大數據的價值可以體現在哪些方面？

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題主小白一枚，想了解一下最近一直備受關注的大數據行業。大數據的應用有哪些方面？價值是如何體現的？

這幾天重溫《西部世界》時不禁想：運用大數據，未來會幫助人、操縱人甚至製造人類社會嗎？目前仍未知。劇情到最後還是落入了人性、自由的探討，大數據的創造結果，最終被人性所映射的迷幻意識所撼動。

這其中除了人類迂迴尋求的自豪感安全感，最近不斷迸發的科幻題材作品，也都昭示了大數據時代的日新月異和不可預測。

要探討大數據最核心的價值，大致有兩個方向：一是人類學社會學上思維文明的進步，一是經濟學上收益與效率的突飛猛進，而這種價值也可分為技術價值、商業價值、行業價值等等。

近年來「大數據」所蘊藏的巨大潛力和能量在各行各業不斷積蓄，整個數據行業的技術基礎和實踐能力也不斷提升。它在經濟社會逐漸發揮著新興中流砥柱的作用。對大數據價值循序漸進的探討，就很有必要適時引用到大數據的經典理論「三重門」加進理解。

「三重門」即「交易門」、「交互門」、「公開市場門」，循序漸進地指出大數據帶給人類的幾點核心價值。

1.技術價值

大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。

大數據的「三重門」理論中「交易門」，則是大數據技術價值的核心映射。

「交易門」即客戶與企業進行交易的數據，客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。

「交易門」是推進企業數據驅動業務，與客戶聯繫溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，例如目前很火的「馬拉松宣傳」，各種機構爭相試驗，然而真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。

無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了這種演算法公司雨後春筍般的出現，例如北京春雨、數據堂、TalkingData、中科曙光等。至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

2.商業價值

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？

而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。

單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略是其快速發展的根本動因。

通過數據分析的結果來驅動運營方式，最終能幫助運營者乃至企業決策者憑藉數據和邏輯分析能力指導業務實踐。

大數據的第二重「交互門」映射了其耀眼的商業價值。

「交互門」即花園裡的數據，企業與客戶的交互數據，例如用戶瀏覽APP或網頁痕迹、購物實體店腳印足跡等，這些數據本身代表的是客戶單向的行為。

如果說直接的交易數據更多的是帶給企業商品質量差異的反饋，那麼這些行為數據能夠帶給企業的，則更多是用戶的習慣喜好等差異反饋，讓企業能夠摸清用戶的需求、傾向，以便更好的調整推薦、推出產品吸引潛在的客戶。

大數據的商業價值讓業務更高效、更精準、更低成本、更有據可依、更便於優化、更利於長遠發展，帶來不可計量的實際商業價值。

例如，步步高公司就是一個典型的通過大數據落地革新之後，重新容光煥發的傳統企業，步步高涉及的運營範圍已經很廣，線下線上都飽滿，然而這麼多的流量數據並沒有得到適時的採集、統計和分析。

於是同很多傳統企業一樣，步步高尋求了提供大數據服務更新的公司幫助，步步高找的TalkingData公司對步步高進行了資產的數字化整理，把線下線上的數據統一整合起來，展現給步步高全景的市場反饋，實現了全渠道的高效轉化，跨越客戶收益從0到1的距離。

大數據帶來的商業價值不容小覷，TalkingData為步步高量身定製的全新活動評價指標體系，全渠道活動營銷直接帶來客流同比周末提升1.26倍；全場銷售額同比周末提升1.47倍，主力店梅溪百貨銷售同比提升1.52倍；活動7天增長2.7萬粉絲，日最高增長10160粉，活動日均增粉較平日提升56倍，較效果最好的元旦提升21倍。參與活動的粉絲轉化率高達62.8%。

數據驅動已經成為現代企業的新興業務增長力。

3.行業價值

大數據的第三重門「公開市場門」則映射了其更為宏大的行業價值。

「公開市場門」即客戶在一個開放市場中的各種行為數據，大部分其實不直接與特定企業行業相關，但它能夠很大程度地引導企業各種業務的開展方向，為整個行業的走向提供社會趨向指導。

