大数据对企业的真正作用体现在哪里？
通常企业内部已有大量的数据，分散在不同的部门里，这时统一的数据管理平台出现了，一方面把网络营销方面的数据更好的整合起来，同样重要的是利用这个平台把数据集中起来。企业内部拥有大数据平台，数据归集于此，实际上就起到了打通多媒体平台数据的作用。
大数据对于企业
从企业的角度来说，企业级的大数据平台将成为企业网络营销信息的枢纽。而从大数据时代的发展趋势来看，企业级才是大数据平台发展的必要途径，无论是行业需求还是平台自身发展，企业级大数据平台进驻传统企业模式都是大势所趋。
真正利用大数据，实现技术创新，保持强劲发展，将有可能成为企业基业常青的关键。
对于楼上的达芬奇大数据平台，如果真正能实现，有几点值得肯定：
1. 满足用户的新需求、把握市场发展趋势，受到用户青睐；（消费者洞察+口碑分析）
2. 帮助企业开发新的产品与服务，甚至可能为企业开拓全新的业务。（数据挖掘与分析）
大数据既是一种机遇也是一种挑战。 1、实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。
2、及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。
3、为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
4、大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
5、提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，提高核心竞争力。
短短几年间，大数据就脱下了炒作的外衣，
一跃成为了新数据时代的关键。
2015年值得庆贺的好消息是，企业中大数据的提案越来越多地从测试的概念转化成了投入生产。专家们认为在2016年大数据将进一步深入企业、应用于更多的使用案例。那么大数据到底能帮传统企业做什么呢？
1）帮企业进行消费者需求分析
近年来，相信越来越多企业管理者都逐渐意识到一个现象，消费者不再是营销产品的被动接收器。通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。
以某车企为例
（图片来自ImageQ大数据平台---维度分析）
通过大数据进行维度分析展现品牌印象关键词，和产品的运营方式，帮助企业更好的掌握发展趋势。借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等。
通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让我们企业“擦亮眼睛”，摸清消费者的需求，彻底改变曾经那种“跟者感觉走”的状态，走出直觉猜测消费者的需求的局面。
2帮企业挖掘锁定客户资源
通过大数据技术，可以实现企业的客户资源进行精准锁定，在企业在运营过程中，客户资源的挖掘方式、具体情况和分布情况等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般。
以某教育培训机构
（图片来自ImageQ大数据平台---地理分布）
以企业销售区域为监测对象，利用大数据匹配相关数据源，对区域内的主要工作指标进行监控，并进行量化，在地图上以实时方式显示，便于管理者迅速了解个销售区域主要工作的社会反馈，判断企业不同销售区域的客户口碑。
将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种潜在资源。
3）帮企业做好运营推广
过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。
通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
以某化妆品品牌为例
（图片来自ImageQ大数据平台---信息来源）
通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯、信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。
4）帮企业危机预警
当代社会，舆情危机的爆发与扩散，与病毒传播的模式存在高度相似性。企业潜伏的质量问题、安全问题、经济问题、市场问题、民工讨薪问题等在一定条件下一旦爆发，危机效应将在瞬间传递给世界，对企业的商誉和品牌造成极大伤害，严重的可能危及到企业的生存。
以某饮料企业为例
（图片来自ImageQ大数据商情系统---危机预警）
