互联网、移动网络、社交媒体、各种传感器每时每刻都会带来海量的数据信息。甲骨文、IBM、微软和SAP这些专业公司在软件智能数据管理和分析业务的投资已超过15亿美元。与此同时，越来越多不同规模的企业察觉到数据背后的潜在商机。但不禁提出疑问：谈论大数据时，是否清楚自己应该干什么？
作为时下最为火热的IT词汇，大数据的商业价值成为当前热烈讨论的话题。随之派生的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等概念逐渐成为焦点。据统计，现在一家大型医院每秒钟会产生12万个生理健康数据，一家银行每天要处理500万笔信用卡交易。
对于用户而言，这些庞大的数字意味着什么？
在美国有一句谚语：除了上帝，任何人都必须用数据说话。对于用户而言，大数据实质上意味着效益的提升。例如制造业和零售业，可以通过数据分析全面优化市场、采购、销售、服务等环节，从而有效节约成本，以及真正了解用户来实现精准营销、提升客户体验，达到决策最优化和效益最大化。“大数据的核心是对数据的应用，今天很多企业之所以用大数据，就是希望通过数据分析处理，更精准地把握用户行为。”IBM大中华区大数据专家刘海亮解释道。
在大数据促进企业了解客户方面，刘海亮举出了收视率的例子佐证，他说：“现在全中国做收视率调查，样本量很低，但广告产业是几千亿元的产值，有人在操心如何解决这个问题。其实很简单，只要把机顶盒数据拿回来，就可准确知道观众何时开电视收看节目，结果非常有意义。”
在提升效益方面，IBM中华区企业营销管理解决方案总经理孙崇腾谈及了IBM与服装企业合作的案例。他提到中国目前在鞋服业存在的问题是高库存，IBM为一家服装企业提供了门店补货系统和排班系统的解决方案。一方面借鉴国外同类品牌所采用的市场导向补货策略，及时调整门店与配送仓之间的商品库存分布，降低库存风险。另一方面，通过有效的排班机制，确保门店提供优异的顾客服务在完成销售任务外，降低人力资源成本。
既然已经了解到大数据应用所蕴藏的巨大商业价值，作为用户，又有什么可以作为的？对此，刘海亮认为用户最初的大数据工作应专注于从现有的内部数据源获得洞察，他说：“做大数据不要好高骛远，今天绝大多数政府、管理机构已有数据基础了，可从已拥有的数据开始。”
他还强调，新型的大数据采用模式应专注于提供可度量的业务价值。换言之，每一个决策须对应核心业务价值，大数据项目的成功在于最终展现出的业务价值有多大，“企业必须明确自己是否需要做大数据，在分析前要有清晰的目标，不能单纯为了要做大数据而做大数据”。
时至今日，大数据浪潮滚滚而来。无论是否做好准备，这些庞大的数字价值堪比黄金和石油。有人断言，当下的社会是得数据者得天下。事实是否如此，让我们一同拭目以待。