例如微信微博流量、區域偏好、移動數據、娛樂項目偏好等等數據，它能夠勾勒客戶的個人心理畫像，展現行業發展在市場反饋中體現的影響，和人們的態度趨向。

舉一個2015年大數據例子。據林克艾普數據挖掘後發現，2015年我國成年國民圖書閱讀率為58.4%，較2014年上升了0.4個百分點。從閱讀量來看，2015年我國國民人均紙質圖書閱讀量為4.58本，與2014年相比增加了0.02本，但對比2013年的4.77本還有微弱下降。報紙和期刊閱讀量分別為54.76期和4.91期，與2014年相比也出現了不同程度的下降。

假設你所在的企業不是圖書業、報刊業甚至連文化業都不是，也許是電子產業、餐飲行業、服裝行業等等，這則大數據信息與你的行業無直接相關，但可以從中得到的是廣告投入的渠道選擇變化。可能要從紙質廣告投入中移出一部分給電子宣傳。還有紙質圖書的復興趨勢，也使得其他行業有了走「文化情懷道路」的試驗可能。

如越來越多書店與咖啡館的結合，衣服上與文藝作品人物有關的畫飾，kindle等電子閱讀方式的火爆。

另外，移動數據越來越成為大數據領域關注的焦點。隨著智能手機的普及，移動化及移動應用的數量不斷擴大，移動端數據因此更加普及，與以往的業務數據不同，這些數據更加個人化，也更適合於各種不同場景的應用。

例如，媒體公司會選擇在八點至九點上班高峰期人人埋頭看手機的時候，發布流量文章；地圖導航軟體會在你去到一個新的城市時，推來城市的遊玩攻略美食地圖。

大數據技術要求要滿足不同的應用場景，以將人們的生活各個方面用大數據無縫聯合，推動各行各業的發展、演進和革命。

像前文提到的國內TalkingData這些領先的獨立第三方移動數據服務平台，則可以用數據透析世界新玩法，幫助傳統企業完成基於移動互聯的數字化轉型，從而使企業升級成為數據驅動的新時代企業，促進整體行業的革新，同時也深刻影響著每一個人的日常生活。

4.社會價值

最後，不得不說的社會價值。要記得，無論科學技術如何發展，從人本主義的觀點上來說最終的目的都會落到「人」的身上，落到能否促進人類社會的進步，能否增進人的幸福。

大數據為人的生活帶來的不僅只是便利，還有緊密的生活服務網路，當一切都可以按照人們的喜好需求來計量，社會又會步入怎樣的新時期呢，可以拭目以待。

總結來說，大數據的價值是時代性的價值，大數據是解決這個時代更新的方法，而非永恆不朽的論題。我們利用大數據創造了時代價值，最終它也要進步，甚至會被新興的驅動力淘汰。但這，也正是大數據的價值之一。

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大數據的價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等

但在實踐中，我更加喜歡把數據的價值分為兩個方面，一個方面是給企業創造營收，另一個方面就是給企業節省成本。整體梳理的框架如下，請大家參考：

除了上面我對數據價值的理解外，阿里前數據委員會主席車品覺老師從數據的應用價值出發，歸納出如下的5類數據價值，也有一定的道理，大家可以作為參考：

以下就是我對數據價值的理解。

歡迎大家拍磚指正，歡迎大家關注我的知乎專欄「大數據實踐與職業生涯」並留言，專欄會陸續的推出過往十多年的大數據工作經驗總結和我的一些研究實踐成果。如果你是大數據新人，或者想轉行進入大數據領域，或者大數據職業生涯上存在一些疑惑，都歡迎關注我的知乎live分享「大數據人的職業生涯規劃」、「數據分析師-從零入門到精通」、「大數據人的數據科學家之路」。

除開營銷電話那種數據本身就是生意的。

我理解的價值在於決策。

我們需要的是做出決定，買還是不買。

我們做出決策的判斷，依據於信息。

但符號不等於數字，數字不等於數據，數據不等於信息。

大數據，更多是在重塑獲得信息的環節。

原來的信息太過粗陋，太過含糊，太過延遲，無法互動.....就像把你丟到一個陌生的城市，然後給你塞上一張過期卡通地圖。

你怎麼能找到想去的地方？

你需要自己的定位，你需要及時的地圖更新，你需要地鐵和航班，你需要當前氣象，道路擁堵情況，......

你甚至需要公交推薦或者行車導航.......

也有人掂量著手裡有限的推廣預算，更需要你考慮訂車服務......

當然，還有人在你不知道的地方，注視著你，規劃著向你推薦特色產品，本地美食，或者把你歸入人群，監查著道路運輸，評估著經濟指標......也或者，策劃著恐怖襲擊.......

