大数据并非万能的。海量数据并不一定有商业价值，实际上，80%~90%的数据都是无用的。处理大数据是一项困难的工作，寄望于安装一套系统就能自动获得结果，无疑是异想天开。企业需要使用正确的技术和工具，制定合适的政策和工作流程，物色善于使用分析法和预测分析软件的统计人才，从而更精准地打造产品和服务，以满足瞬息万变的市场需求。
细想大数据的商业魅力，最经典的案例当属美国奈飞影视公司（Netflix）向全球推销的恰如西方政坛万花筒的美剧《纸牌屋》。奈飞公司通过分析3000万北美用户的影视观看习惯数据，发现奥斯卡影帝凯文·史派西、美国着名电影导演大卫·芬奇和英剧《纸牌屋》这3个关键词的受众存在概率较高的交集，由此预测，将三个元素结合在一起拍摄的作品将会风靡全球。果不其然，《纸牌屋》一问世，立刻火起来，在奈飞公司影视发行覆盖的国家，《纸牌屋》的收视率无不高居首位。
在国内，BAT（百度、阿里巴巴和腾讯的简称）三大互联网企业正在上演争夺移动客户端的“三国演义”，其实质就是大数据之争。对百度而言，互联网搜索引擎从第一天开始就是大数据应用，互联网产生了海量数据，从中找出需要的信息就是一个大数据的命题。百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据，以及爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。对阿里而言，马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。阿里设立了首席数据官一职，并将首席数据官陆兆禧擢升为公司CEO，还收购了移动App数据公司友盟，这表明马云对大数据战略非常重视。阿里拥有交易数据和信用数据，这两种数据更容易挖掘出商业价值。在传统门户网站时代，腾讯公司曾对大数据熟视无睹，与流量相伴的数据价值长期被低估，但进入大数据时代后，腾讯从这些海量数据中挖掘、分辨出用户的行为模式与兴趣偏好等，打造出专属于每个人的智慧门户。腾讯拥有用户关系数据和由此产生的社交数据，这些数据可以分析人们的生活行为，还能挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
大数据并非万能的。海量数据并不一定有商业价值，实际上，80%~90%的数据都是无用的。处理大数据是一项困难的工作，寄望于安装一套系统就能自动获得结果，无疑是异想天开。企业需要使用正确的技术和工具，制定合适的政策和工作流程，物色善于使用分析法和预测分析软件的统计人才，从而更精准地打造产品和服务，以满足瞬息万变的市场需求。
尽管对数据进行分析并获得有效信息的能力已成为全球各组织的头等大事，但是真正在这方面取得显着成绩的公司并不多见。大数据工作就像在一堆稻草中寻找一根针。不过，如果能发现这根“针”，也许就真的找到了商业竞争中的“定海神针”。
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