商業數據調研
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商業數據調研范文第1篇
摘要：互聯網環境下數據收集和市場調查是指基于因特網而系統地進行營銷信息的收集、整理、分析和研究的過程。互聯網給了商家無限的創新和發揮空間，使數據收集和市場調研工作空前在互聯網上充滿了無限可能。
關鍵詞：互聯網；市場調研；數據收集
引言：數據收集和市場調查在企業的創辦和經營中起著至關重要的作用。互聯網時代的到來，使數據收集和市場調查的方式有了全新的變化。
1.互聯網環境下數據收集和市場調查的定義
數據收集和市場調查是指以科學的方法，系統地、有目的地收集、整理、分析和研究所有與市場有關的信息，特別是有關消費者的需求、購買動機和購買行為等方面的市場信息，從而提出解決問題的建議，以作為營銷決策的基礎。
互聯網環境下數據收集和市場調查是指基于因特網而系統地進行營銷信息的收集、整理、分析和研究的過程。
2.數據收集和市場調查的內容與目的
2.1 數據收集和市場調查的內容：市場需求、用戶及消費者購買行為特點、營銷因素、宏觀環境、競爭對手特點。
2.2 數據收集和市場調查的目的：通過對上述調查內容的整理，分析自身產品與市場需求的差異（特定市場的特征。不同地區的銷售機會和潛力、探索影響銷售的各種因素），分析自身產品與競爭對手的差異（顧客群體特征、產品包裝特征、產品售價差異），了解市場的現狀及其發展趨勢，為市場預測和營銷決策提供客觀的、正確的資料。
3.傳統市場數據收集和市場調查方法
傳統的數據收集和市場調研一方面要投入大量的人力物力，因為如果調研面較小，則不足以全面掌握市場信息，而調研面較大，則時間周期長，調研費用大；另一方面，在傳統的數據收集和市場調研中，被調查者始終處于被動地位，企業不可能針對不同的消費者提供不同的調查問卷，而針對企業的調查，消費者一般也不予以反應和回復。
4.互聯網時代數據收集和市場調查方法
4.1 與傳統調研方法相比，互聯網上市場調研的優勢：
4.1.1 互動性。這種互動不僅表現在消費者對現有產品的發表意見和建議，更表現在消費者對尚處于概念階段產品的參與，這種參與將能夠使企業更好地了解市場的需求，而且可以洞察市場的潛在需求。
4.1.2及時性。網絡的傳輸速度快，一方面調研的信息傳遞到用戶的速度加快，另一方面用戶向調研者的信息傳遞速度也加快了，這就保證了市場調研的及時性。
4.1.3便捷性和經濟性，在整個調查過程中，調研者只要在某站點上其調查問卷，且可以輕松對問卷進行及時修改和補充，而被調查者只要有一網終端就可以快速方便地反饋其意見。同時，對于反饋的數據，調查者也可以快速便捷地進行整理和分析，因為反饋的數據可以直接形成數據庫。
4.2 與傳統調研方法相比，互聯網調研的缺點：
4.2.1 網絡的安全性問題，容易造成個人信息泄露或招致黑客及病毒攻擊。
4.2.2企業和消費者對網絡調研缺乏認識和了解，對市場調研和網絡技術的不理解、不信任將直接影響網絡調研的實際運用效果。
4.2.3網絡調研技術有待完善、專業人員匱乏。
4.2.4網絡普及率影響數據結果。受我國經濟發展不均衡等諸多條件限制，各地區及各年齡段網民數量參差不齊，因此造成調研數據的偏差。
4.2.5無限制樣本的困擾。由于網絡的無限制性，使調研項目極有可能因個別人的多次重復參與導致調研數據的偏差。隨著互聯網技術的普及和互聯網法律法規的完善，以上種種弊端會逐漸弱化，互聯網將成為人們進行數據收集和市場調查的主要方法！
4.3以收集調查問卷為例，對比互聯網方式與傳統方式下信息收集的特點：
