成。大数据通过云计算在短短的20分钟之内便可以完成。
3.Variety（多样）：结构化数据和非结构化数据构成了数据的多样性。以往的结构化数据是以文本为主来对数据进行存储，现在的诸如音频、视频、图片、网络日志、地理位置信息、购物记录、搜索记录等非结构化数据越来越多。
4.Value（价值）：如果我们能够合理利用数据，能够进行正确、准确的数据分析，那么它将会为我们带来很高的价值回报。在欧洲的一些发达国家，政府管理部门通过合理使用大数据，改进效率之后节约了超过14900亿美元的经费。
大数据在各大领域的使用中占得一席高地，它采用的是一种什么样的战略战术呢？事实上，大数据技术的战略意义并不仅仅局限于对庞大的数据信息的掌握，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。简单来说，这好比是一种产业，要想使这种产业能够真正意义上带来盈利，那么如何提高对数据的“加工能力”并实现数据“增值”便是问题的关键。
除此之外，大数据还具有一大技术特色，它可以依托云计算分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，来对海量数据进行分布式挖掘。因此，大数据与云计算是密不可分的。值得注意的是，大数据在处理海量数据的时候必须用分布式架构，单台计算机是断然不能完成这样浩繁的工作的。大数据的价值有哪些
每一个事物能够闪亮登场总有它能够技压群芳的一面。大数据也有其独特的核心价值，即对于海量数据进行存储和分析。与其他技术相比较，大数据具有“廉价、迅速、优化”三方面的优势。
提起大数据的价值，我们不得不先从了解大数据的应用开始。如今，大数据与日常生活中的网络应用息息相关，但是它并不是网络诞生之后的产物，他的出现也并不偶然的，在很早的时候它就已经进入我们的生活，与科技、生化、军事、社会等诸多领域已经有了关联。只是在近代网络发达、信息爆棚的今天，大数据才显得尤为重要，尤其是在现代企业中应用得更为广泛。
随着时代的不断发展，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分，所谓用数据说话，正是体现了数据的重要性、严谨性。大数据便是为了解决巨量复杂数据问题而生的。因此，大数据的两个核心特点便是：巨量，复杂。
首先，“巨量”即是数据非常庞大。在信息技术如此快捷的今天，时间和速度是提高效益的核心，而恰恰时间成本是企业最稀缺的资源。能够在短时间内为客户提供大量信息来满足客户需求，让客户尽量能够对所提供的服务满意，这是当下大数据的一大特点。
听朋友说北京有一家连锁店卖的酸辣粉很好吃，每天下班后都有近千号人排长长的队伍等待就餐，你也很想去享受这舌尖上的美味。
周五下班后，你和同事约好一起去用餐，结果在那里排了足足半小时，还是没有轮到叫号，于是，无聊地拿起手机在淘宝上搜索该连锁店的店名，遗憾的是没有搜到。但是很多相关的酸辣粉美食商品信息跃入眼帘，虽然不是你自己辛苦排队等候的酸辣粉，但是你还是经不住诱惑，果断地选择了网购别家显示促销的酸辣粉，而且一小时内到货。这样通过大量信息的海选找到的心仪的酸辣粉既比实体店的价格便宜，又节省了自己的时间成本，因此，巨量数据信息极大地满足了你味蕾的需求，也节省了你宝贵的时间。
其次，“复杂”代表着数据的多元化。在信息如此浩繁的今天，数据在结构上也有多元化的特点，因此，在使用数据分析模型的时候，老式的理论已经跟不上时代的步伐，新式的多元化数据模型变成了现代新型的数据分析依据。
由此看来，大数据在企业的现有发展以及长足发展中占有不可或缺的地位。
大数据是一个非常丰富的资源库，但是如果你没有任何目标，盲目地在大数据里游走，那么你是不会很好地掌握并且利用大数据的。如果你能够真正地把大数据梳理一遍，那么你将会发现，大数据的独特之处并非眼前所看到的这些仅有的表象。
那么，大数据究竟有哪些价值呢？
目前，谷歌搜索、天涯社区、百度知道的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪等无形的东西变成一种细节化测量。通过对用户的行为习惯和个人喜好的进一步挖掘，使得从凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户习惯和兴趣的产品和服务变得更加容易与便捷，从而有针对性地对产品和服务进行调整和优化，这就是大数据的价值。大数据在各个行业中的日益推进力也越来越明显。
对于企业而言，大数据的价值则更为突出，具体表现为：掌控业务战略决策，提高服务水平，提高商品购买率，研发创新产品，强化财会业务，实现决策自动化，进行基础性研究，产品功能监测情况，强化内部从员工到产品的治理。
