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　縱觀整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性革命，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場(chǎng)是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻。可以說(shuō)誰(shuí)能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的核心資源，誰(shuí)就能在接下來(lái)的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。

大數(shù)據(jù)，可以說(shuō)是史上第一次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營(yíng)商以及整個(gè)生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無(wú)論是企業(yè)級(jí)市場(chǎng)還是消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，亦或政府公共服務(wù)，都正或?qū)⒁�與大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。

DT時(shí)代，商業(yè)智能是企業(yè)數(shù)據(jù)分析必備之選】

獲取企業(yè)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)建立企業(yè)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系，將是未來(lái)每一個(gè)無(wú)論大中小型企業(yè)的必備之選。BI（Business Intelligence）即商務(wù)智能，它是一套完整的解決方案，用來(lái)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。

就中國(guó)市場(chǎng)而言，經(jīng)過(guò)幾年的積累，一般，大部分中大型的企事業(yè)單位已經(jīng)建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎(chǔ)信息化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的統(tǒng)一特點(diǎn)都是:通過(guò)業(yè)務(wù)人員或者用戶的操作，最終對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行增加、修改、刪除等操作。上述系統(tǒng)可統(tǒng)一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務(wù)處理)，指的就是系統(tǒng)運(yùn)行了一段時(shí)間以后，必然幫助企事業(yè)單位收集大量的歷史數(shù)據(jù)。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，企業(yè)也越來(lái)越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。一方面，大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關(guān)鍵的是，大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場(chǎng)的機(jī)會(huì)，最終能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上的創(chuàng)新力，大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平，降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)是看待現(xiàn)實(shí)的新角度，不僅改變了市場(chǎng)營(yíng)銷、生產(chǎn)制造，同時(shí)也改變了商業(yè)模式。數(shù)據(jù)本身就是價(jià)值來(lái)源，這也就意味著新的商業(yè)機(jī)會(huì)，沒(méi)有哪一個(gè)行業(yè)能對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生免疫能力，適應(yīng)大數(shù)據(jù)才能在這場(chǎng)變革中繼續(xù)生存下去。

當(dāng)下，正處于數(shù)據(jù)大爆發(fā)的時(shí)代，如何獲取這些數(shù)據(jù)并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析就顯得尤為重要。各種企業(yè)機(jī)構(gòu)之間的競(jìng)爭(zhēng)非常殘酷。如何基于以往的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)的運(yùn)行模式進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提前進(jìn)行準(zhǔn)備或者加以利用、調(diào)整，對(duì)很多企業(yè)機(jī)構(gòu)其實(shí)是一種生死存亡的問(wèn)題。這樣一種情況同樣適用于國(guó)家級(jí)別。正因?yàn)檫@一點(diǎn)，目前無(wú)論是在企業(yè)級(jí)別還是國(guó)家級(jí)別都開(kāi)始研究、部署大數(shù)據(jù)。

因此，隨著時(shí)代的發(fā)展，傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求了，企業(yè)期待著新的技術(shù)。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)代正在來(lái)臨。值得注意的是，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的目的是帶給我們更多的決策支持價(jià)值，并不是取代數(shù)據(jù)報(bào)表。報(bào)表系統(tǒng)依然有其不可取代的優(yōu)勢(shì)，并且將會(huì)長(zhǎng)期與數(shù)據(jù)分析、挖掘系統(tǒng)一起并存下去。

精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)，絕非一日一夕之功，需要在充分意識(shí)到數(shù)據(jù)分析為企業(yè)今后發(fā)展所帶來(lái)的巨大深遠(yuǎn)價(jià)值意義的基礎(chǔ)上， 將其視為一項(xiàng)長(zhǎng)期的工作任務(wù)。通過(guò)各類可運(yùn)作手段和多個(gè)相關(guān)部門(mén)的緊密配合，去將精準(zhǔn)數(shù)據(jù)體系建設(shè)融于到日常的工作中去。

