一．我國(guó)企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
飛速發(fā)展的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)除了改變?nèi)藗兩畹姆椒矫婷?、促進(jìn)社會(huì)快速進(jìn)步之外，也為企業(yè)這個(gè)社會(huì)主體帶來(lái)了更為直觀和有效的影響。
近年，企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用逐漸普及，消費(fèi)者行為分析、精準(zhǔn)營(yíng)銷、新業(yè)務(wù)新產(chǎn)品推廣、廣告推送、代言人選擇、社交媒體、可視化、溢價(jià)收益、庫(kù)存管理、信貸保險(xiǎn)等相關(guān)應(yīng)用不斷豐富。伴隨著一批致力于商業(yè)和企業(yè)應(yīng)用服務(wù)的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)企業(yè)迅速成長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)更廣泛地應(yīng)用到各領(lǐng)域企業(yè)中。
業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是目前大多數(shù)企業(yè)的普遍需求，大數(shù)據(jù)分析不僅可以優(yōu)化訪問(wèn)、加快決策、最大程度提高可用性，還可以輔助業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。
當(dāng)前，我國(guó)企業(yè)中已經(jīng)有越來(lái)越多的高管開(kāi)始關(guān)注IT，不僅限于CIO。在信息爆炸的時(shí)代，企業(yè)需要更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，甚至一些企業(yè)還設(shè)立了CDO（首席數(shù)據(jù)官）的職位，對(duì)大數(shù)據(jù)和分析進(jìn)行單獨(dú)的管控。這相對(duì)于沒(méi)有數(shù)據(jù)提供參考，往往依靠直覺(jué)和過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)作出決策的企業(yè)，他們很容易誤入不可挽回的誤區(qū)，而利用大數(shù)據(jù)和分析則可以更好、更快速的對(duì)業(yè)務(wù)和市場(chǎng)把脈。
雖然大數(shù)據(jù)應(yīng)用在新興企業(yè)中受到高度重視，但未來(lái)企業(yè)大數(shù)據(jù)交易最大的應(yīng)用前景會(huì)在傳統(tǒng)行業(yè)。這不僅是由于幾乎所有傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)都在快速互聯(lián)網(wǎng)化，更是因?yàn)閭鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍然占據(jù)了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的絕大部分份額。大數(shù)據(jù)交易會(huì)幫助這些傳統(tǒng)企業(yè)更快地完成轉(zhuǎn)型升級(jí)。
目前在傳統(tǒng)行業(yè)中，金融、電信、制造、交通、醫(yī)療類企業(yè)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)分析使用的主力。以制造企業(yè)為例，傳統(tǒng)制造企業(yè)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)交易獲得市場(chǎng)終端銷售情況，了解自身以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)表現(xiàn)以及消費(fèi)者的喜好類型；通過(guò)用戶購(gòu)買習(xí)慣及購(gòu)買評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)獲得，可以針對(duì)不同類型、不同區(qū)域消費(fèi)群體實(shí)現(xiàn)定制化生產(chǎn)的精準(zhǔn)營(yíng)銷；通過(guò)交易獲得的產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，可以降低生產(chǎn)成本，提升企業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力。
而以新興的互聯(lián)網(wǎng)金融為例，通過(guò)用戶信息的獲得，可以從財(cái)富、安全、守約、消費(fèi)、社交等幾個(gè)緯度來(lái)綜合評(píng)判，為用戶建立信用報(bào)告，形成以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的海量數(shù)據(jù)庫(kù)，以此幫助企業(yè)降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。
此外，還有更多的企業(yè)正在使用著大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)決策，提升用戶體驗(yàn)，并以客戶為中心造就著越來(lái)越多的新型商業(yè)模式。
（1）什么是企業(yè)大數(shù)據(jù)
企業(yè)大數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就是企業(yè)在對(duì)于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)和分析之后，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的挖掘與分析，為提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率、業(yè)務(wù)價(jià)值和開(kāi)拓企業(yè)新業(yè)務(wù)提供參考與導(dǎo)向，并為企業(yè)未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略提供支持，實(shí)現(xiàn)企業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力的提升。相比起現(xiàn)有的其他技術(shù)而言，大數(shù)據(jù)的“廉價(jià)、迅速和優(yōu)化”使其綜合成本是最優(yōu)的。
（2）中國(guó)企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展軌跡
我國(guó)企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要可分成三個(gè)階段：在2010年到2012年之間的第一階段，大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)注數(shù)據(jù)和機(jī)器的關(guān)系，由于局限于傳統(tǒng)的IT思維，只不過(guò)在很多小數(shù)據(jù)應(yīng)用上貼上了大數(shù)據(jù)標(biāo)簽；從2013年開(kāi)始的第二階段關(guān)注數(shù)據(jù)與人的關(guān)系，可視化和預(yù)測(cè)應(yīng)用成為了市場(chǎng)的寵兒；2014年之后，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)向分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，這要求對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行開(kāi)放式的創(chuàng)新：從數(shù)據(jù)的開(kāi)放、共享和交易，到基礎(chǔ)處理和分析平臺(tái)的開(kāi)放，再到價(jià)值提取能力的開(kāi)放。
而隨著企業(yè)業(yè)務(wù)外延從企業(yè)內(nèi)部不斷向外部、向企業(yè)所處的產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈擴(kuò)展，企業(yè)的數(shù)據(jù)視野也越來(lái)越寬，從主要關(guān)注企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，已經(jīng)延伸到關(guān)注社會(huì)數(shù)據(jù)，包括交易的數(shù)據(jù)、人工合成的數(shù)據(jù)、機(jī)器的數(shù)據(jù)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)等在內(nèi)的企業(yè)數(shù)據(jù)在不斷被重新認(rèn)識(shí)。
企業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展軌跡
（3）企業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的意義
對(duì)于企業(yè)而言，應(yīng)用大數(shù)據(jù)解決方案主要有三方面的價(jià)值。第一，能夠處理以前無(wú)法處理，或者無(wú)法實(shí)時(shí)與快速處理的海量數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第二，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)解決方案，對(duì)分布于社交網(wǎng)絡(luò)、視頻網(wǎng)絡(luò)等各種互聯(lián)網(wǎng)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、整理、分析，并進(jìn)而從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，將它與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合，促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的營(yíng)銷。第三，還可以利用自己積累的或存在于互聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)，推出各種新產(chǎn)品和新服務(wù)。
企業(yè)大數(shù)據(jù)的意義除了重塑客戶行為，利用客戶交互數(shù)據(jù)重塑客戶行為，這類數(shù)據(jù)使企業(yè)可以預(yù)測(cè)和引導(dǎo)市場(chǎng)尚未出現(xiàn)的需求，進(jìn)而創(chuàng)造新的利潤(rùn)外，更多的是增強(qiáng)了數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的視野，因?yàn)槠髽I(yè)可以從生態(tài)系統(tǒng)中的其他企業(yè)處獲得補(bǔ)充數(shù)據(jù)，這種生態(tài)系統(tǒng)以適當(dāng)?shù)暮献鲬?zhàn)略為基礎(chǔ)。