随着大数据产业的蓬勃发展，大数据时代的商机可以说是无所不在。那么在大数据时代，提供大数据商业服务的企业的核心竞争力究竟在哪里呢？我们梳理了一个核心竞争力的三层架构：
由于数据已经成为新时代的资产，因而拥有数据资产的企业也就拥有了天然的竞争力，掌握着最为核心的价值。当今政府、央企所掌握的数据资源最多，随着这些数据的逐步开放，围绕这些数据所产生的商业服务，其产值也会巨大。大型互联网企业如阿里巴巴、腾讯等也掌握着庞大的数据资产，在数据产业链中居于上游地位，占据着产业优势。
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当然仅仅拥有数据资产，并不意味着立即就能数据变现，还需要具备数据处理能力。这里的能力指的综合能力，包括技术、标准、管理、流程、人才等综合的数据处理能力。有了数据能力，就能有效地将数据资产转化为数据产品和服务，实现数据的商业价值。
大型的大数据平台和工具开发商，比如Hadoop平台服务商Cloudera，以及国内的如星环、清数这样的公司，拥有综合的数据处理平台和技术，能够帮助数据资源方发掘数据价值，占据了产业链的中游。
在核心竞争力的末端和下游，是数据的行业应用和产业应用。即便有了数据资产，也有数据能力，开发出了数据产品，最终仍需要将产品付诸应用，才能构建一个完整的产业链条。因此，具备行业应用资源和经验，能够有效的将数据产品和行业应用结合的服务商在大数据价值链中也能占据一个重要的位置，大数据在医疗、金融、教育、工业制造、电子商务等应用领域都能发挥巨大的价值。
数据资产位居数据价值链和核心竞争力的最上游，在未来的大数据产业竞争中，将起着至关重要的作用。拥有数据资产，就拥有了致胜的先决条件，因而数据资产就是企业的命脉和根基。然而企业本身已有的数据和收集的数据并不都能成为资产。如果不能对数据进行有效的管理和治理，即使数据再多，对于企业来说也只会是垃圾和负担，非但不能成为资产，还有可能拖垮企业。传统的企业IT信息管理和数据管理中存在着一些比较严重的问题，阻碍着数据有效的转变为数据资产，我们总结有以下几点：
数据管理意识淡薄：没有认识到数据的重要性，没有建立数据是企业的核心资产的意识，更多的关注的是生产、销售流程等其他方面。
未建立数据标准体系：大部分的传统企业都缺乏数据标准体系，数据的管理无章可循，无法可依，所依托的是散乱的人为的管理方法。
不注重数据质量:一些企业即便是有数据管理的意识，也建立了一些不成体系的数据字典（元数据）或数据标准，但是数据质量参差不齐，数据没有做系统的转换、清洗、校验和结构梳理，因而不能得到有效的加工和利用。
缺乏支撑数据处理的信息技术体系：传统企业由于本身信息系统的建设滞后或是不完整，更是缺乏新型数据处理的IT架构和体系，因而数据停留在原始的粗糙的状态。
没有完整的数据生命周期管理：数据没有被作为企业信息流转的有效载体进行全生命周期的管理，只有部分过程被记录和管理，其他部分缺失，因而不能形成对数据过程的有效记录、跟踪、回溯、审计及传递，无法形成生命周期闭环。
不能有效应对数据的安全和隐私问题：一旦数据的安全和隐私管理不善，所带来的后果及损失很严重，因而在数据的安全和隐私问题面前，出现了令人哭笑不得的局面:一方面知道数据蕴含着巨大的价值，一方面又不敢触碰和开放，致使很多拥有大量丰富数据资源的部委和企业，如移动、税务、银行等，谈数据开放就色变，被业界形容为“坐在金山上啃馒头”。但同时数据安全和隐私问题确实不可小觑，需要建立有效的保障体系，和采用先进的数据脱敏、泛化、加密等手段，有条件的发掘数据的价值。
以上的问题涉及到大数据管理和治理的方方面面，严重阻碍了企业的数据资产化和价值变现进程。因其关系到体制、体系、标准、技术、安全等各方面，而建立和完善这些方面的过程肯定不是一天两天，在这个过程中，大量的数据在沉睡、在长灰，数据的价值被埋藏。因而快捷高效的建立好大数据管理和治理体系，是很多企业亟待解决的问题。
在数据量急剧增长，企业面临的竞争不断加剧，以及企业需要精细化运营、精准的服务客户的大趋势下，大数据管理对企业来说，不再是一种选择，而是一种必然，逃避和抵抗都是徒劳的。这反映在几个方面：
首先，由于企业需要处理和整合的数据源和数据量在不断增长，因而企业不得不尽快加强数据管理的基础设施和提高数据管理技能，否则，如果从基础和技术角度远远落后的话，将会很难再赶上。容量规划（产能计划）比以往任何时候都要重要，需要进行合适的调整以适应大数据指数级的增长。同样的，从商业角度来讲，延迟使用大数据将会耽误商业价值的实现和提升。
其次，企业需要将大数据融入企业数据。哪怕只是从使用一个大数据的数据仓库开始。之后需要逐步融合Web日志、传感器数据、运营日志等其他数据，这个过程中，还需要判断每个类型的数据如何融入企业数据的总体架构，如何发挥价值。对企业来说，需要的是利用大数据，而不只是管理它。收集和存储大数据都要花钱，所以不要让大数据管理成为一个成本中心，需要寻找方法来从大数据中获得商业价值。当选择大数据平台来管理数据时，需要考虑成本、价值、新技术、开源技术等多方面因素。
大数据管理对企业实现商业价值体现在以下几个方面：
首先，先进的数据分析是从大数据获得商业价值的主要路径，这是很明显的事实，它甚至有一个专门的名字：大数据分析。随着大数据可用性的提高，企业对高级分析的需求也在增长，可以从其研究中获得新的商业事实和见解。
将大数据与传统数据相结合是另一种实现价值的途径。 例如，对客户或其他业务实体的360度画像，当同时基于传统企业数据和大数据会更加完善和强大。大数据可以来自新客户接触点如移动应用、社交媒体等，就可以丰富对客户的视图。
大数据可以扩展旧的应用。这包括前面所提到的任何依赖于对用户进行全方位画像的应用。大数据也能够加强分析型应用对于数据样本的解析能力，特别是在欺诈防范，风险控制和客户细分方面。
大数据还可以催生新的应用。例如，近年来，一些货运公司和交通部门已经添加了大量传感器到每个车队的车辆和动车/高铁车体中。来自传感器的数据流使他们能够更有效地管理移动资产，更加及时可靠的运送，可以识别不符合规范的经营，并提前发现需要维修的车辆或部件，而传统的方式是很难做到的。
那么大数据的管理和治理体系，具体涉及到哪些方面呢？其实上面我们所列出的问题，也就是我们具体要解决的方面了。我们把它们更系统的归纳为以下的几个方面：
· 建立数据驱动的管理体系和架构；
· 大数据治理体系，这其中包含数据标准、数据质量、数据生命周期等关键部分；
· 大数据信息技术体系；
· 大数据安全隐私管理体系；
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