如上圖所示，數(shù)據(jù)的獲取途徑是多種多樣的，但是歸類總結(jié)下，無(wú)外乎以下幾種：


1.公開(kāi)信息的搜集與整理

比如統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)、公司自己發(fā)布的年報(bào)、其他市場(chǎng)機(jī)構(gòu)的研究報(bào)告、或者根據(jù)公開(kāi)的零散信息整理，這類公布的信息，通常真實(shí)性較強(qiáng)，但是該項(xiàng)工作卻是一個(gè)日積月累的工作，需要持之以恒的不斷去搜集積累。

2.活動(dòng)

數(shù)據(jù)獲取的最為精準(zhǔn)的形式，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的今天，最好的表現(xiàn)就是“活動(dòng)或者政策+互聯(lián)網(wǎng)“手段的結(jié)合形式。以明確的主題的活動(dòng)形式，設(shè)置相應(yīng)的合理的必須的“門(mén)檻“形式，依托互聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)管理平臺(tái)，讓活動(dòng)參與者，填寫(xiě)必備的相應(yīng)我們所需的數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化的信息技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的搜集和分析整理。

3.問(wèn)卷調(diào)研

有時(shí)候?yàn)榱四撤N目的也會(huì)收集很特別的數(shù)據(jù)，調(diào)研問(wèn)卷雖然形式傳統(tǒng)，但是卻有其無(wú)法替代的作用意義。合理的問(wèn)卷調(diào)研形式，往往會(huì)起到預(yù)期無(wú)法想象的效果。

4.技術(shù)采集

信息采集技術(shù)，信息采集系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)信息挖掘引擎為基礎(chǔ)構(gòu)建而成,它可以在最短的時(shí)間內(nèi),幫您把最新的信息從不同的Internet站點(diǎn)上采集下來(lái)。信息采集技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)，針對(duì)定制的目標(biāo)數(shù)據(jù)源，實(shí)時(shí)進(jìn)行信息采集、抽取、挖掘、處理，將非結(jié)構(gòu)化的信息從大量的網(wǎng)頁(yè)中抽取出來(lái)保存到結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)中，從而為各種信息服務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)輸入的整個(gè)過(guò)程。該技術(shù)采集后的數(shù)據(jù)，信息雜亂無(wú)序，需要進(jìn)行定制化的數(shù)據(jù)清洗和篩選工作。

5.購(gòu)買的數(shù)據(jù)庫(kù)

市場(chǎng)上有很多產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)一般是以公司的名義買入口，不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機(jī)構(gòu)也會(huì)購(gòu)買，這類數(shù)據(jù)通常以行業(yè)性代表數(shù)據(jù)居多，而且數(shù)據(jù)一般無(wú)法滿足“時(shí)效性“，切無(wú)效數(shù)據(jù)較多。

6.咨詢行業(yè)專家


當(dāng)然是有償?shù)�，這個(gè)在一些企業(yè)戰(zhàn)略實(shí)施項(xiàng)目中比較常見(jiàn)的。有些行業(yè)專家會(huì)專門(mén)收集和銷售數(shù)據(jù)。

海量數(shù)據(jù)是金礦銀礦，但海量數(shù)據(jù)不是金銀財(cái)寶。精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的獲取，是一個(gè)去粗存精的過(guò)程，面對(duì)浩瀚的結(jié)構(gòu)性、非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)形式的處理已蒼白無(wú)力，需要更加專業(yè)的技術(shù)手段，更加深度的數(shù)據(jù)構(gòu)建思維，并且將數(shù)據(jù)的積淀付諸于日常的工作中。

在今天，數(shù)據(jù)庫(kù)及人工智能的技術(shù)在不斷地發(fā)展著，因此數(shù)據(jù)信息的作用也變得越來(lái)越重要。企業(yè)的信息包括生產(chǎn)、市場(chǎng)、銷售以及各種顧客的競(jìng)爭(zhēng)信息，這些都是企業(yè)所擁有的戰(zhàn)略性的資源，是企業(yè)構(gòu)建商業(yè)智能系統(tǒng)的重點(diǎn)。








在如今的大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，每個(gè)企業(yè)都需要做好自身對(duì)于內(nèi)部的管理，開(kāi)啟適合的商業(yè)數(shù)據(jù)智能模式，這樣才可以更好的進(jìn)行運(yùn)營(yíng)以及發(fā)展，只有這樣企業(yè)才能處于不倒之地。