大数据可以通过数据挖掘和语义分析等技术，对敏感信息数据源进行判断，并对危及企业品牌的信息通过电话、短信、APP、微信、邮件等方式第一时间通知给用户。
近年来，企业探讨应用大数据预测危机传播有了一定成果。每逢敏感时间节点，企业依据数据做出预测，将预测结果确定在一个有效范围内，发出早期的警报，收到了较好的预防效果。大数据分析预测危机爆发的可能性和危机传播的烈度、趋势和走向，为企业的危机解决方案提供了决策的依据。
大数据即将重塑世界与人的关系，但很多数传统企业，却仍然停留在盲人摸象的阶段，这是一件很可怕的事情。商业社会的开放与透明，特别是互联网时代带来的信息爆炸，让闭塞的商业模式一去不复返。
诺基亚、柯达、摩托罗拉……为了避免这样的悲剧一个接一个重演，一些企业开始研究如何让传统商业更好的与大数据相融合，形成新的商业体系和商业文明。
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大数据对于企业的作用本质上是把数据用起来。大数据在银行业的应用
一、舆情分析
对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。
二、客户信用评级
银行可以通过手机客户申请信用卡的数据，分析客户的信用程度，从而帮助业务人员做出相应的决策。
三、客户与市场洞察
银行可以通过跟踪社交媒体的评论信息，利用各种非结构化数据，对客户进行细分，改进客户的流失情况。这是银行对于市场的趋势分析。
四、运营优化
银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理，同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障，从而提升系统的运营效率。
五、风险与欺诈分析
主要包括财务风险分析、贷款风险分析、各种反洗钱和欺诈调查和实时欺诈分析等内容。所谓财务风险分析是分析信用风险和市场风险产生的数据；贷款风险分析是从媒体或者社会公众信息中提取企业客户和潜在客户的信息。提高对于风险的预测能力和预警能力；反洗钱与欺诈调查是提取犯罪记录的信息；实时欺诈分析则是对大量的欺诈数据进行分析。
银行数据架构规划
随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。大数据的数据架构规划可以采用Hadoop技术，即通过与节后或数据进行关联，进一步拓展对非结构化数据的处理。其数据源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。半结构化数据和非结构化数据通过网络爬虫的方式来搜集，再经过内容管理处理，将数据进行结构化处理，然后可以将内容管理处理得出的数据信息存放到基础数据存储中。这是基于HDFS存放的非结构化数据。
大数据为银行创造的价值
当银行客户与银行产生交易，会产生大量的数据，这些数据具有大量的业务价值，为银行进行有针对性的营销创造了机会。
在大部分的应用中，随着数据量指数级的增长，特别是一些非结构化数据的快速增长，大量的数据导致分析时间增长，传统的商业智能已经无法满足需求，阻碍了业务的发展，以FineBI为代表的新型BI的涌现，无论在数据处理量和速度上都相比传统BI有突破性的进步。
在很长的一段时间内，银行的大部分业务是建立在客户和银行的交易过程中的，但是为了能更好地为客户服务，光靠依赖这些数据是不够的。随着技术的进步，银行可以通过很多途径来搜集客户的资料。从而进行有针对性的营销。
随着互联网技术的发展，客户可以通过电子渠道对银行业务发表看法或者购买银行产品。这些操作都是为增强对于客户的了解，降低信息的不对称性。
目前来说，在利率市场化的趋势下，存款的稳定性降低，存贷款的利差收窄，数据分析已经逐渐成为银行实现核心业务价值的重要手段。金融脱媒会导致大量客户的流失和客户忠诚度的降低。银行作为“支付中介”的地位开始动摇，客户对于银行服务的要求越来越高。
在这种情况下，银行需要通过大数据深入全名了解客户的基本信息，提升业务运行的效率，逐步提高客户的体验。通过对大数据的加工以及挖掘，可能为银行带来极大的效益，特别是商业银行。
对于银行来说，风险管控和用户营销是未来最重要的两个方向。而对客户的信用评分是实现这两个方向的重要条件之一。信用评分是根据申请人的申请信息和证明材料，帮助业务员作出决策，降低坏账率。
比如：我们可以根据大数据的分析和查询，有针对性地为客户提供理财产品建议和提醒，同时通过对大数据的分析和挖掘，来评估客户的信用风险和资金偿还能力，降低了银行的各种风险。
大数据分析对于企业的价值，举一些BDP的实际案例吧~1、实现数据驱动，大大提高了工作效率。（互联网行业）