由圖中對比可知，盡管互聯網方式在親進度、回答率以及對調查現場的控制等方面表現一般，但它在資源節約、科技性輔助手段、記錄管理等方面都遠遠超過其他的方式。本例僅就調查問卷單一溫度進行對比。事實上，互聯網進行數據分析和市場調查可以獲得多維立體的信息，而它的積累將使得大量的數據將會在更長遠的商業決策中起到至關重要的作用。
5.1 互聯網環境下數據收集和市場調研的五大基本特點：經濟性、便捷性、時效性、科技性、時間空間限制小。一方面，科技性對使用者的互聯網使用技能有了一個基本要求；另一方面，經濟性、便捷性、時效性、時間空間限制小這些明顯優勢使得互聯網工具被越來越廣泛的應用在數據收集和市場調研中。
5.2 互聯網數據收集和市場調研工具：
5.2.1 利用多種數據收集手段進行市場調查：
（1） Google Adwords 關鍵詞工具
（2） Google Adwords 點擊量估算工具
（3） 百度指數
（4） Google 趨勢
（5） 論壇、博客、社會化網絡
（6） 網站投票調查
5.2.2 利用多種搜索工具進行競爭對手調查：
（1） 搜索排名結果
（2） 對手網站基本情況
（3） 訪問對手網站
（4） 競價排名廣告商數量
（5） 競爭對手網站流量情況
5.3 舉例說明運用互聯網進行數據收集和市場調研
5.3.1 利用常規互聯網搜索統計工具進行數據收集和市場調研
例1： 百度指數“減肥”市場調查：
網址是http：//.例如搜索“減肥”，結果：
百度指數顯示特定關鍵詞的用戶關注度及媒體關注度。用戶可以輸入不同的關鍵詞，比較用戶關注度和媒體關注度。用戶可以輸入不同的關鍵詞，比較用戶關注度和媒體關注度數字，從而確定哪個關鍵詞市場需求更大。如果有百度指數賬號，用戶所搜索的關鍵詞數據可以儲存，并且可以批量查詢。沒有百度指數賬號的用戶，也可以在百度網站上進行簡單的查詢和調查。
們對互聯網工具使用的日益熟練，互聯網在市場調研中的優越性將極大提升并以絕對優勢遙遙領先，為人們提供更多的商業機會。
由于互聯網應用有一定的技術門檻和技術風險，使用互聯網技術進行數據收集和市場調研也有一定的風險性。
綜上所述，在互聯網時代下，若要在商業環境中長久生存，必須對互聯網工具進行數據收集和市場調研的方式方法有清晰的認識，并不斷學習、應用、創新，這樣才能在商業競爭中立于不敗之地！（作者單位：知識產權出版社）
參考文獻：
[1]新浪企業微博2.0數據中心使用手冊 企業微博 2.0產品介紹文檔 Copyright，1996-2012 SINA
[2]百度指數查詢 http：//
[3]百度搜索引擎
[4]谷歌搜索引擎
[5]王若軍，市場調查與預測[M]，北京：北方交通大學出版社，2006
商業數據調研范文第2篇
企業內部創新擴散受到一些因素的影響，其中包括領導層積極主動的支持，以及進行創新的企業積極參與，同時還要考慮創新提供方提出的創新方法是否實用。該調研以此為基礎，探討企業內部進行創新擴散后，對創新采納方和創新提供方的利益有何影響。
該調研采用了郵件調研法，圍繞企業購買和使用客戶關系管理數據系統，搜集相關數據。調研團隊從香港商業商會（Hong Kong Chambers of Commerce Directory）獲得了480份隨機企業樣本，然后通過電話確認其中343家企業采用了客戶關系管理數據系統，再通過郵件，最終回收了來自163家企業的問卷。
該調研側重于探討在企業內部，進行創新擴散的原因和結果。調研通過分析B2B市場的數據發現，如果合作的兩家企業都能在企業內部積極推進創新，那么這種創新將使雙方受益，既能讓創新采納方提升企業效率，又能幫助創新提供方建立長期合作關系，并起到成本轉移的作用。
對于采用創新方案的企業，該調研指出，采用創新的解決方案很重要，但是組織成員是否能夠廣泛使用這種新的創新解決方案同樣重要。而整個組織的決策對企業內部的創新擴散也能起到刺激或阻礙的作用，而創新方案提供者對加快企業內部的創新擴散也起到很重要的作用。
