大数据的应用及带给企业的挑战
大数据的应用及其带来的机遇与挑战
大数据的应用及其带来的机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当前科技领域内极为热门的话题。
作为一种新兴技术，大数据有着无限的潜力，对于各个领域做出了巨大贡献。
同时，大数据也面临着一系列的挑战。
在探究大数据的应用以及其带来的机遇与挑战之前需要明确大数据的定义。
1. 大数据的定义大数据是指那些传统的数据处理方法不足以处理的、规模极大、分类繁多、数据类型繁杂的数据集。
通常来说，大数据的数据集大小已经远远超出了个人电脑、局域网等单一计算机的处理能力，因此需要借助于分布式系统。
2. 大数据的应用大数据的应用几乎涵盖了所有行业领域。
下面就从互联网+、智慧医疗、智慧农业、智慧城市、金融等方面来探讨大数据的应用。
2.1 互联网+互联网+是一种融合了互联网技术与传统产业的经济形态。
通过大数据技术，互联网+上的平台能够为不同领域的企业、个人提供各种服务和资源，提升运营效率、开展创新业务、优化用户体验等。
2.2 智慧医疗大数据技术在医疗行业中的应用也十分广泛，例如疫情追踪、病历信息管理、个性化诊断与治疗、药品研发等。
智能医疗设备、远程医疗、医疗大数据分析等，也正成为当前医疗行业的新趋势，为人类的健康保障提供了更多的可能。
2.3 智慧农业大数据在农业行业的应用，可以帮助提高农业生产效率、增加种植收益、降低农药使用量等。
例如使用无人机、地面传感器等设备进行农场数据的实时监测、检测农作物病虫害等。
2.4 智慧城市大数据在城市管理和服务方面有着广泛的应用，例如垃圾分类、交通管理、城市规划、城市治理、流动人口管理等。
智慧城市的建设不仅可以提高城市治理的效率，同时也能使城市居民享受到更便利的生活服务、更优质的生活环境。
2.5 金融大数据在金融行业的应用有着举足轻重的地位，例如个人信用评估、欺诈检测、风险控制、市场分析等等。
使用大数据技术可以对市场的走向和趋势进行更精确的预测和分析，为金融行业提供更高效的服务和更好的用户体验。
大数据在企业中的应用
大数据在企业中的应用随着信息技术的不断发展，大数据逐渐成为企业发展中的重要资源。
大数据是指海量、高速和多样化的数据集合，具有应用领域广泛、价值潜力巨大等特点。
本文将探讨大数据在企业中的应用，以及其对企业运营和决策的影响。
一、大数据在企业运营中的应用1.1 客户分析大数据可以帮助企业深入了解客户需求，通过对客户行为和消费习惯的分析，定制个性化的产品和服务。
企业可以通过挖掘大数据中的信息，预测客户需求的变化趋势，提前进行市场调整和产品创新。
1.2 销售预测大数据分析可以提供准确的销售预测，帮助企业优化库存和供应链管理。
通过对历史销售数据和市场趋势的分析，企业可以准确预测销售量，合理制定生产计划，降低库存风险和成本。
1.3 市场营销大数据可以帮助企业进行精准营销，提高市场推广效果。
通过对消费者数据和市场反馈的分析，企业可以制定个性化的营销策略，精准定位目标客户，提高广告投放的效果和回报率。
1.4 供应链管理大数据分析可以提供准确的供应链预测和优化，帮助企业降低成本并提高运作效率。
通过对供应链各环节数据的分析，企业可以及时发现问题和瓶颈，制定相应的解决方案，优化供应链管理，提高供应链的可靠性和灵活性。
二、大数据在企业决策中的应用2.1 市场调研大数据可以为企业提供更全面和准确的市场研究数据，帮助企业了解市场竞争环境和潜在机会。
通过对大数据的分析，企业可以快速了解市场趋势、竞争对手和消费者心理，为企业的战略决策提供支持。
2.2 制定营销策略基于大数据分析，企业可以制定精准的市场营销策略，提高推广效果和转化率。
通过对消费者数据和市场反馈的分析，企业可以了解消费者需求和购买偏好，制定个性化的产品定价、渠道选择和促销活动。
2.3 风险管理大数据可以帮助企业进行风险管理和预警，降低经营风险和损失。
通过对内外部数据的分析，企业可以及时发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行应对和管理。
2.4 人力资源管理大数据分析可以为企业人力资源管理提供决策支持。
大数据带来的中小企业发展机遇与挑战
大数据带来的中小企业发展机遇与挑战随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为社会发展的重要驱动力之一。
