過去通常的情況是，企業在做品牌營銷活動中，100元的廣告費用只有50元打動了消費者，大家都不知道到底哪50元是有效的，哪些是無效的。今天有了數據平臺，找準消費者，采用有效的營銷活動，企業能使自己的投入更加有的放矢。

而如今，當大數據時代來臨了，傳統企業也對大數據有了覬覦之心，但如何才能享受到大數據帶來的紅利呢?

第一，一切生產經營流程都需要數據化。

這是企業能夠通過深入數據分析，實現自身優化的基礎。要有計劃地將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什么用的數據，未來也可能產生巨大的價值。長虹公司在自己的生產線設置了很多傳感器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等因素，希望了解生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對于員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果顯示，溫度是沒有什么影響的，恒溫的控制對于生產效率和合格率的貢獻并不像想象中那么大，反而是噪音對于員工情緒以及生產的影響非常重要，這一點發現幫助長虹公司做了更具針對性的調整。成為大數據企業的第一步，企業必須要實現數據化。

第二，搭建大數據分析平臺。

對于很多企業，做大數據并不是意味著要自己去建設數據中心。隨著云計算和云數據中心的出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍地下降。但是，企業要做大數據，必須要走IT基礎設施方面具有比較好的數據處理架構。值得注意的是，企業不僅要具備一個數據中心的硬件，還要考慮和企業業務方向的結合。做企業的大數據管理應用平臺，一定要從企業的業務出發，不能盲目跟風。

第三，培養數據挖掘和分析團隊。

大數據的分析與傳統數據分析有很大區別，傳統企業現有的管理支持數據分析主要基于報表等一些結構化的數據，很難勾勒出企業經營的全景視圖。大數據的進入就需要分析人員具有更高的素質，既要有扎實的業務基礎又有具備很強的數據挖掘能力。利用大數據平臺和大數據分析可以將零散的市場數據、客戶數據等迅速高效地轉化成決策支持數據，這樣才能使企業及時把握市場環境變化，做出快速反應。

第四，建立開放性的數據共享制度。

未來的大數據企業，一定要有開放共享的態度。一個企業的數據往往是有限的，很多時候需要與其他人共享來豐富數據的形態。這需要企業不僅具備開放的心態，也需要企業具備數據置換和共享的能力。Netflix 曾經公開了包含50多萬用戶和17770部電影的在線評分數據，并懸賞100萬美元獎勵能夠將Netflix 現有評分預測準確度提高10%的團隊。類似的競賽在K aggle 數據挖掘競賽平臺上屢見不鮮。偉大的企業懂的如何把最聰明的人集合起來，為自己服務。

第五，戰略性的數據資源存儲。

數據就像石油，而且是放在聚寶盆中取之不盡用之不竭的石油——如果它被存儲下來了。具有戰略眼光的企業，能夠判斷數據未來的價值，愿意花成本存儲一些潛藏巨大價值的數據。阿里巴巴投資高德是為了數據，投資新浪微博也是花錢買數據，所有這一切本質還是想讓數據流動起來做更大的事情。

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