如今，小到街边商家，大到宏观国家政策，都在讲大数据。不过，真正搞清楚什么是大数据的人肯并不多。其实，大数据故名思议肯定体现在“大”上，可数据是一个比较抽象的东西。

大数据的定义

世界著名咨询机构麦肯锡曾对“大数据”给出一个明确的定义：大数据就是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度四大特征。

话说回来，了解了大数据的定以后，我们再来看大数据的价值，从业务层面来看主要是以下三个方面的内容：

一、数据驱动业务

通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务等。

二、数据对外变现

通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务等。

三、数据辅助决策

为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策。

利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势，这些都可以为辅助决策服务。我们掌握的数据信息越多，我们的决策才能更加科学、精确、合理。从这个方面看，也可以说数据本身不产生价值，大数据必须和其他具体的领域、行业相结合，能够给企业决策提供帮助之后，才具有价值。很多企业都可以借助大数据，提升管理、决策水平，提升经济效益。

根据小亿的研究范围，我们也将重点展开第三点的价值，为大家深度剖析企业如何利用数据辅助决策，将大数据的价值发挥的淋漓尽致。

让数据辅助决策，分为三步走：

1、数据存储与整合：夯实海量数据存储与处理能力，支持大数据接口与应用。

过去，受限于技术架构，传统数据中心通常采用T+1的模式进行数据整合

在大数据的当下，更多的分布式架构的大数据库运营而生，他支持数据分布式存储、计算、他良好的扩展性能更好的适用于数据运算的要求。

以高斯DB为例他通过Shared-nothing（无共享）架构以高性能和易用性等特性助力客户应对海量数据分析挑战，轻松实现万亿秒级查询。目前亿信的数据应用线产品，已全面兼容GaussDB

2、数据资产梳理：打通数据治理全过程，梳理数据资产，提升数据质量。

数据有了良好的分类和存储后我们需要进一步关心数据的质量和管控。

亿信有数据治理全线的产品及咨询方案，含元数据、数据质量、数据标准、主数据、数据资产、数据生命周期管理等9核心产品线。

3、数据分析与决策：全面建设数据应用服务，促进企业数字化转型。

过去的13年亿信一直在深耕BI领域，我们的BI产品能够帮助完成一站式数据分析的诉求，包括但不限于数据源适配、数据填报、数据整合和数据分析，产品以人为本，能够面向不同角色的用户提供支撑和服务。

包括面向实施人员0编码的报表制作、面向开发者灵活的自定义及拓展接口、面向数仓人员的快速的搭建，以及面向运维人员可视化的稳定运营。从用户层面，他不不仅能支持决策人员洞悉数据，也能支持业务人员自助发现数据价值，实现从顶层到基层的宏观应用与管控。