对于中小企业而言，大数据既带来了巨大的发展机遇，也面临着一系列的挑战。
本文将探讨大数据对中小企业的影响，以及它所带来的机遇和挑战。
一、大数据带来的中小企业发展机遇1.1市场洞察力的提升大数据的分析能力使得中小企业能够深入了解消费者需求、市场趋势以及竞争对手的情况。
通过对海量数据的挖掘和分析，企业可以更准确地把握市场需求，为产品研发和市场推广提供精准的决策依据。
这种市场洞察力的提升，能够帮助中小企业更好地适应市场变化，提高竞争力。
1.2生产效率的提升对于中小企业而言，资源相对有限，生产效率的提升是关键。
大数据的应用可以帮助企业实现从生产到销售的全过程优化。
通过分析大数据，企业可以实时监控生产环节中的问题，迅速调整生产计划。
此外，大数据还可以用于预测市场需求，减少库存积压和供应链风险。
这些优化措施减少了生产成本，提高了生产效率。
1.3个性化营销的实现大数据的精准分析帮助企业了解消费者的偏好和行为习惯，有助于个性化营销策略的制定。
通过大数据分析，在不同维度上精确定位消费者，并向其提供个性化的服务和推荐，从而提升消费者的满意度和忠诚度。
中小企业可以借助大数据技术来实现与消费者更加紧密的互动，提高品牌影响力和市场份额。
二、大数据带来的中小企业发展挑战2.1数据安全和隐私问题大数据应用离不开海量用户数据的收集和存储，因此数据安全和隐私问题成为中小企业面临的重要挑战。
一旦企业的数据泄露，将严重损害企业形象，甚至引发法律责任。
对于中小企业而言，确保数据的安全和合规性是一项复杂的任务，需要投入大量资源和技术力量。
2.2技术和人才需求大数据分析需要专业的技术和人才支持，对于中小企业而言，招聘和培养这样的人才是一项具有挑战性的任务。
同时，大数据技术与业务的融合也需要一定的时间和资源投入。
中小企业在应对技术和人才需求时需要仔细权衡资源投入和预期收益，以确保能够有效应用大数据分析。
大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战
大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为企业运作的重要组成部分。
大数据的出现为企业财务管理带来了许多机遇，但同时也带来了一系列挑战。
本文将探讨大数据时代企业财务管理面临的机遇与挑战，并提出相应的应对措施。
一、机遇1. 提升数据分析能力大数据时代，企业可以收集到大量的数据，包括销售数据、客户数据、市场数据等，这些数据蕴含了丰富的信息。
通过科学的数据分析，企业可以更好地了解市场需求、预测销售趋势，从而优化资源配置，提升企业的经营效益。
2. 实现精细化管理借助大数据技术，企业财务部门可以对各个环节进行精细化管理。
通过对财务数据的收集和分析，企业可以更好地掌握各项经济指标，及时发现问题并采取相应措施，实现精细化管理，提升企业的运营效率。
3. 加强风险管理大数据技术可以帮助企业识别和评估潜在风险。
通过对市场数据和财务数据的综合分析，企业可以及时发现风险并采取相应措施，降低风险对企业的影响，确保企业的可持续发展。
二、挑战1. 数据安全问题随着数据规模的不断增大，数据安全问题变得尤为重要。
未经妥善保护的数据可能会面临泄露、盗用等风险，对企业的财务安全造成严重威胁。
因此，企业需要加强数据加密、访问权限控制等措施，保护数据的安全性。
2. 人才需求大数据时代，企业需要具备相应的数据分析能力和技术知识才能更好地利用大数据。
然而，目前市场上对于这方面人才的供给相对不足，企业往往难以招聘到合适的人才。
因此，企业需要积极培养内部人才或与外部机构合作，提高财务部门的数据分析能力。
3. 数据处理成本大数据的处理需要耗费大量的资源和成本。
企业需要投入相应的资金来购买高性能的服务器、扩展存储空间等，以应对海量数据的处理需求。
此外，企业还需要加强数据处理人员的培训，提高数据分析的效率，降低处理成本。
三、应对措施1. 加强数据安全管理企业应建立完善的数据安全管理制度，加强数据加密、权限控制等措施，确保数据的安全性。
大数据对企业发展的影响和应用
大数据对企业发展的影响和应用随着数字化时代的发展，数据成为了企业重要的资源和驱动力。
而随着企业的发展，数据量也不断增大。
这时，大数据就成了企业的新宠。
那么，什么是大数据，大数据在企业发展中有哪些影响和应用呢？一、什么是大数据？大数据，泛指企业或组织所处理的海量、高维、多类别、异构等各种类型数据，不仅仅是指数据量巨大，更是指数据的复杂性和变化性。