针对以上价值，我们在此列举一二来说明。“如何掌控业务战略决策？”战略决策在一个企业中的作用体现得尤为重要，一个决策决定了一个企业的运转模式以及未来命运。如何做出一个重大的业务战略决策，并掌控这个业务战略决策，这个问题大数据将会帮我们解决。大数据将从严谨、有说服力的角度，通过消费者的购物决策、影响决策的关键点，对顾客的购买能力做出相应的评估，从而为我们的企业制定最适合于拉动产品销售业绩的战略决策，并帮助我们对接下来产品销售业务战略决策做出及时的调节和改进。“如何提高商品的购买率？”这个问题是每个企业及商家都非常关注的问题，是是否能带动企业充分盈利的一个严肃问题。商品制造出来后，怎么才能让它在客户那里受到青睐，产品有什么亮点之处，怎样能够抓住顾客的购买心理，怎么才能创造出巨大的销售额，这些问题都是围绕如何才能提高商品的购买率而提出来的。通过大数据，我们可以了解到顾客的购买心理、购买价位，了解到产品自身是否符合顾客购买需求，了解到购买人群范围，从而调整产品价格优惠活动、产品上架位置，以及产品包装等，使企业自制产品在众多同类产品中一跃成名，最终拉动购买率。大数据经历过的三个时代
大数据与我们的日常生活息息相关。据统计，在每一分钟内，全球电子邮件用户共计发出2.04亿封电子邮件；谷歌有200万次搜索需要处理；移动网络会有217名新增用户；苹果会得到大约4.7万次应用下载；消费者花费27.2万美元用于网购等。
如此浩大的数据信息使人们越来越认识到数据的重要性，认识到在这个数据正在不断膨胀的时代，大数据对企业未来的发展尤为重要。大数据一路走来，经过了多少风风雨雨，才走到了今天华丽的变革时代，一共经历了思维变革时代、商业变革时代、管理变革时代。大数据的思维变革时代
大数据正犹如滔滔洪水般向我们袭来，世界正在以迅猛之势被推进大数据时代。大数据时代的出现更带来了人们思维方式的巨大变革，即由原先的小数据思维转变为大数据思维。大数据正改变着我们的方方面面，由此导致的思维变革也是具有必然性的。大数据思维变革具有整体性、多样性、相关性等特征，因此，大数据实际上是一种复杂性思维。正如维克托·迈尔·舍恩伯格与肯尼思·库克耶所著的《大数据时代》一书中所提到的：“大数据思维的变革具有更加深远和巨大的意义。”
1.整体性。整体性则是用全体划一的目光来看待一切。早在古希腊时期，便开始有了寻找“基始”的传统，近代科学家中，以牛顿为代表，则更为擅长分割整体，通过研究基本构件来把握整体行为，这便是西方的还原论传统。该理论认为，大凡事物都可以分割为小部分，小部分远比整体更具重要性。事实上，这是当时科学落后的产物，也是最早随机抽样的雏形。
但是，随机抽样只是数据收集与统计的一条捷径，是在某些数据不可全面收集和全面分析的情况下不得不做的选择，其本身存在着许多不可忽视的缺陷。它的成功建立在抽样的绝对随机的基础之上，但是能做到现实抽样的随机性是非常困难的。一旦随机抽样过程中出现一丝主观偏见，那么分析结果可能会相差很远。
然而，大数据的出现改变了人们原有的思维，使得整体和部分走向统一。大数据理论依然承认整体由部分组成，但是大数据研究中，随机抽样已经被取代，取而代之的是对全体数据进行研究。在很多领域，我们需要的并不是部分数据或者有局限性的数据，我们更加需要的则是海量的、所有数据，这就意味着“样本=总体”。整体体现了全部，反映了所有细节。
2.多样性。多样性意味着世界存在多样性和差异性。要想利用大数据获得理想的效益，首先我们要以宽大的胸怀接受大数据本身的多样性。
小数据时代，由于人们收集数据和处理数据都不容易，因此在要求上都比较严格，每个数据必须精确，例如身份证号码对于每个人来说，其格式都是统一的，在人口普查中，要求严格按照标准化格式填写，但一旦产生非标准格式的数据，便将其当作无用数据被排除。
在如今的大数据时代，我们要彻底打破以往追求数据精准性的陈旧观念和思维，虽然我们收集的数据没有那么精准，但是从整体把握，那些庞大而多样的信息却让我们的选择变得更为划算，更有价值。
我们简单地以GPS为例。众所周知，GPS并不能做到完全定位，它通常会有几十米的误差，但只要给它加上地图数据，便可以保证你出行无误；GPS容易受到外界的影响，由于天空卫星状态每天都在变化之中，因此我们在城市内使用的时候也许同一个地方，上午收讯满格，到了晚上却无法定位，更糟糕的是，或许一连好几天定位状况都不好，那么这时候在惯性导航系统的帮助下，GPS导航系统就可以正常工作了；由于运动传感器在室内的惯性导航会存在一定的累积误差，加上办公室里会有一定的磁传感器干扰，在这种情况下，我们只要将WiFi的室内定位与地图相匹配，这样就可以恢复工作了。
前面的这些例子充分说明，数据的多样性也是有一定优势的。如果误差是内在的必然性，那么更多样化的数据采集和信息融合便是能及时纠正这些误差的一剂良药。