Journal of Business & Industrial Marketing
商業數據調研范文第3篇
[關鍵詞] 商業企業；需求鏈管理；優化建議
隨著市場經濟的發展，消費者需求在商品鏈路中的重要作用日益凸現。在這種背景下，如何采取有效措施，既圓滿完成煙草行業“卷煙上水平”這項目標任務，又切實保障消費者需求的有效滿足，事關整個行業經濟運行質量能否持續健康發展，事關“兩個至上”共同價值觀的落實。基于此，河北卷煙商業企業在卷煙經營中積極引入需求鏈管理思想，探索出兼顧產品銷售與滿足市場需求的經營模式。本文就河北卷煙商業企業需求鏈管理的展開及今后的管理再優化試做探討。
一、需求鏈管理在河北卷煙商業企業中的展開
需求鏈管理就是以把握客戶需求為前提，以滿足客戶需求為核心，以需求為主線來組織需求鏈路資源提品和服務的綜合管理方法。2007年初，河北卷煙商業企業為進一步確切把握客戶需求，及時跟蹤卷煙需求變化，以石家莊市公司為試點開始推行“按客戶訂單組織貨源”工作。2008年河北卷煙商業企業進一步將“按客戶定單組織貨源”工作在全省全面推開。
“按客戶訂單組織貨源”就是以卷煙消費需求為導向，圍繞卷煙零售客戶的要貨信息即客戶訂單，開展卷煙貨源的組織和生產，使卷煙產品能夠真正適應市場、滿足消費的管理模式。“按客戶訂單組織貨源”工作開展以前，卷煙商業企業主要采用的是以生產為中心的推動式運作模式，即工業企業生產什么，就給零售客戶供應什么，給零售客戶供應什么，零售客戶就銷售什么。“按客戶訂單組織貨源”工作開展后，卷煙商業企業的工作模式轉變為以客戶為中心的需求拉動式的運作模式，具體如圖所示，即首先零售客戶根據消費者的消費意愿提出卷煙需求；其次商業企業基于零售卷煙需求進行實際需求測控，進而向工業提交商業訂單并簽訂購銷協議；然后工業企業則根據購銷協議組織生產，并按合同約定向商業企業發送卷煙；最后商業企業制定卷煙分配策略，對貨源進行科學投放，滿足不同零售客戶的要貨需求，進而達到滿足消費市場需求的目的。由此可見，“按客戶訂單組織貨源”工作模式實際上就是強化了一條以顧客為中心的需求驅動型的鏈路，即需求鏈路。也可以認為“按客戶訂單組織貨源”工作的實質就是需求鏈管理理論在卷煙商業企業中的具體應用和實踐。
二、河北卷煙商業企業需求鏈管理的運行模式
(一)需求測控
需求鏈管理要順利地展開，前提就是必須正確地把握需求。有效的識別需求、把握需求就成為了實施需求鏈管理的首要工作。為此，卷煙商業企業對消費需求主要從三個環節進行測控：
1.市場調研
卷煙需求的市場調研主要是指對卷煙零售客戶和卷煙消費者的卷煙需求調研。卷煙商業企業通過對零售客戶和消費者進行科學分類確定了調查樣本，并采用面對面交流、實地觀察、電話咨詢、定期溝通、隨機走訪等多種方式，對所選取的樣本消費者和零售客戶的需求信息、零售客戶的實際動銷情況、社會庫存、卷煙零售價格等多方面內容進行了調研，最終將調研信息匯總整理后形成了相應的調研材料。
2.數據分析
數據分析是把握卷煙需求實際的關鍵環節。商業企業在綜合市場調研數據信息的基礎上，結合本單位內部的歷史數據，利用適合自身實際、科學合理的預測方式和預測模型，對市場走向、消費趨勢、品牌狀況等進行數據分析，得出初步的卷煙需求數據。
3.數據修訂
數據修訂則指商業企業結合內外部影響因素對初步的卷煙需求數據進行的修訂。其中，內部因素是指能對卷煙市場需求產生影響的行業內的各項活動，包括工、商企業在品牌整合、品牌宣傳、品牌培育、引導消費方面所做的各項工作。外部因素則指影響卷煙需求的經濟、政策、文化等因素。
(二)貨源組織