二、大数据对企业的影响1. 指导决策大数据能够帮助企业通过对海量数据的深入分析，更好地了解市场、消费者需求等信息，从而指导企业的决策。
2. 提升效率大数据能够帮助企业识别瓶颈和优化流程，提高生产效率。
同时，大数据也能够协助企业在人力资源方面更好地把控，节省人力物力，提升效率。
3. 创新业务通过对海量数据的深入分析，企业可以发现市场需求和趋势，进而创新业务，满足消费者需求。
例如，大数据对于电商企业而言，能够通过用户行为分析和个性化推荐，提升用户粘性和转化率，从而推动业绩和品牌发展。
三、大数据在企业中的应用1. 人力资源管理人力资源管理是企业管理的重要环节。
通过大数据技术的应用，企业可以对员工进行评估、培训和晋升，为人才管理提供精准的数据支持。
2. 自动驾驶随着无人驾驶技术的发展，大数据成为了自动驾驶的关键。
通过对车辆、环境等的深度数据分析，自动驾驶系统可以实现自动驾驶、预测、规划和执行。
3. 健康管理随着人们健康意识的提高，大数据为医疗健康领域带来了新的机遇。
通过对疾病、治疗、病人数据等的分析，大数据能够帮助医疗管理人员实现精准医疗和个性化医疗，进而提高治疗效果。
四、大数据面临的挑战1. 数据隐私在大数据环境下，个人信息的安全面临着巨大的挑战。
企业需要加强数据防护和安全保障，保障用户信息的安全。
2. 数据质量数据质量是大数据分析的基础。
而目前，很多数据中存在噪音和缺失信息，影响了数据分析的精准度和实用价值。
3. 人才短缺大数据分析需要有高水平的人才支撑。
而目前，大数据分析人才相对匮乏，成为企业应对大数据挑战的一大难点。
大数据技术在企业中的应用
大数据技术在企业中的应用随着信息时代的到来，数据已成为企业运营的核心资源之一。
通过数据挖掘、数据分析等技术，企业可以更加精准地了解自身的运营情况以及用户需求，进而做出更好的商业决策。
而作为数据处理的重要工具之一，大数据技术的应用也越来越受到企业的关注。
本文将探讨大数据技术在企业中的应用，并分析其优势和挑战。
一、大数据技术在企业中的应用1.数据分析大数据技术在企业中最为常见的应用就是数据分析。
随着企业面临的数据量越来越大，基于常规的数据分析方式已经难以满足业务需求，因此，大数据技术作为一种高性能、高效率的数据分析工具成为企业的首选。
通过大数据技术的应用，企业可以对用户数据、销售数据、产品数据等进行深度挖掘，以快速发现蕴含在数据中的商业洞察，并做出相应的决策。
2.智能营销在数字化时代，企业实现营销数字化的需求也愈发明显。
利用大数据技术，企业可以基于用户行为、兴趣、地理位置等数据特征，对用户群体做出智能营销，以更精准的方式引导用户的消费行为，同时节约企业营销成本，提高广告投放效率。
3.智能风控在金融、保险等行业中，智能风控已被广泛应用。
通过对大数据的分析，企业可以更加准确地识别并防范客户信用风险、欺诈行为等。
同时，对于极具安全性的产品（如鞋类、服装等），企业也可以通过大数据技术中的图像识别技术，进行精准防控，从而提升客户的购物安全感。
4.日志分析日志分析是企业中大数据技术的另一个应用方向。
通过收集系统、网络等各级别日志，快速诊断并排除问题，改进产品以及技术体验。
在服务器监控以及异常检测方面，也可以通过日志分析来实现快速定位问题点，并能有利于改进程序性能。
二、大数据技术的优势1.海量数据处理能力大数据技术的核心优势之一即是能够处理海量数据。
相较于传统的数据库技术，大数据技术拥有更高的可扩展性以及更好的数据管理和控制能力，能够快速处理海量数据，提高企业数据挖掘和分析的效率。
2.用户画像系统通过对用户数据的挖掘和分析，企业可以建立起用户画像，据此开展有针对性的营销。
大数据对企业的影响
大数据对企业的影响随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为企业经营管理中的重要资源和决策依据。
大数据以其海量、高速、多样化、价值密集的特点，对企业的经营管理带来了革命性的影响和深远的变革。
本文将探讨大数据对企业的影响，并分析大数据在企业管理中的应用。
一、市场洞察力的提升大数据能够收集整合来自不同渠道的信息，通过对这些数据的深度挖掘和分析，企业可以获得更准确、更全面的市场洞察力。
企业可以通过分析消费者的购买行为、偏好和需求等信息，提前预测市场趋势，为产品研发、市场推广等决策提供有力支持。
