從發現價值到創造價值， 大資料将成為“網際網路+” 産業更新的驅動力。 過去，資料的價值主要應用在決策領域，典型應用是商業智能(bi, business intelligence)在企業經營管理層面的應用， 即通過資料收集、管理和分析等方法，将資料轉化為知識， 發現資料的價值，進而提供決策支援。随着資料體量的不斷增加和處理資料能力的提升， 大資料已經成為一類新的資産， 其應用場景正在不斷擴寬，除了決策支援、 提高效率等發現價值功能之外，大資料還能創造價值的功能： 一方面，大資料可以幫助提供傳統模式下所無法提供的産品， 滿足使用者需求， 例如大資料完善個人征信體系，幫助金融機構提供消費金融産品；又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通資訊服務；另一方面，大資料還可以創造需求， 例如，大資料可以助力實作人工智能， 這是新技術創造的新需求。
大資料延伸 bi 内涵， 提高企業效率
大資料分析結果為企業經營決策提供支援，幫助企業提高效率，這實際上是傳統 bi 範疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰， 網際網路與産業結合背景下的大資料應用将有助于提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型， 實作産業更新。
大資料促進商業智能的加速發展，這是因為：第一，大資料的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性；第二，大資料的存在提高了企業的商業智能意識， 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個資訊系統，其所包含的大量資料反映了企業的日常經營情況，若能加以分析和利用，将為企業創造巨大的價值。
目前，大資料應用可以幫助企業實作戶關系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量績效等功能：
客戶關系管理（crm）：通過客戶資訊統計，使企業有針對性的根據客戶需求來定制産品和服務，提高客戶忠誠度，還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶；
赢利能力分析：幫助企業分析利潤來源、各類産品赢利能力、費用支出是否與銷售成正比等；
控制成本：根據統計資訊優化流程，如降低庫存、減少損耗等，助于企業控制成本；
績效管理：利于商業智能确立對員工的期望，幫助他們跟蹤并管理其績效。
麥肯錫調查顯示， 資料挖掘的商業價值巨大， 大資料在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生産力，創造約3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生産力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高0.5%-1.0%的生産力 和 60%的淨利率。
大資料滿足需求， 市場空間巨大
大資料可以幫助提供過去所無法提供的産品， 滿足使用者需求。 這種模式在傳統産業中比較常見， 過去，一些行業的使用者需求雖然存在， 但是由于缺乏有效的技術手段，導緻市場參與者無法提供合适的産品迎合市場需求。大資料技術興起後，将帶動一系列創新産品推出市場， 這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統産業的廣度，這将是是一個正在挖掘的巨大市場。
以交通領域的實時交通資訊服務和車險定價為例，這兩個細分領域的需求本來就存在，但在大資料興起之前，傳統模式無法提供最優的産品，而大資料技術下的産品優化可以更好的滿足需求，提高使用者體驗。
千方科技旗下掌城科技通過大資料技術提供實時交通資訊服務。 掌城科技通過向計程車公司和公共汽車公司購買資料、 向政府部門臵換資料、利用千方自有資料的形式彙集城際交通資料， 基于浮動車的算法模型，對資料進行二次開發，以建立實時交通資訊服務平台。 目前， 掌城科技營運着北京、上海等全國 30餘個大中城市的實時路況資訊，準确率極高。 目前，千方已将交通資料收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域，目标通過大資料技術提供更加全面的公衆智慧出行服務。
大資料技術将參與車險定價，使定價更加科學。随着車聯網的興起，obd（on-boarddiagnostic車載診斷系統）等聯網的車載裝置，成為車聯網中的智能節點，連接配接運動中的人、車和道路環境，讀取行車資料，進而分析出車輛能耗、故障等車況資訊以及駕駛者的行車習慣：通過g-sensor監測車主的諸如急刹車、急加速和急轉彎等危險行為，通過破解can-bus協定監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手刹等不良駕駛習慣，通過gps擷取車輛的位臵資訊和裡程資料，這些資料将改善車險定價技術與核保政策，提升精準定價能力。