卷煙貨源是滿足市場需求的基礎，而實現工商間的有效溝通則是做好貨源組織的關鍵環節。為確保工商間貨源組織工作的有序進行，卷煙商業企業主要采取三大措施加以保障。一是組織保障，即通過設立專門機構，并明確了專職人員開展信息交流溝通工作，實現組織和人員對接；二是制度保障，即通過建立定期通報和召開例會等溝通制度，優化溝通流程，以制度保證了信息的及時有效共享，以流程保證了工商溝通的步調一致、無縫對接；三是信息保障，即通過國家局工商營銷信息共享平臺的應用，實現對卷煙發貨、品牌、營銷等宏觀數據信息的查詢，為信息溝通提供了有力的軟件支持。
貨源組織的具體展開主要體現在半年協議、月度銜接、季度調整三個方面。首先是卷煙商業企業以半年需求預測數據為基礎，與卷煙工業企業協商簽訂半年協議；其次卷煙工商企業根據半年協議，進一步確定月度可供貨源，并依據月度銜接狀況，工商企業間協商形成月度調運計劃，簽訂購銷合同并執行。而季度調整則是根據市場需求的變化，并結合半年協議的執行進度，在協議執行期間對協議內容作出調整安排，使半年協議貨源更加貼近市場需求。
(三)卷煙配送
卷煙配送就是按照與零售客戶共同確定的電話訂單，將卷煙貨源直接配送到零售戶手中。這是滿足客戶需求，保證卷煙價值得以實現的最終環節。為保證將卷煙準確、及時送達零售客戶手中，卷煙商業企業設置專門的物流中心來完成此項工作。而物流中心則具體承擔倉儲、分揀、配送三項基本職能。倉儲職能主要負責準確、及時、安全地做好卷煙商品入庫、在庫養護、出庫等工作，并及時和有效地將庫存信息傳遞到卷煙銷售部門。分揀職能主要負責按照訂單信息從倉庫提取待配商品進入分揀場地，按規定流程進行分揀，將已分揀好的待送商品送入暫存區等配貨作業。送貨職能則根據客戶訂單信息，在核對待送商品與配送清單一致后，按照既定的行車路線將訂貨商品送貨到戶，并引導客戶清點實物，確認卷煙標識，核對訂單。
三、河北卷煙商業企業需求鏈管理中存在的問題
以“按客戶訂單組織貨源”工作為核心的卷煙商業企業需求鏈管理，為進一步增強企業適應市場、服務市場的能力，提高煙草行業的核心競爭力發揮了巨大的推動作用。但從近一段時間“按客戶訂單組織貨源”工作的實際運行來看，河北卷煙商業企業需求鏈管理工作仍需進一步完善和提高。
第一，在需求測控方面，業務操作規范化及信息采集科學化程度有待加強。雖然國家煙草專賣局對開展需求預測工作的相關崗位職責、業務流程和工作要求都提出了明確的要求，但在實際運行過程仍存在著部分崗位職責沒有落實到位、部分流程環節存在缺失、部分工作要求流于形式、部分人員素質有待提高等問題。而在卷煙需求信息采集及整理作業過程中，信息采集廣度低，信息采集手段單一，所采集信息的真實性、準確性和可用性有待進一步提高等問題也依然存在。
第二，在貨源組織方面，工商協調運行機制有待進一步加強。雖然各商業企業通過加強工商協同，研發工商信息共享平臺等多種方式作密切工商關系，但在實際工作中仍存在以預測指導采購的作用還沒有得到充分發揮，采購工作中的規范性和計劃性需進一步增強，工商間的溝通銜接方式需進一步完善，增強工商溝通的信息技術手段需進一步創新等現象。
第三，在卷煙配送方面，卷煙物流軟環境建設還相對滯后。雖然煙草行業通過應用現代化的物流設備在促進卷煙分揀快速化、自動化、精準化方面有了很大進步，但在與先進的硬件設備相匹配的業務流程優化，規章制度完善，工商零接口銜接，物流隊伍建設、配送線路優化等軟環境建設方面尚有許多需要進一步改進的地方。
四、河北卷煙商業企業需求鏈管理的優化建議
(一)提高需求測控作業規范化程度