3.相关性。通过大数据的相关性我们可以很好地捕捉现在并且预知未来，这是大数据相关性的一个非常重要、非常有价值的特点。以前人们总是先在脑海里建立一个想法，之后才去有针对性地收集相关数据资料来预测这个想法是否可行。现在情况大不相同了，我们已经掌握了十分庞大的数据，并且拥有很好的工具，促使人们的思维有了一定的变化，想要预测未来将要发生的事情已经是一件非常容易的事情了。
我们在大数据的世界里，正在更加努力地利用这种相关性来预防或促成某些结果。这种相关性在医学领域的应用比较广泛。
近期，在对棕榈酸化的破坏与SAP致病相关性的深入研究中，医学家们通过蛋白序列数据描述符和随机森林方法构建了一个数据模型，这个模型可以简单有效地识别棕榈酸化的位点，之后医学家又对所有的人类单点氨基酸突变位点进行预测识别，发现部分疾病的相关单点氨基酸突变位点惊人地被预测为棕榈酸化位点。通过参考之前的临床数据记载，发现其中5个位点的致病性与棕榈酸化的破坏具有关联性的这一结果基本上可以确定，这个研究很好地证明了医学家们所建的数据模型具有很强的实用性，此外也在SAP的致病机理解释方面具有非常有效的参考价值。这一研究所取得的准确且可靠的预测结果，也给SAP建模的研究分析奠定了较为坚实的数学理论基础。
由上述例子来看，相比小数据时代，大数据的相关关系的分析方法则具有更精准、更快捷、更不易受主观偏见影响的优势。在社会环境下寻找关联物只是大数据相关关系分析法中的一种方式。此外还有一种比较可行的方法，那就是通过找出新种类数据之间的相互联系并由此而决定互相需要。目前一种被叫做预测相关分析法的方法在商业领域里被广泛应用，它可以很好地预测事件的发生。大数据的商业变革时代
近日，北京云南大厦举行了一场主题为“打通·落地”的中国时尚产业O2O与大数据创新高峰论坛。诚然，大数据正以一种磅礴发展的气势向各个行业不断袭来。随着现代信息技术的不断创新以及由此带来的巨大社会影响，人类科技的焦点已经不再是传统工业，而是信息技术。整个世界的风向标由物理维度转变为数字维度，而大数据则是商业变革的关键所在。大数据所蕴含的巨大潜在价值将在商业模式和决策上掀起一股商业变革的飓风。
大数据时代，个性化商业模式将替代传统的商业模式，这将成为商业未来发展的方向。大数据为个性化商业的应用提供了非常大的空间，未来商业可以通过可流转性数据以及消费者消费行为及个人偏好数据的分析，挖掘每一位消费者的不同兴趣和爱好，进而提供专属于消费者的个性化产品和服务。
电子商务是大数据商业变革的结果。电子商务是传统商业活动电子化、网络化的结果。它是借助信息网络技术手段，以商品交换为中心的商务活动。随着计算机和存储成本的下降，中小型企业也逐渐开始利用IT技术收集大量的数据分析，电子商务成为了一种商业趋势。诸如淘宝、京东、亚马逊、当当网等电子商务网站如雨后春笋般涌现。电子商务可以针对用户需求，动态地给予用户相当准确的推荐信息，并且推荐更新度也非常快。
智能化商业正是大数据商业变革的产物之一。智能化商业实际上就是商业系统的智能化，它是一种以现代科技信息技术为基础，把传统商业模式与电子商务模式进行高效融合而形成的智能化运营体系。众所周知，现在除了智能手机等数码产品外，智能电视、智能冰箱、智能空调等产品纷纷问世，当然还有专门为懒人准备的智能扫地机器人等相关智能产品，正以不可阻挡的态势一路向前。
微商的出现也是大数据商业变革的产物。“微商”并不是人们所认为的微信小店，它实际上是利用移动互联网技术在移动终端平台上进行的商业活动。微商实际上就是对数据资源进行整合。微商门槛低、成本低、传播范围广，足不出户就可以将产品推销出去，从而圆了很多人想做生意却可用资金有限的梦想。也正是由于微商成本低的这一优势，一场微商风暴向我们袭来。
微商的模式有几种。
第一种，C2C（Customer to Customer）模式。这种模式非常简单，只要有微信号、朋友圈，以及拿货渠道，便可以在朋友圈做宣传，通过粉丝关系将产品进行销售。
第二种，B2C（Business to Customer）模式。这种模式下，商家通过微店直接向消费者提供产品和服务。
第三种，O2O（Online To Offline）模式。这种模式是将线下商务的机会与互联网的技术结合在一起，让互联网成为线下交易的前台，结合线上线下统一运营。
B2C模式与C2C模式相比，则多了一层服务保证。而O2O模式则更加具有优势，O2O模式推广效果可查，每笔交易可跟踪。大数据的管理变革时代
大数据已经全面进入了变革时代，管理变革也成为一大趋势。在近3年时间里，我们所获得的数据量比人类诞生之日起到3年前产生的数据量还要多得多，大数据在企业运营中要求各企业家、管理者打破原有的思维模式、原有的管理模式，做到真正的“解放数据生产力”。
当大数据大踏步迈向我们的时候，企业的管理模式也已悄然处于一场变革之中。拥有大数据，我们可以获得产品在各时间段、各区域、各消费群的库存和预售情况等一系列信息，从而判断市场需求，并且对产品进行优化，从而实现从产品开发、生产、销售到物流等整个环节的智能化和快速化管理。