大資料創造需求，拓寬市場邊界
大資料創新産品拓寬市場邊界， 供給創造需求。 大資料創造價值功能， 除了提供産品滿足市場已經存在的需求外， 基于大資料的新産品還将創造新供給，帶動新需求， 打破原有的市場邊界，想象空間巨大：
一方面大資料能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值：
例如 airbnb 擁有海量的獨有資料，包括旅遊地、使用者評論、房源描述、社群資訊等，airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流，搜集所有的相關曆史資料。當使用者在搜尋一個住宿的地方時， airbnb 利用大資料分析通過airbnb 社群告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地，甚至能夠幫助使用者更深入地了解某個地點，包括地理資訊無法描述的文化或宗教上的區分。uber 則是利用地理位臵和其使用者的綜合資料，大大縮短司機開着空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。
另一方面大資料能夠空前準确的預測未來，進而能獲得前瞻性的商業價值：
例如社交資料分析公司 topsy 準确預測了 iphone 4s上市後的市場表現，同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值，因而蘋果以 2億多美元的價格收購 topsy。
大資料産業鍊分析
大資料産業鍊可以分為四個部分： 資料采集和整合、資料存儲和運算、資料分析和挖掘、資料應和消費。資料采集和整合是指通過技術手段從網際網路、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等采集資料，然後把資料按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用資料并進行智能分析和挖掘，将資料轉化成價值資訊或者産品，為決策支援、提升效率、 創新産品提供依據。
資料資産開始成為核心資源
擁有資料，大資料時代的王者。在大資料時代， 資料資産已經成為核心資源， 2012年，奧巴馬政府明确提出 将“大資料戰略”上升為國家意志，并将資料定義為“未來的新石油”， 是以，擁有資料可謂是大資料時代的王者。 擁有資料的機構可以分為三類：
一是既有資料、 又有大資料思維的網際網路公司，如阿裡巴巴、騰訊、京東、 google、amazon等，在網際網路端積累了大量的資料資源，而且此類公司 it 起家， 對大資料有天生敏銳的嗅覺， 大資料技術也相對成熟， 是以，網際網路公司 可謂是最早使用大資料的機構，成為大資料應用的先行者；
二是傳統軟體公司轉型網際網路，通過 saas 模式為使用者提供服務， 例如用友軟體推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供财務管理應用， 也可以認為是既有資料、 又有大資料思維的模式；
三是擁有資料，缺乏大資料思維的機構，這類機構手裡掌握着大量的資料，但是沒有能力自己有效利用， 例如金融機構、 營運商、政府部門等。
使用資料，資料變現的推動者。對于手裡掌握大量資料，但沒有能力變現的機構而言，需要專業的第三方公司提供大資料服務，主要是各類 it咨詢機構和行業應用軟體廠商，尤其是行業應用軟體廠商， 在各自的領域具有天然的卡位優勢： 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的營運維護， 行業應用軟體本身就是重要的資料來源，軟體公司 屬于不擁有資料，但可以接觸到資料的機構， 且天然擁有大資料思維和大資料技術，以及良好的行業客戶關系，從資訊系統建設延伸到大資料營運順理成章。是以，各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有資料機構的重要合作夥伴， 助力其探索大資料價值變現。
大資料技術是重要生産力
大資料應用好壞的關鍵除了 資料本身，還在于大資料技術， 大資料技術包括資料采集、資料存取、基礎架構、資料處理、統計分析、資料挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣， 随着資料體量增大和資料複雜性程度提高，大資料技術本身也處于快速疊代的發展過程中。值得一提的是，大資料技術落地的一大重要因素在于如何實作技術與業務的融合， 這背後需要深厚的業務了解， 對于既有資料、 又有大資料思維的網際網路公司 來說，技術和業務本身是互相驅動、共同發展的， 對于擁有資料，缺乏大資料思維的機構而言， 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。
本文作者：佚名
來源：51cto