同时，大数据还可以帮助企业了解竞争对手的动态，进一步优化自身的市场竞争策略。
二、运营效率的提升大数据能够帮助企业实现运营过程的全面监控和精细管理。
通过对大数据的分析，企业可以发现运营中的问题和瓶颈，及时采取措施进行调整和优化。
例如，大数据可以帮助企业优化供应链管理，提高物流配送的效率；可以帮助企业优化生产过程，提高生产线的利用率和产能；可以帮助企业优化人力资源管理，提高员工的绩效和工作满意度。
通过优化运营效率，企业能够实现降本增效，提高竞争力和盈利能力。
三、创新能力的提升大数据为企业的创新提供了丰富的信息资源和分析工具。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求变化和新兴市场的机会，为产品创新和业务拓展提供方向和支持。
此外，大数据还可以通过挖掘群体智慧和用户反馈，提供新的创意和思路，促进企业的创新能力的提升。
通过创新，企业可以跳出竞争红海，开辟新的市场空间，实现可持续发展。
四、风险管理能力的提升大数据可以帮助企业进行风险预警和管理。
通过对大数据的分析，企业可以快速发现潜在的经营风险和市场风险，及时采取措施进行应对。
例如，企业可以通过对数据的监测和分析，提前发现产品质量问题，避免召回风险；可以提前发现市场竞争的变化和政策法规的调整，降低市场风险。
大数据的风险管理能力的提升，可以帮助企业减少损失，保护企业的利益和声誉。
大数据对企业的影响和机遇
大数据对企业的影响和机遇随着信息技术的迅速发展和智能化时代的到来，大数据已经成为企业经营和发展中的重要战略资源。
在全球范围内，越来越多的企业开始重视大数据，并将其作为提升竞争力和创造商业价值的重要手段。
本文将探讨大数据对企业的影响以及带来的机遇。
一、大数据对企业的影响1. 战略决策：大数据可以提供准确、全面和即时的信息，为企业决策提供重要支持。
企业可以通过大数据分析，发现市场趋势、预测消费者需求、分析竞争对手等，从而制定更为合理和有效的战略决策，提高企业的竞争力。
2. 市场营销：大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，进行精准定位和个性化营销。
通过对大数据的分析，企业可以根据消费者的购买历史、行为模式和兴趣特点，提供个性化的产品和服务，增强消费者满意度和忠诚度。
3. 供应链管理：大数据技术可以提高企业的供应链效率和运作质量。
通过对供应链上的各个环节进行数据分析，企业可以准确掌握库存、预测需求、优化物流，降低成本并提高响应速度，提升整体供应链管理的效果。
4. 创新与研发：大数据可以帮助企业发现新的商业机会，并推动创新和研发。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现市场中的新需求和趋势，及时调整产品和服务策略，推出符合市场需求的新产品，提高企业的创新能力和市场竞争力。
二、大数据带来的机遇1. 数据驱动商业模式的转变：大数据的出现改变了传统企业的商业模式，从以产品为中心转变为以数据为中心。
企业可以通过收集和分析大数据，发现新的商业机会，构建以数据为核心的商业模式，实现差异化竞争。
2. 数据与资源的整合利用：大数据可以整合和利用各个环节产生的数据，形成数据资源共享和协同创新的模式。
企业可以通过与合作伙伴共享数据资源，实现资源优化配置，提高资源利用效率，进一步扩大企业的影响力和竞争优势。
3. 个性化营销与用户体验的提升：大数据分析可以帮助企业了解用户需求，精准推送个性化的产品和服务，提高用户体验。
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大数据的应用及带给企业的挑战
随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。
根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。
随着前所未有巨量数据信息的聚集，“大数据”已得到广泛关注。
本文将分企业数据、机器数据和社会化数据三类，针对企业数据处理面临的挑战、机器数据应用场景、社会化数据带来的变革展开讨论。
1、企业数据处理面临的挑战
中国的企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。
(1)非结构化和结构化数据的统一及整合