1号店是现今连接企业和消费者互动的一个门户，每天用户对商品的浏览、购买等信息形成了海量的数据。通过对消费者如何选择、如何购买、如何使用，以及如何引入顾客流量、如何引导顾客购买、如何提升购买者忠诚度等一系列数据分析，直接决定着1号店后续引流资源的投入多少。
然而随着大数据在诸多电商中被使用，1号店备感具有紧迫感的存在，于是在管理方式上做了改变。（1）网站收集顾客痕迹的方法，使得1号店发现了很多需要加强的渠道，比如腾讯空间、微博、论坛等相关平台，进而对其营销投放，比如广告宣传，以及产品投放区域等进行调整，从而相应地降低了市场费用。（2）推出了一种购物清单模式。通过这个清单模式，消费者可以在已经购买过的清单上继续添加已购买过的商品。这一模式对于消费者来说是一个非常便利的举措，对于企业来说则可以十分方便地把握消费者的购买喜好与需求。
事物总是在变化中求发展。企业要想在众多竞争中继续发展并崭露头角，“变”是硬道理。企业管理模式的变革帮助了很多发展中的企业，也挽救了很多垂危企业。
大数据来临时代，大数据对企业来说既是机遇又是挑战。面对巨大的挑战，企业需要重新认识数据资源带来的巨大价值，从而转变管理思维，变革管理模式，更好地更充分地利用大数据，在激烈的市场竞争中取得胜利。移动互联网时代的核心就是大数据
随着时代的发展，大数据技术已经在互联网上取得了广泛的应用。但是无线宽带接入技术以及移动终端技术的不断发展和创新都无法满足人们在移动过程中从互联网获取信息和服务的需求，在这种迫切需求下，移动互联网应运而生，移动互联网也将变成大数据分析的另一个重要战场。
现在已是信息泛滥的时代，用户需要的是精准的信息，而不仅仅是简单的信息。用户本身的阅读行为和思维模式已经从根本上发生了巨大的变化：在阅读渠道方面，从互联网转向了智能手机，从长阅读转变成了碎片化阅读；在思维方式方面，用户已经变得对传统广告和官方渠道信息非常抵触，他们更加愿意相信社交媒体上的各类碎片信息，并且通过这些碎片做出相应的选择。
近期，美国最大的本地电话公司、无线通信公司Verizon，推出了一项新的服务——精确市场洞察服务，该服务结合用户的各类信息进行归类，更加详细地为企业描绘出一定地区人口的组成和结构，从而企业根据该信息作出更加明智的广告投放决策。NBA菲城太阳队就是利用这种方法，评估赛场上的广告商是否可以通过球场广告的宣传而到达目标客户。虽然这种做法在一定程度上可能在保护用户隐私方面有一定的欠缺，但是这项基于大数据洞察的营销服务在企业中得到了客户的一致好评。移动互联网一下子摇身一变转型成为了大数据服务商。
由此可见，移动互联网时代的核心就是大数据。只要合理控制好用户个人信息和隐私泄露的风险，大数据技术已为移动运营商开启了一扇广阔的新商业模式之门，无论是商业广告还是公共服务领域，运营商都可大有作为。百度、腾讯、阿里巴巴这三家大巨头都正在努力地往这方面发展。虽然在有些方面已经小有成就，但这仅仅才是冰山一角。阿里巴巴将高德并购，让高德的传统地图优势与阿里巴巴的互联网优势得以嫁接，从而获得了更多地理位置的相关数据，而不是简单地获得了业务增长或多元化。阿里巴巴之所以收购友盟，就是看中了友盟的数据优势，从而提升了精准营销的收益效率。
移动互联网有着广阔的发展前景，而大数据则是其核心，对于互联网企业而言，这好比是一块蛋糕，谁能够抢先进入市场，谁就可以先获得最大的份额，这也使得互联网企业的下一步战略将面临更多的挑战。全球商业变革的根源就是大数据的竞争
纵观我们所处的世界，大数据时代已经向我们走来。发展永不停歇，潮流不可逆转，全球商业性变革也是刻不容缓，数据革命汹涌而来，大数据的竞争引发了全球商业的变革。
网络销售+大数据时代，推动了全球商业变革，这不仅使得传统商业全面没落，甚至在未来可能会使整个商业体系退化，商人这个名词也将逐渐从商圈中淡化。现在，由于网络销售本身具有信息采集和分析的优势，进而为消费者进行个性化消费习惯分析创造了良好的条件，越来越多的消费者会选择网络购物，使得网络零售在传统商业的销售份额中占有越来越大的比例。因此，网络销售的新利器——大数据，在全球商业变革中起到了极其重要的作用，商业变革的真正根源便是大数据的竞争。
美国现有的超过25万平方英尺的商场超过200个，但其空置率已超过35%。但是，互联网零售商却与之相反，其零售额大幅攀升，以2013年和2014年为例，其销售总额占全美销售总额的百分比分别为51%和53%。
近年来我国大型零售企业的增速逐年下降，与2011年相比， 2012年的增速则在2011年的基础上又下降了10%。沃尔玛、国美等多家大型零售商巨头则垂危在即，有甚者关门大吉。2013年，全国50多家重点大型零售商的零售额同比下降12%，基于传统销售方式的企业在大数据市场高速发展的情况下惨淡经营着。相反，网络零售商的发展却蒸蒸日上。2013年我国网络零售商的市场交易规模达到了15688.9亿元，增长率达到了32.5%，并预计2015年至少达到25510亿元，占社会销售总额的8.6%。