一是要結合自身實際。在認真按照國家局煙草專賣局《“按客戶訂單組織貨源”業務操作規范(修訂)》開展需求預測的基礎上，進一步梳理、充實、完善所有參與需求預測人員的工作內容、工作流程和工作標準，建立長期、中期、短期預測結合制度，做到預測主體、預測周期、預測時間、預測內容“四個明確”；二是要加強人員培訓，不斷提高人員預測水平。培訓內容主要包括以統一思想，明確方向為目的的認知培訓；以新工作流程、規章制度、管理辦法為主要內容的流程培訓；以提高相關人員分析能力和預測水平為主要內容的預測知識和技術培訓；三是要加強對預測的考核評價工作，制定公平公正的考核辦法，充分發揮考核的導向、激勵和鞭策作用，建設完善的作業體系，促進卷煙需求把控水平的不斷提升。
(二)提高需求測控的科學化程度
一是要進一步樹立市場就是消費者，消費者需求就是市場需求的經營意識。探索建立消費者數據庫，通過多渠道采集消費者信息，分類建立消費者檔案，為各類消費群體準確“畫像”，并將其作為分析研究市場需求預測的基本依據；二是要引入先進的煙信通和PDA等信息采集設備，積極為信息采集提供便利快捷的手段；通過完善相關軟件模塊，為信息采集后的錄入工作提供技術支撐；三是要加強對需求預測工作的回顧分析，對預測規范的落實情況、預測流程和方式方法的完善情況進行階段性總結，通過廣泛征求客戶經理、市場經理、品牌經理、呼叫中心分析統計人員等一線員工的意見，及時發現問題，解決問題，不斷提高預測水平。
(三)完善工商協調機制，優化貨源組織工作
一是加強產銷銜接。探索建立“全省集中銜接、各市分別訂貨”模式，借助全省整體市場優勢，充分發揮市局(公司)的經營主體作用，加強與工業企業多層次、多渠道的產銷銜接，保障貨源有效供給；二是編制貨源采購計劃，建立月度卷煙采購排檔表，科學確定各牌號的經濟批量、要貨時間和安全庫存量，加強貨源采購的責任考核，提高貨源采購的計劃性、預見性和均衡性，有效避免貨源斷檔、積壓現象的發生，保證供需總量和結構的基本平衡；三是探索工商協同網上補貨機制，按照供應商管理庫存理念，與工業公司探討確定庫存上下限、安全庫存系數、發貨周期、可銷天數、補貨量等指標。
商業數據調研范文第4篇
正因如此，蒙牛集團邀請了經驗豐富的胡鈞出任蒙牛集團的CIO。蒙牛集團對IT重視程度的演變背后是企業核心競爭力的變化，而企業的核心競爭力決定了CIO的地位。如同蒙牛集團一樣，如今很多企業的核心競爭力都在發生變化或者微調，特別是那些處在轉型期的企業。IT對企業核心競爭力的影響日益明顯。數據可以說是企業最核心的資產，隨著大數據時代的到來，企業越來越依賴于將數據轉變為有用的信息，從而支持更正確的決策。IT部門也就不僅僅被看作是基礎架構供應者，更被看作是創新推動者。CIO因此發揮著日益重要的戰略作用。
一句話，企業計算的變化推動CIO的角色不停演進！
計算推動CIO角色演進
對CIO這一職位的長期研究也證明了這一結論。此次大會上，IBM全球信息科技服務部（GTS）了歷時兩年完成的2011全球CIO調研報告《CIO的智勝之道》，此次CIO調研對全球超過3000位CIO進行了深入訪談。報告指出，相比兩年前，現在，CIO的思維與CEO的思維更統一了。
中國銀行就是一個佐證。中國銀行個人金融總部技術總監劉晶表示，中國銀行現在在個人金融業務發展戰略中加入了以技術為指引的口號，IT的重要性前所未有。
那么，CIO目前都在考慮用哪些技術來應對挑戰？根據此次CIO調研報告，83%的CIO擁有包含商業智能和分析的預見性計劃，然后是移動解決方案（74%）和虛擬化（68%）。這與2009年的CIO調研相比，有一些明顯變化，云計算的優先級大幅上升，選擇云計算的CIO比之前多出45%。主數據管理、客戶分析、數據倉庫和可視信息儀表板是CIO將數據轉化為洞察力的首要優先事宜，這些能讓其更好更快地決策。
CIO已將商業智能和分析列為最重要的工作事項。“目前信息正以一種從未有過的規模與速度產生著。而現代社交平臺以及移動信息工具所產生的爆炸性數據增長進一步擴大了這一趨勢。”IBM全球信息科技服務部市場與戰略副總裁Diane Brink分析說。企業在業務運營過程中產生了龐大的結構化和非結構化數據，這些數據的價值亟待被發掘。