互联网企业的高速发展，已经到了大规模应用大数据，提升企业经营效率的时代了。互联网企业的数据量都会经历一个积累的过程：刚开始搭建网络平台时，数据量不大，尚可通过普通的数据分析工具处理。一旦快速增长期到来，数据量也随之倍增，已有的工具难以处理海量数据。
比如58同城，58速运服务成立不到一年就已覆盖全国20多个一二线城市。目前，平台稳定客户数已达百万量级，每天用户访问数与订单量更可以用“海量”来形容。在使用BDP商业数据平台之前，大量业务分析需求积压在数据部门，数据分析师必须写各种脚本、调取不同数据，加班加点才能完成数据分析，大量耗费精力的基础工作，让数据分析师难以深挖数据中有价值的信息。在这种情况下云计算的优势就凸显了出来，一亿条数据几秒内就可以计算完毕，58速运的企业数据连接到BDP之后，任何分析需求都能得到快速响应，企业整体运营、决策效率有了本质提升。
2、不容易错过商机和趋势（互联网+金融）
数据驱动效率提升，一旦量变到一定阶段就会引发质变，也就会诞生新的商业模式。典型的创新商业产品如蚂蚁微贷。阿里巴巴把电商零售数据、支付金融数据、个人身份信息等多个维度的数据进行全自动化地整合、加工、计算，大幅度提升了传统银行发放贷款的效率。蚂蚁微贷的出现也引发传统金融机构的跟进，一个行业就此发生了改变。
类似蚂蚁微贷这样的创新，可以看作AI在企业应用的先导，而能做到这一步的前提是阿里巴巴沉淀了完整的关于商家和用户的数据，并且拥有大数据的计算能力，具备数据思维。互联网企业具备天然的数据优势，只要能把数据的整合、加工、计算以及可视化呈现等基础工作做好，从运营、决策效率的提升入手体会数据带来的利好，其实就已经铺就了一条通往人工智能的大道。
所以企业决策者们与其空谈人工智能，不如从企业自身的数据入手，看看可以做点什么。企业如果盲目跟风，不但摸不到人工智能的边，也将错过身边大数据的商业机会。
3、打通所有数据，让数据形成闭环。（物流行业）
接入订单、仓储、配送、售后服务及财务等各系统中的数据，打通业务系统，让前端投入和后端产出数据形成闭环。收集完数据，然后再进行多维度交叉分析，查看货运量、吞吐量、周转量、配送量等业务统计，评估运营效率，及时对物流服务质量作出评估，客户满意度、订单完成率、及时率、准确率、破损率、投诉率等尽在掌握，为企业的经营决策提供数据化的科学参考。
通过数据分析平台，业务人员能随时查看数据，对市场变化作出更快的反应，企业管理者获得了更敏锐的洞察力，对经营决策作出科学、快速的调整。
4、及时掌控数据指标，促进企业决策流程（零售快消行业）
增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。针对于不同岗位的员工，BDP可以灵活进行数据源以及仪表盘图表的配置，让每位员工获取最需要的数据，最大限度的提升工作质量。
5、随时线上分析处理，降低整体营运成本
改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。
BDP可视化仪表盘效果~~~
数字颠覆战略师罗杰曾说过：在数字颠覆的浪潮下，企业若想破风而上，应重点关注数据基础设施建设——也就是大数据。
先举一写简单的例子：
英国航空母公司IAG等大型旅游公司已经认识到，改善数据的使用有助于最大限度地提高空旅中的舱位价格；英国高级百货公司哈维尼克斯等零售企业也逐渐意识到，利用数据可以更准确地定位优质零售客户，增加收入；而对于像英国电信集团这样的电信运营商来说，正确使用数据还可以提高复杂网络的运营效率。
总的来说，数据是所有业务中增加收入和控制成本的关键，这可以从以下三个方面体现：
- 数据可以增强客户体验。国外的亚马逊和谷歌，以及国内的阿里巴巴，自成立以来一直将数据置于他们的中心，这已充分证明了这一点。
- 人们可以通过数据预测客户的行为并据此提供更合客户口味的服务，例如国外的易贝（eBay，全球网购平台）和缤客（http://Booking.com，全球酒店预订平台）以及国内的天猫、携程等。所谓广告精准投放，也和大数据有关。企业通过各种各样的方法收集你的相关信息，或者说，你的各种上网轨迹，暴露了你的相关信息。比如你订了某个地方的酒店，或者买了某类产品，之后这个网站可能就会推送这类地方、价格相当的酒店折扣广告、或者该类产品以及和该类产品相关联的产品广告给你。
- 数据可以提高运营效率，这对于任何企业来说都一样，不论是IT公司还是公共服务提供商。互联网灰色项目，例如木马病毒，通常会降低白领25-33%的生产力，而在多个应用程序上进行有效的数据清理和数据协调则可以减少遇到互联网灰色项目的概率。
在各行各业中，将大数据视为核心竞争力的数字新人使得商业竞争愈演愈烈，因此，对于老牌大型企业来说，将数据作为首要任务来处理显得十分必要。