诚然，大数据的竞争无处不在。阿里巴巴坐拥“支付宝”“淘宝”两大利器，成为了大数据的试水者。商家对通过点击量、订单流量、旺旺聊天记录的收集和分析的80%以上的数据是深为关心的。这对商家日后销售的发展方向是大有帮助的。与此同时，京东和当当网等相关知名网络零售商也开展了自己的大数据分析。
几千年来，商业的形态基本都没有发生过改变，然而大数据的出现从本质上彻底地打破了商品制造者和消费者之间的信息不对称，极大地促进了全球商业的变革。第2章大数据带来大转型：大数据时代要变的不是商业，而是思维不拥抱大数据，传统大公司就会被淘汰
企业能够在市场中长存并长青，这是每个企业家的梦想。但是在这个市场竞争越来越激烈的年代，优胜劣汰的自然法则表现得更加突出。企业想要在生存中求发展，就不得不改变原有的生产技术、管理模式。大数据时代中生存的企业，随着营销方式与模式的转变，特别是互联网的出现，不拥抱大数据，传统企业将在如此激烈的市场竞争中无法立足。
然而，一些大企业、大公司拥抱大数据的决心和动力已经远远超过了我们的预想范围，他们对于互联网的热衷度是难以想象的。通过对互联网所提供的大量关于消费者的数据进行分析，可以极大地帮助企业和公司与消费者进行实时互动，更加深层次地了解消费者需求，从而营造一种开放和互动式的销售氛围，为企业和公司创造更大的商业价值。
统计数据显示，我国大数据市场规模在2012年为4.5亿元，同比增长40.6%，预计2013～2016年，我国大数据行业规模将依然不断增长，可达到8～101亿元。显而易见，大数据的规模呈爆发式增长态势。自2013年来，大数据概念股连续攀升，由此成为市场关注的焦点。与此同时，更多的企业开始涉足该领域，希望借助大数据在未来的市场分得一杯羹，并可一招制胜。
目前，大部分公司对于互联网的应用仅仅停留在形式上，比如开微博、微信，然后找一个计算机或者市场营销专业的从业人士来管理数字营销，这种做法并没有从根本上对互联网所提供的大数据资源进行充分的分析和有效的利用。任何企业或公司如果还不愿意或者根本不懂得用大数据的思维或者是互联网的思维改变现有的商业模式、管理模式，那就意味着五年或十年之后难免被淘汰。
1837年，宝洁公司创立，至今已经有178岁。它不仅仅在市场上能够长存还能够如此有活力，也跟大数据有着密不可分的关系。尽管宝洁公司连续两个财年的营业额已经超过了800亿美元，但是它不仅仅满足于此，通过应用大数据，它不仅顺利转型并且逆袭成功。2012年营业总额达222亿美元，与2011年相比同期增长2%，净盈利增长了一倍以上。
互联网让商界变得透明化，消费者已经不再是以前的“乡巴佬”，通过互联网，消费者对任何事物的认知水平已经大幅度提高。企业想要像以前那样依靠密集广告、营造概念等方式“忽悠”消费者购买产品已经是不可能的事了。大数据营销环境下，企业必须打破原有的营销思维，重新认识消费者与企业之间的内在关系，并对现有管理、经营模式做出相应的调整，从根本上拥抱大数据，才能在市场竞争中获得一席之地。不讲信用，在大数据时代将寸步难行
信用缺失是中国走向世界市场的一大障碍，诚信一词被一再提及并且涉及各个行业、领域中，惩戒力度的不断加大，规范体质的不断完善，都充分体现了一种社会趋势——人无信用，寸步难行。
信息大数据时代，社会信用体系对我们提出了新的要求。顺应信息大时代趋势，构建全国统一的大数据征信系统是必然的。信用通过征信平台的科学评价系统，以数据的形式呈现在各企业面前，作用于商业合作，企业根据第三方出具的信用报告，选择适合自己的诚信合伙人，在经营活动中得到更多的商机，也可以预防欺诈行为。
北京中关村科技园信用制度的建立对不讲信用的人来说犹如一记猛雷。中关村科技园区信用制度的基本模式是：园区政府协调组织有关部门，并且负责对区内的企业信用信息做出相应的归集，按照自动公开以及资源公开数据，分类提供给指定的合作单位，并由合作单位按照市场原则对这些企业进行资信评级和征信。这种模式的出现，对于诚实守信的企业来说，相关部门会在信用担保、贷款贴息方面给予有限扶持；而对于那些不讲信用的企业，将依法对其劣习做出披露，这样，那些不讲信用的企业便在大数据面前举步维艰。
在以信息网络为基础的大数据时代，企业建立“信用档案”已经成为一种趋势。2002年，11315全国企业征信系统正式建立。作为第三方公众征信平台，它目前已收录3400万家中国区域企业数据，数亿条有价值企业信用信息囊括其中。目前，11315全国企业征信系统成为中国最大的企业信用数据库。