随着互联网和通信技术的迅猛发展，企业中的数据类型早已不是单一的以文本为主的结构化数据，还充斥着广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据。
这些数据称为非结构化数据。
据统计，企业中
85%的数据属于非结构化数据。
但是企业现有的数据处理方法仅适用于结构化数据，无法将大量的非结构化数据与结构化数据进行统一、整合，就无法发掘数据中的价值。
(2)跨业务平台数据的关联
当今企业环境中存在着：不同业务模块的数据分布在不同的系统平台，这些被割裂的数据在单一业务平台无法得到有效利用；不同业务模块的数据无法实现共享、关联；仅对关键业务的数据进行收集、整合和利用，非关键业务的数据被忽视等现状。
企业中的数据由于业务模块的划分而被割裂开来．单一业务模块的数据价值远远小于所有业务模块数据关联起来进行分析运用，企业将如何实现跨业务平台数据的关联与整合将面临巨大的挑战。
(3)面向数据的实时分析
随着经济的飞速发展，企业所面临的市场行情也在瞬息万变，企业曾经惯用的事后处理机制已经不能应对，企业需要实时洞察业务运营状态，以便迅速应对不断变化的市场形势。
企业业务的运营状态将体现在海量数据的快速处理和有效进行
实时分析的基础上。
但随着大数据的爆炸式增长，与企业相关的数据可能在无限量的不断增长，这些不断变化的数据，需要企业进行全面、实时的分析。
(4)数据驱动的战略决策
社交网络、移动互联网、企业信息化近几年迅猛发展，不断产生的海量数据将越来越影响企业从战术到战略制定的各个方面。
麻省理工学院斯隆管理学院教授Erik Brynjolfsson表示，基于数据分析的决策实现的生产率增长，要比任何其他因素5%-6%。
这种生产率增长能够决定大多数行业的胜负。
企业决策行为将基于数据和分析而做出，而非基于经验和直觉，这对于企业是一个巨大的挑战。
2、机器数据应用场景分析
机器数据是由机器产生的数据，也是大数据最原始的数据类型，包括了日志文件、各种历史记录、Web服务器日志等。
它们会由网络交换机、企业应用系统、网络以及安全设备等产生。
庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论而对物联网、电子商务、医疗，还是电信、金融领域，在大数据时代，满足机器数据存储、管理、检索、分析、可视化等应用需求，结合IT运维、系
统安全、搜索引擎、电子商务等特定应用的需求实现大数据环境下机器数据的存储、管理、检索和分析。
(1)IT运营管理
大数据时代，面对日益膨胀增长的数据与IT系统，如何提高IT 运维管理水平，降低IT运营的风险，保障业务正常、高效运行，已
经成为大家越来越关注的焦点。
实现机器数据良好的IT运营管理，
包括：
统一管理：实现日志的统一收集、集中检索与分析，对各种设备、操作系统、应用的日志进行统一的实时监测与可视化分析：通过海量日志快速分析与检索系统，协助管理员快速发现、关注与定位事件；及时发现设备运行异常情况，并第一时间通过邮件或短信通知管理员，为排查故障争取时间。
关联分析：分析故障发生前后，所有相关IT设备、系统、应用
的非正常运行状态，发现可疑的关联问题；对系统的非正常运行状态进行分析，挖掘日志内容之间的关联性，定期生成相应的关联分析图、聚类分析图等日志分析图谱：系统自带一些分析规则，将这些分析规则的分析结果推荐给用户，为用户的决策提供参考意见。
(2)IT系统安全和日志审计
政府机构经过多年信息化建设，为方便业务开展和更好的服务民众，在系统内搭建了多个应用系统，但各类数据库和信息资源在方便开展业务的同时，数据信息的安全、违规操作、异常访问等问题日益突出，个别事件还在社会上产生较大的负面影响。
实现机器数据的IT系统安全，包括：
基于敏感信息的用户行为检测：基于关键字的敏感信息定义：预先定义一组敏感信息关键字，系统对日志的用户访问行为进行扫描和检测，如果发现某个用户查询了系统预先定义的关键字，则认为该用户访问了敏感信息：基于工作角色与数据资源匹配的敏感信息定义：对系统内的用户进行工作角色定义，每个角色授予一定的数据资源访问权限。
如果发现某个用户访问的数据资源超出了其工作角色限定的范围，访问的信息与工作范围不匹配，则可认为是访问敏感信息。
用户异常访问行为自动检测：通过对用户异常访问行为的检测，识别非法访问行为。