蒙牛集團CIO胡鈞就表示，主數據管理和報表是他上任半年來最主要的工作。
IBM大中華區全球信息科技服務部（GTS）總經理易博納指出：“企業領導者們已經廣泛認識到IT對于企業業務創新與變革的作用。而云計算、商業智能與分析、移動解決方案、虛擬化等技術已經成為CIO實現從數據中獲得深刻洞察力的利器。”
值得注意的是，調研表明，CIO將云計算和外包視為能讓他們從日常IT運維工作中解放，并且將精力投入到更有價值的工作中的極為重要的工具。
如何利用數據價值
那么，CIO如何利用數據，獲得洞察力？
“工欲善其事，必先利其器。”從數據中獲取洞察，需要先進的分析工具和服務的支持。2009年開始，IBM推出BAO（業務分析與優化）戰略幫助企業構建業務分析能力，通過研發和收購構建了全面的業務分析產品線，擁有包括InfoSphere BigInsight、Streams在內的解決方案，幫助企業進行業務洞察，捕捉商機并且精準決策。
實際上，除了業務層面的分析，企業同樣需要對IT系統進行分析和優化。“我們可以利用工具，通過科學的方法，結合企業實際情況，幫助企業進行分析、優化等服務。這些服務除了我們提到的針對業務方面的之外，還有針對IT的分析服務。” IBM全球信息科技服務部Workplace服務和IT戰略服務副總裁Richard Esposito 解釋說，“通過這些工具可以幫助企業對IT系統做多層面、多角度的建模，幫助企業更好地了解IT系統狀況。通過分析服務幫助企業盡量減少不必要的投入。對中小企業來講，這尤其可以減少對專家的依賴。”
商業數據調研范文第5篇
普華永道最近研究了大數據應用在中國的現狀和企業的關注點。研究結果表明，中國企業在做決策時越來越多地使用大數據；但調研同時表明，很多企業，尤其是中小企業在大數據應用上存在著一些誤區。那么大數據影響企業決策的重要趨勢是什么，中小企業又將如何應對挑戰呢？
大數據的開放
大數據的價值評估，需要從社會效益、企業效益、個人效益和產品效益來綜合評價。比如，金融數據和電商數據碰撞在一起，就會產生像小微貸款那樣的互聯網金融；電信數據和政府數據相遇，可以產生人口統計學方面的價值，幫助城市規劃人們居住、工作、娛樂的場所；金融數據和醫學數據在一起，可以發現騙保；物流數據和電商數據湊在一起，可以了解各個經濟子領域的運行情況等。可見，只有將數據開放，即讓不同領域的數據真正流動起來、融合起來，才能最大程度釋放大數據的價值。
數據的開放主要有三個維度。一是狹義數據的開放。狹義的數據主體是政府和科研機構，即把非的政府數據以及科研數據公開。但是數據開放不等于信息公開。數據不等于信息，信息是從數據里面提煉出來的內涵，而且數據開放應該是一種主動和免費的開放，而不是經常被探討的“申請信息公開”。二是大數據基礎設施的開放。有了大數據思維，企業就會希望加快建設平臺，投資相關的硬件和軟件。但如何儲存，處理并結合云對企業是個挑戰。因此基礎設施的開放對很多無力建設自己平臺的中小企業來說就非常重要。一些擁有龐大平臺的企業，如谷歌、亞馬遜已經開始積極嘗試，比如提供基礎數據處理和分析平臺。三是價值挖掘能力的開放。當我們在挖掘數據的時候，最主要的是在業務中體現其價值。但大數據具有非常明顯的兩面性，某些大數據是十分重要且有價值的，但絕大部分離散的數據是無用的。這讓挖掘大數據一方面可以產生高價值，但也可能給企業帶來沉重的成本負擔。所以開放價值挖掘能力對降低數據應用的門檻非常重要，要讓數據價值平民化和市場化。
大數據如何影響企業決策