目前已经有很多企业建立了自己的“信用档案”，在工商管理、银行借贷、卫生检疫、劳务税收、质量检测等诸多部门都有了相应的数据记载。此外，企业内部也有反映自身诚信度的相关档案，分别落实到各个部门、员工手中。
那么大数据究竟是如何评价企业信用度的呢？与传统的征信方式相比较，大数据采用的是云计算方式，意味着从数据的录入到评价结果输出，整个过程都由计算机完成，这样就从根本上避免了受人们主观臆断的影响，保证评价结果更加真实。采用云计算方式处理多个受评对象，即便是同时展开，也不会使最终的受评结果出现任何偏差，速度也不会有任何影响。基于知识产权和硬件的投入，大数据的信用运行成本明显要比大规模的人力需求低得多。此外，大数据信用还有一个很大的优点，那就是即便是受评对象的信用信息有了变化，大数据依然能够以最快的速度计算出其信用度，从而保证了信用评价的实时性。数据是消费者生活轨迹的真实体现
互联网日益发展的今天，我们已经逐步地完全被透明化，我们从一个自然人逐渐地变为一个数据人。简单来讲，作为一个“数据人”，我们在互联网上进行的一切活动都被商家、互联网、手机以及大数据定位跟踪，从而使得他们对我们了如指掌，之后便会为我们量身打造我们需要的商品，这不但满足了我们的需求，还促成了他们的无限商机，从某种意义上来说，“数据人”推动了网络商业时代的到来。
我们平常在浏览网页的时候发现，我们打开的网页的右下方或者左下方会经常出现一些商品促销广告，这些促销的商品其实就是我们最近可能在淘宝上所关注的物品。有时候，我们的手机里也会出现相同的情况。面对这些情况，我们目瞪口呆，这个网页怎么会知道我现在所关注的是哪方面的东西呢？事实上，我们每次在网页中的浏览和购买轨迹都已经被记录和映射到了网络和手机传感器上，我们作为一个普通消费者的生活轨迹被无形地数据化了。
消费者的购买需求是不断变化着的，企业只有不断了解消费者的购买需求，才能使企业对其内部运营、生产和供应链有针对性地做相关调整，可以更好地带动企业物流和资金流的有效运转。传统的了解方式更多采用的是抽样市场调查，这种方法具有一定的片面性，从调查到调整运营模式整个过程中表现出一定的滞后性，不能从根本上解决问题。“数据人”时代能够更加便利地分析消费者群体的兴趣、关注热点，以及分析企业自身运营环境，使得消费者的生活轨迹可以更加真实、更加精准地被记录下来，而对于企业来说，能够更加有利于把握市场，使得调整自身运营变得更具有实时性和精准性，从而实现企业目标。
基于此，1号店根据消费者的浏览和购买习惯，通过对消费者经常一起购买的商品记录进行分析，将关联度比较高的商品在库存中摆放到一起，这样，拣货员在拣货打包的时候就可以节省很多时间。而阿里巴巴也在应用该方法，利用用户搜索、浏览以及收藏、购买商品的记录来作为企业生产和进货的依据。一切可数据化的都将被数据化
计算机的出现，为信息记录提供了一种新的工具和手段。随着人类社会的发展，人类所积累的时间记录、距离、地点、语言、事件都需要一个很好的精准平台来记录，过去的在石碑、竹简或纸上记录信息的方式已经被庞大的信息积累所淘汰。信息累积和思维进步促进了测量事物和记录数据的不断繁荣，而数据化则在这片沃土中诞生了。
1.文字数据化
信息技术不断发展到今天，需要进行存储和传播的信息越来越丰富，越来越多。传统图书馆显然已经不能满足现有的信息量。在这种情况下，全新模式的数字图书馆问世了。这种图书馆具有存储量大、存储种类丰富、使用网络便捷访问、访问不受地域限制等特点，深受人们的喜爱。
中国数字图书馆正式进入实用阶段是从2001年5月23日开始的。早在1996年，我国已经正式提出数字图书馆的概念。为了加速促成数字图书馆的建成，很多企业和团体加入了研究行列。IBM公司和清华大学图书馆联手展示“IBM数字图书馆方案”。数字图书馆是以知识概念引导的方式，把图文、音像等数字化信息，通过互联网传输，从而做到信息资源共享，这是数字图书馆的服务宗旨。数字图书馆是高技术的产物，在日常生活中成为越来越重要的角色。它将在包括社会文化、终身教育、大众媒介、商业咨询、电子政务在内的众多行业中发挥极其重要的作用。
但是，当我们不知道在哪本书上可以找到所需信息的时候，数字图书显得束手束脚，我们唯有在浩瀚的信息中寻找自己所需要的片段，但是这种方法会比较耗时。这时候，数据化文本会为我们解决这个问题。谷歌为了实现数据化文本，专于研究和开发了这样的软件工具，该软件使用了能识别数字图像的光学字符来识别文本的字、词、句以及段落，这样，以前的数字化图像就转化为了数据化文本，为我们阅读或者查找带来了很大的便利。
2.方位数据化
地球本身就是一个很大的信息容器。人和事物的地理位置也构成了信息的组成部分。最早的地理位置信息的记录应该是用于航海，当时的记录方法都是使用经纬度和比例尺通过手绘图纸来完成。现在，我们的技术已经发生了翻天覆地的变化，方位信息的记录已经不是什么难事。