监测登录时间异常：例如发现非工作时间访问，或长期不活跃，某段时间突然活跃访问敏感信息：监测登录地点异常：例如发现非习惯工作地点的异常伸地址访问：监测访问行为异常：短时间内大数据量访问，类似下载行为或机器爬虫访问行为：持续访问敏感信息：短时间、持续访问敏感信息。
(3)用户行为分析
机器数据应用之——基于用户行为分析的业务创新，用户分析包括了用户来源统计、访问量统计、访问轨迹分析、网站用户流失原因分析等。
大数据的预测能力正在被探索，机器数据的用户行为分析让精细衡量成为可能。
用户来源统计：包括用户的IP、来源地区、来路域名和页面；访客操作系统、游览器等信息；Robots/Spiders的统计：对不同文件类型的统计信息。
访问量统计：包括访问量/访问次数/页面浏览量/点击数/数据流量等：用户在不同时段的访问量情况，精确到每月、每日、每小时的数据；用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯。
访问轨迹分析：分析用户的访问路径，发现最常访问的路径，进行网站路径优化。
网站用户流失原因分析：找到系统里最近一批非活跃用户(先前活跃，但某个时间点后较长时间不访问本系统)：对该组用户的最近访问轨迹进行关联规则挖掘，挖掘访问规律；根据访问规律分析流失原因：某个页面或功能的不可用或不友好。
以上的用户分析，可以应用在各个领域，例如可以实现搜索引擎优化、文档推荐应用、社交网络的文档推荐与人物推荐、电子商务推荐引擎的相关工作、招聘网站的推荐引擎、其他用户行为分析等。
3、社会化数据驱动市场调研和营销变革
随着社交网络的流行，国内外社会化媒体得到了迅猛发展。
集中在社会化媒体上庞大的用户群及发生的用户行为将会产生巨量的数
据回馈，这些包括评论、视频、照片、地理位置、个人资料、社交关系等由用户在社会化媒体中产生或分享的各类信息即为社会化数据。
社会化数据与以前采集的静态的、事务性数据完全不一样，它具有实时性和流动性。
人们在社会化媒体上通过交流、购买、出售和其他日常生活活动以免费的方式提供着大量信息。
这些数据由每个网民的微行为汇集而成，蕴含着巨大的价值，将带来企业在市场调研和营销方面的变革。
(1)数据支撑“智慧”的市场调研
传统的市场调研是根据提前设计好的调查问卷来搜集市场资料，这种方式具有很大的局限性。
社会化媒体的流行，使社会化媒体平台上汇集了庞大的的用户群。
如此巨大的用户群及其产生的大量用户行为为市场调研提供了大量的一手资源，为企业提供了分析消费者群体特征的机会。
社会化媒体天生的开放性，使消费者获得了更多的话语权，消费者在社会化媒体上自愿的表达自己的想法，消费者在社会化媒体上谈论的话题面非常广，不仅局限于调查问卷中的话题，而且这些话题充斥着情感因素。
这样一方面使市场调研人员获取了大量来自于消费者的一手资源；另一方面弥补了市场问卷由于提前设定问题而存在的局
限性。
同时，社会化数据的实时性，使市场调研人员可以在第一时间确认理解和追踪消费者的反馈，制定更科学的营销决策，从而发起合适的营销活动。
(2)数据带来市场营销的掘金潮
国内社交网络市场规模庞大并正快速增长。
现在几乎所有文章、广告、视频都鼓励用户进行社交分享及评论，我们已经进入社交网络爆炸发展的时代。
社交网络在全球的火爆，社会化媒体迅猛的发展、导致了整个用户市场环境的变化。
用户接触和获取信息的渠道和方式、用户与商家产生交互及购买行为的渠道和方式、用户之间产生交流和分享体验的渠道和方式都在发生全面而深刻的变化，用户已经从以信任由生产商、渠道商、传统媒体所构建的垂直信息渠道，转变为更愿意相信来自朋友或陌生网友口口相传的水平信息渠道，用户已经从原来简单同质化的物质需求发展为个性化的需求，用户变得更加主动和理性。
用户已经迁移到社会化媒体，传播路径在泛化，用户行为在变化，企业不仅发现了潜在的危机，同时随着社会化数据积聚增加，企业也发现了以社会化数据为支撑的市场营销蕴含的巨大价值。
用户在线社交生活中所发生的行为轨迹和所创造的内容尤为珍贵。
社会化数据使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。
挖掘用户的行为习惯和喜好，从凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣
和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，社会化数据将为企业市场营销带来巨大的价值。