大数据分析与商业价值,如何用大数据分析创造商业价值 _大数据

大数据化时代是如何产生的？

大数据时代的出现是信息化发展的必然结果，再具体点来说是物联网和云计算发展的直接结果，数据是各种社会活动结果的体现，所以通过数据也能发现很多有价值的规律，而这正是大数据的价值所在。其实早在大数据技术出现之前，大数据就广泛存在于社会活动中，但是大部分数据并没有被采集和存储，即使有一部分数据被存储了，但是也无法形成有效的利用，从而形成了一个个数据孤岛。
互联网的出现有效的解决了一部分信息孤岛问题，当云计算出现之后，信息孤岛问题有了根本的解决方案。而云计算与大数据在技术体系上是一脉相承，只是关注的点不同罢了，云计算关注于服务，而大数据关注于数据。目前大数据已经从概念向产业化过渡，以数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和应用为基础的大数据产业链正在形成和完善，形成了大数据平台研发、应用开发、数据分析、平台运维、大数据教育等一系列岗位。
目前大数据场景分析是大数据最为常见的落地应用之一，也是体现大数据价值最为直接的方式之一。大数据分析涉及到大数据平台的搭建、数据的收集、算法的设计、算法的实现以及结果的呈现，目前数据分析在传统小数据分析的基础之上也有了更多的分析方式，采用机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的解决方案。看一个使用Numpy和Matplotlib完成数据呈现的小例子：大数据的应用将在未来发挥出更大的作用，数据的价值也将进一步得到体现，这些都会促使大数据形成一个庞大的产业，因此也需要大量的从业人员，所以学习大数据是目前一个比较不错的选择。
如何使数据发挥出最大的价值？

在当今大数据时代中，数据越来越引起人们的重视，数据的价值被无限放大，事实上，数据本身是没有价值的，而数据的价值来源于将它们整理在一起，发掘背后的规律，也就是常说的数据决策分析，而实现这一手段需要企业从认知上、前提上、工具上去把握。正确认知数据企业需要摆正对数据的认识，首先明确利用数据的确可以为企业的决定分析带来帮助；其次明确数据并不是收集的越多越好，不要为了分析而去收集大量与业务无关的低质数据；最后有效利用起企业当前内部信息化系统中产生的数据。
先有质再有量企业利用数据的最终目的是运营决策分析、战略把控、风险预置，数据治理是数据分析的必要前提，数据源头不统一、数据冗余、缺失、内容不一致等问题，都会影响决策分析的效果，造成分析数据不准、与实际偏差大的情况。选择对应工具数据分析常伴随BI商业智能、大数据分析等工具，企业需要根据自身信息化建设情况及实际分析需求进行工具的选择，对于内部业务数据分析可以选择BI工具，将企业过去、现在的业务数据从中归纳提取共性、差异，掌握当下组织的运营现状，做出科学的经营决策。
对于内外部数据决策分析、市场形势把握、风险管控、上下游业务联动需要选择大数据分析平台，分析内部运营决策的同时，对海量数据的计算，分析出规律，从而支撑未来的行情趋势预测，帮助企业个性化决策，制定未来战略计划。综上所述，随着数据分析技术的发展及分析能力的提升，未来数据所产生的价值也会逐步提升，在数据时代，谁掌握着有用的数据，谁将获得更多的先机。