GPS的出现让我们的准确定位成为可能。但是GPS在室内和高楼之间的定位也存在着一定的缺陷。目前，中国和欧洲正在利用相关数据研发一种新的卫星定位系统来弥补GPS在某些方面的不足。地理位置的数据化变革也逐渐成为定位信息记录的发展趋势。多年来，通过无线运营商的不断努力，收集和分析定位信息已经使互联网的服务水平有了很大的提升。一些智能手机的开发商也正全力以赴地研发相关的数据化定位系统。
总之，位置信息一旦被数据化，数据化实时定位将会犹如雨后春笋般应用于诸多领域，其价值也是不可估量的。
3.沟通数据化
人与人之间的交往少不了沟通，数据化则从更加前沿化的角度为我们构建一个共同交流平台，让人与人之间的交流更加简单化、便捷化。数据化沟通是现有社交网络公司运营的顶梁柱。现有的社交网络平台为我们提供了更加宽泛的交友与寻友的场所，通过提取我们日常生活中的无形元素，并将其转化为可以重新利用的数据，它可以将人们的态度和情绪甚至是行为转变为一种可以进而分析的形式。
目前沟通数据化还没有进入成熟阶段，由于人们知道自己数据泄露必定会表现得极为不满，这样沟通数据化的发展还是会受到一定的限制的。
沟通是一门学问，良好的沟通技巧能让对方对自己产生良好的印象。但是，在沟通中，并不是我们想象的简单的你+我=你+我。沟通不仅仅是口头语言的沟通，还包括文字、肢体语言、图像、声音的沟通，在不同的声音和行为下，表现出来的效果是截然不同的，沟通数据化可以将这些不同的声音和行为变成一种数据，通过对这些数据的分析和处理，我们会获得更加有效的交流信息，让我们的沟通变得更加容易。
显然，沟通数据化在人们的交流中具有很大的潜在价值。如果我们能够在社交网络平台中坐拥大数据，那么社会中一切三教九流的动态信息在我们这里通过深入分析和处理，都已经在沟通中变得易如反掌了。
4.万物数据化
随着智能产品以及计算机应用的不断普及，人们对生活行为的数据分析已经变得越来越容易。万事万物都能数据化的话，我们的生活就变得更加简单了。一旦万事万物都被数据化了，那么可能就只有我们想不到的，没有我们做不到的。
大数据分析工具的出现，为我们数据化万物提供了可能，在各个领域、行业，生活中的各个方面都可以进行快速数据处理。在大数据时代，惊喜无处不在。在大数据的帮助下，我们不再把世界看作是一连串由自然或社会现象组成的事件，相反，我们会从本质上明白世界是由众多信息构成的。从数据角度来看，世界就是一个充满了数据的大海洋，我们通过数据审视现实的视角可以渗透生活的各个领域。用数据引导产品设计及营销活动，而不是拍脑袋决定
大数据时代的产品已经不像以前那样，设计者绞尽脑汁寻找设计灵感，然后一拍脑袋便决定产品外观、特征、用途等，大数据时代的产品设计打破了原有的设计思维，设计并不单纯意味着纯粹的艺术，它是结合艺术，通过观察和思考，为了更好地服务于某个群体而形成的产物。了解用户是设计者设计产品的关键，尤其是能够体现用户目标、行为和态度的相关数据，通过对这些数据的分析，设计者可以更好地挖掘用户需求，从而为用户设计出更好的更符合用户需求的产品。
简言之，产品是服务于用户的，只有了解用户才能有好的产品诞生，数据是引导产品的一种途径。
此外，在大数据时代的推动下，人们的营销活动也受到了一定的影响，在很大程度上有所改变。企业为了能够更加了解和改善营销工作，就必须定期分析营销工作中的数据指标。这些数据指标会突出反映企业在哪些方面做得比较优秀，哪些方面处于劣势，需要做相应改善和调整，哪些方面做得十分糟糕需要放弃或取消。通过科学数据的掌握，企业可以很好地识别其在营销活动中存在的问题，从而更加便于引导企业进行营销活动。
企业或商家想要参与淘宝官方类目活动，就必须综合考虑产品价格成本、款式受欢迎的程度等多方因素，这些具体体现为一些数据指标：
跳出率：是指用户只访问宝贝的一个页面就离开的访问次数在该宝贝的总访问量次数中所占的百分比。
动态评分：是指所有买家对本次交易中卖家所做的评分，包括宝贝质量，卖家服务态度、发货速度，物流公司服务质量等各项显性隐性购物体验指标的满意度。动态评分是商品是否优秀，以及是否能在市场持续的基础。
转换率：是指访问了该页面的用户转化为买家的比率。
停留时间：用户在该网页到下一网页的浏览时间。停留时间的长短意味着用户对该商品的感兴趣程度。
新品投票：新品的筛选方式有很多，包括数据表现、买家推荐、用户投票。其中用户投票和数据表现是最为常用的方式。在大数据面前，企业巨头和小企业是平等的
从互联网发展到云计算再到大数据，企业的商业模式和经济形态有了根本性的变化，也给大中小型企业的发展带来了巨大的挑战。大数据简单而言，就是将碎片化的海量数据在一定时间内进行有效的筛选、分析并处理，将其变为可以再次利用的资讯，帮助企业做出重大决策，进而使企业拥有更强的创新力和竞争力。
然而大数据的作用在企业巨头和小企业中是平等的。《2014年IDG企业大数据调查》显示，70%的大企业机构已经开始部署或者计划部署大数据项目，与此同时6%的中小型企业也加入了该行列，大数据在不论大小企业中的应用都已成为一种主流。