企業對大數據的應用主要可分成三個階段。在2010年到2012年之間的第一階段，大數據應用關注數據和機器的關系，局限于傳統的IT思維，只不過在很多小數據應用上貼上了大數據標簽；從2013年開始的第二階段關注數據與人的關系，可視化和預測應用成為了市場的寵兒；2014年之后，大數據應用的重點已經轉向分析數據和數據之間的關系，這要求對企業大數據應用進行開放式的創新：從數據的開放、共享和交易，到基礎處理和分析平臺的開放，再到價值提取能力的開放。
研究還表明，大數據對企業決策最重要的影響，不是大數據本身，而是數據和數據之間的關系。大數據價值的實現，在于數據與數據間的連接。
以谷歌的一項數據處理功能為例。谷歌做了一件驚人的事情――能在不懂某個網頁語言的情況下，知道網頁所講的內容是什么。試想一下，如果你懂俄語，看出俄語網頁里在講什么當然很簡單。但是，如果你不懂俄語，僅僅通過看字詞的排列和網站的分類，就知道網頁的內容，這是不是很令人驚嘆？這就是一種利用數據間的聯系建立起來的知識圖譜。知識圖譜并不是數據，但它產生的結果要比單純的數據搜集有價值得多。
除此之外，大數據對企業決策的影響還表現在以下三個層面：
第一，企業在重視獲取大數據的同時，開始意識到要抓住大數據的機會并從中獲取商業價值，需要使用先進的分析方法。從前我們通過對市場、行業和業務洞見來分析市場形勢，傳統的BI方案（商業智能方案）也能給我們提供解決方案。然而，大數據分析是全量數據和多數據類型，相對抽樣研究，能更精準地體現數據價值。因此，我們需要引入新的技術來提升解讀數據價值的能力，比如機器學習和預測能力。此外，數據探索、捕捉實時流動的大數據并把新的大數據來源與原來的企業數據相整合等，也將幫助企業攫取大數據的商業價值。
第二，在應用大數據的同時關注小數據。小數據強調的是定性和定量分析。大數據強調的是趨勢和融合分析。小數據的分析往往是面對一個業務主題，而不是行業趨勢或熱點。小數據在做數據取樣和驗證結果時能對大量的、宏觀的數據分析進行補充。當然，最終我們要獲得的是數據價值本身，而不僅僅是把它分為不同類型的數據。所以，無論是大數據還是小數據，都需要我們把所有類型的數據碎片化后，運用先進的關聯手段來建立其價值鏈，通過定制價值路徑讓數據的價值快速推送到商業應用中。這也是為什么越來越多的企業開始關注企業知識庫建設的原因，它們藉此實現企業數據價值的變現。
第三，在數據的搜集和處理過程中，建立數據屬性標簽。我們常把數據屬性標簽比喻成臉譜勾畫，通過數據屬性標簽可以更容易識別數據的不同特征。數據標簽的屬性是指在使用數據前，企業要了解數據的場景以及數據是如何進入這個場景的。因此，數據屬性管理的層級化和維度化就變得十分必要，而在將數據屬性標簽化之前，就說數據如何起了作用是不現實的。
樹立大數據思維
在很多企業，尤其是對中小型企業來說，大數據應用無法落地的原因是企業沒有大數據思維。擁有大數據思維，并不是指任何決策都參考數據，也不是要求所有問題都足夠精準，更不是花巨資打造大數據系統或平臺。大數據思維是“數據借力”。
首先讓我們了解一下建立大數據思維通常面對的幾個挑戰：
第一，大數據應用和商業回報間的矛盾。未來的大數據應用一定是可定制的、可在云上打包的服務，即將業務、數據、分析能力多面定制，一起打包。企業需要可快速部署和有明確投資回報的應用，這涉及到數據的質量和豐富度及業務人員對數據的依賴度。這需要企業內各個部門的有效協作，并規避無法確定的風險，比如分析結果的不確定性，業務場景的復雜性，人員的能力缺失等。
傳統手段，比如通過社交媒體、郵件、網絡文本等獲得的數據量非常龐大，但解破這些數據的關系和價值卻給企業帶來巨大挑戰。企業希望成為數據的主人，但往往在辨析數據的有效性、能帶來哪些商業回報，以及如何幫助決策等方面卻缺乏有效工具。