大數據是為人工智慧鋪路的未來可能會成為基礎學科

就像高等數學一樣的存在…

大數據本質就是更懂你。

比如你常駐在北京，剛在飛豬上訂了飛上海的機票，然後就各種上海的景點，酒店優惠券推送給你。

吃飯時會給你推薦一些你平時喜歡的口味菜品。

給你推薦的酒店提供的床單被罩和你在某寶上買點同一款。

大數據的場景太多了，歸根結底就是比你更懂你。

熱雲數據經過多年的發展，積累了海量的數據，其完整性和豐富性不僅能夠幫助移動互聯網企業真實反饋用戶的真實數據，並且能夠支撐到整個行業的生態鏈，還能基於用戶行為找到相似用戶群體未來的去向，更多的對具體行業發展趨勢做預測。熱雲數據領先的技術以及優質的數據分析服務，得到了越來越多客戶的信賴與支持。

眾所周知，大數據當中含有許多的隱藏價值，將收到的數據應用到實際的案例中，還是有一定的流程，主要分為三步：

1.採集，大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端，如網頁、手機應用或者感測器等的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。

2.導入、預處理，雖然採集端本身會很多資料庫，但是如果要對這些大數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分散式數據中，或者分散式存儲集群，並且在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。

3.統計、分析，統計與分析主要利用分散式資料庫、或者分散式計算來對存儲於其內的海量數據進行常用的分析和分類匯總等，以滿足一般性的分析需求。

大數據在多個行業當中都有應用，產生的價值，也是無法比擬的，下面就以零售業、金融業、醫療業、製造業等，為其說明真正的價值體現。

1.零售業，大數據需應用需求目前主要集中在客戶營銷分析上，即通過對客戶行為的分析，做好貨架商品擺放、市場營銷、產品推薦等。

2.金融業，金融業對信息系統的實用性要求很高，且積累了很多的客戶交易數據。目前金融業主要信息需求是客戶行為分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

3.醫療業，醫療業大數據應用的當前需求來自疫情和健康趨勢分析、電子病例、醫學研發、臨床試驗等領域。

4.製造業，製造業大數據應用的需求主要是產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。可免除產品研發過程中不必要的重複及改善生產和組裝的流程，以提高整體價值鏈的競爭力，也可讓產品更符合消費者的需求，提高產品的價值。

大數據時代的到來，影響變革著我們的生活方式，大數據產業，給我們帶來了什麼改變？ - 大數據多智時代

泡妹子這方面有很大作用

數據之間的模式，也即事物之間的相關關係，從而認知世界。

關注了問題之後，一直圍觀來著，今天在路上琢磨。有了思路，來回答一下。

作為一個進入大數據這個行業不到一年的銀。深刻的我說不了。但是可以用形象的一些詞語來解釋。

之前看到網上一個文章，記得裡面一段描述，「有多少人，每天穿著網易嚴選，刷著知乎，泡在豆瓣，標榜著自己是活在北上廣的文藝青年。」

從這裡面，我們就可以看到類似大數據。只不過作者是猜，大數據是分析。

通過用戶在網路上的操作數據，他經常登陸嚴選，刷知乎，泡豆瓣……等等一個人互聯網的操作數據。就可以通過他的操作分析他的行為數據。後台對行為添加標籤，然後就可以勾勒出一個滿是標籤的「人像」。或者我們把他稱之為，行為畫像。

通過這樣的分析，就可以細化目標人群。

然後就發現這類人有一個共同特點，他們就是「文藝青年」

現在行為畫像這類分析，在大數據里也有很多應用。最普遍的比如說亞馬遜的為你推薦。同時這類分析也非常有助於企業的精準營銷，比如，數字營銷時代的廣告投放。

大數據這兩年已經過了炒作概念的階段，開始進入實際應用過程。很多應用軟體也是基於對數據利用進行的開發。比如利用交通數據的公交類app。

我的理解是，大數據價值非常大，不合法應用也會很危險。不然為什麼前段時間某公司高層都被抓了那。
之前一個同事就說過，人一進去網路，時間長了，和裸奔沒有區別。

那麼，數據就是你裸奔的痕迹。

以上。歡迎交流。

之前菜鳥跟順豐撕逼……

人流

先說幾方面精準營銷，個性化推薦

可以節約營銷/廣告投放成本，提升轉化率。

輿情/市場分析

分析自身、競對產品口碑，了解用戶需求

反欺詐，反作弊

通過大數據分析個人或群體行為

物流