企业的发展已经完全融入了大数据时代，不论是大型企业还是微小型企业，只要能够从数据收集中预见到发展前景，能够迅速地获得有效信息并作出相应的分类，将这些信息重新组合，便可以制定新的商业管理模式，能够准确地把握市场动向，快速地改进服务质量、降低产品成本、节约产品时间，最终获得巨大的营业额。
基于大企业有较强的数据侦测能力，在数据收集、分析、处理能力方面都是非常高效的，因此在实现大数据带来的巨大价值方面也是比较快速和精准的。沃尔玛作为全球最大的零售商，为了迎合大数据的发展契机，在其社交基因组计划中将用户在社交网络中的关系数据整合于其中，从而更加精准地推测出消费者的偏好。面对海量的数据，似乎只有大型企业才在市场竞争中占有一席之地，小型企业好似没有任何竞争实力。但是情况完全不是这样。小型企业由于在精力、成本、能力上达不到大企业的水平，因此小企业要做到的并不是急于利用手里现有的数据，而是要使自己具备大企业般容纳大数据的思维，从而制定出差异化服务，进而在运营中积累大量的信息资产，大量信息资产的积累便是小型企业巨大价值的不断累积，最终从中找到新的价值并衍生出其他新的盈利方式。由此来看，小企业在大数据时代具有同样的机会。
微小型咖啡馆也可以拥有大数据。比如一个小型的咖啡馆，如果店老板能够通过用户饮品习惯、地理定位、信用卡消费记录等相关用户资源做出一系列的整合，那么这些数据就可以帮助咖啡馆制定符合特定用户的个性化市场和服务，从而增加促销机会。
事实上，大数据的本质并不是数据量的多少、数据量有多好，大数据的应用也不在于企业的大小，而在于其能否有足够领导力去清晰地定义对数据的需求，大数据对每个企业无论大小，都是平等的。第3章大数据项目10大误区误区1：大机构才有资格拥有大数据
目前，大数据的发展可谓风起云涌，在各行各业中取得了迅猛的发展，许多组织、机构都被迫寻找新的创造性的方法来控制如此庞大的数据，这样做的目的不仅仅局限于对数据的管理和控制，更重要的是通过分析和挖掘其中的价值来促进业务的发展。
长期以来，人们会认为大数据、大数据时代仅仅是类似于政府机构、金融机构的机构才可以拥有。事实上，情况并非如此。
虽然小机构可能会没有大数据，但是它可以拥有大数据，并且从更高的视觉角度来看待大数据。对于一些小型团体、小型机构而言，他们虽然没有自己的大数据进行管理或者整合，但是他们也有体现自身价值的重要数据。这些数据可能包括：成员名单、会员费用、活动费用、社交媒体分享数量、项目成果、捐款数目等。对于这些小型团体而言，他们的挑战不是数据收集，而是数据管理，可能不同的数据管理者管理着不同类别的数据，这样，能否识别数据会不会带来巨大价值就是数据管理的一大挑战。解决这种困难的最好办法就是，需要对目标人群的行为、态度高度关注，并对这些行为、态度的数据进行收集、分析和整理，并由此加强相关度，这样就可以加强、修正甚至创造出新的项目和服务，达成组织目标，使沟通变得更加高效。由此可见，小型团体、小型机构、小型组织、小型俱乐部等也有资格拥有大数据。
球队在比赛时，每位运动员奔跑的距离并不能用肉眼观察来测得。但是通过对以前比赛的相关数据记录，并配合使用大数据的计算方式，就可以轻而易举地做到这一点，并且让每一位球员变得更加强大，让球队变得更加强大。实际上，NBA已经通过大数据的应用带来了一场巨大的体育技术革命。NBA联盟在比赛场馆安装了运动追踪系统，通过英特尔技术对这些数据进行分析，包括球员在赛场上不同区域的命中率、球员的能量区域效率。根据这些数据，教练可以在比赛前对球员布局做很好的调整，从而提高命中率。现在越来越多的体育俱乐部开始应用该运动追踪系统，从而有效地选择球员，该系统已经成为球队夺冠体系的重要组成部分。
有效数据的资源不仅仅服务于一个机构，一个团体、一个部门都具有拥有大数据的资格。越来越多的团体、组织结合内部和外部数据激发自身新的价值和内在潜力。误区2：要想做大商业就必须拥有大数据
大数据目前是一个非常火爆的话题，基于大数据具有非常巨大的商业价值，目睹许多大企业借助大数据的发展浪潮收获了巨大的效益，很多小企业也开始跟风，认为想要把自己的商业做大就必须拥有大数据。诚然，这种观点是错误的。
大数据是人们目前广泛使用的一种发展商业的手段，企业通过对其收集、分析、整合，使得电子商务更具个性化，最终使企业能够更有效率地做出更加英明的决策。
对于一些缺乏资金和资源的小公司而言，他们没有多大的实力去投资昂贵的设备和平台，面对这种情况，他们只能利用自己手头掌握的“小数据”，尽管“小数据”看似没有“大数据”那么海量，但是想要做大商业，如果能利用好，小数据也是可以有大作为的。
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