第二，海量數據與核心數據間的矛盾。要做大數據，首先要了解自己的企業，或者企業所在的行業的核心是什么。調研中我們發現，有很多企業在競爭過程中，最終不是被現有競爭對手打敗，而是被很多潛在未知的競爭對手打敗的。舉例來說，大部分人都認為亞馬遜是做電商的，但其實亞馬遜現在最主要的收入來自云服務，也就意味著亞馬遜的核心數據（價值）是云服務。只有在此基礎上，亞馬遜建立的大數據才是有效的、服務于戰略的。
第三，內部數據與數據間的矛盾。企業所獲取的數據，很大一部分是內部數據，這讓企業面對另一個挑戰，即如何讓內部數據與相關數據產生聯系并使之成長。只有讓內外部數據的交融在用戶場景中，才能為業務用戶描繪更精準的業務發展空間。
第四，規律發現和規律失效間的矛盾。我們的調研顯示，從大數據應用總結出的規律來看，建立失效預警是特別必要的。當企業通過大數據分析發現一個規律，并在現實中應用時，必須要設立一些預警指標。當指標達到一定水平，即表明之前發現的規律已經失效，必須發現新的規律、建立新相關指標，這稱為數據價值的有效性。
沒有根據實際應用場景的變化而及時更新，挖掘再多數據都是無謂的浪費。熟練應用失效預警，企業才能培養起整個團隊對數據真實有效的敏感性。
中小企業的“數據借力”之道
對中小企業而言，購買大數據，雇傭專業團隊成本偏高，建立大數據思維、理智對待大數據應用的熱潮才能將數據對企業決策的影響最優化。應對以上建立大數據思維的四種挑戰，中小企業“數據借力”可以嘗試以下幾種方法：
第一，做好數據價值調研。企業在購買搜索關鍵字、投放DSP（精準定位人群）的廣告等大數據業務前，要先做調研，對數據是否能帶來期望的商業回報做到心中有數。比如，可以考察行業內是否有較多成功案例再做決定。若成功案例不多，必然有一些難以跨越的障礙，購買前就需要三思。
第二，確認核心數據屬性，建立海量數據與核心數據以及內部數據與外部數據間的關聯標準。在此方面企業可遵循以下步驟：第一步，確立核心數據標準。比如，CRM（客戶關系管理）和客戶營銷數據一定是核心數據。第二步，歸檔數據。比如，將線上線下舉辦的推廣活動中收集的消費者的信息，歸納入CRM的系統。第三步，擴展常規上下游渠道的數據。比如，做快銷行業的企業，就可以盡量獲取沃爾瑪、家樂福的數據，并與自己的CRM結合，為企業下一步做市場營銷、推廣、產品創新等建立指導。第四步，與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體產生的數據是數據的一個重要來源，對于中小企業而言，它們在客戶的獲取和營銷上沒有強大的運營平臺，因此社會化媒體產生的數據，對它們來說尤為重要。但如果只搜集而沒有跟這些數據的者建立聯系，那么這些數據就毫無價值。
第三，用虛擬人脈交換來獲取數據。對中小企業而言，數據的缺失是一種常態，但它們可以通過擴展人脈，來加強對數據的獲取能力。比較常見的做法是建立企業自媒體。傳統的虛擬人脈的建立主要基于社交媒體上的互粉、互相介紹，而企業自媒體的人脈互相交換，則能更好地各取所需，在不同行業領域交換。企業還可以通過線下人脈尋找優質的高端群體用戶。優質用戶雖然人數不多，但通過收集其詳細資料、分析其行為愛好，將相關分析存儲到自己的系統中，就能形成優質的大數據資源。
第四，在關注大數據的同時要關注好小數據。企業的大數據起步，要從小數據開始，從核心數據開始。以業務為主導做好小數據，有助于企業做好企業內部的精細化管理、對市場的觀察，以及未來發展方向的規劃。
第五，賦予高管更多的權力。做好大數據應用需要企業內部建立大數據文化，比如，靈活的部門間協作機制，管理人員使用數據分析模型的習慣養成等。這就要求企業賦予高管更多的決策權，以幫助其突破制度限制、協調資源、協同合作，更積極主動地應對大數據挑戰。
