大数据时代企业发展机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
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。
大数据带来的商业机遇与挑战
大数据带来的商业机遇与挑战随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今商业领域的热门话题。
大数据的出现为企业带来了巨大的商业机遇，同时也带来了一系列的挑战。
本文将探讨大数据带来的商业机遇与挑战，并分析企业应如何应对。
一、大数据带来的商业机遇1. 数据驱动决策：大数据技术可以帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为等，从而制定更准确的营销策略和产品规划。
2. 个性化营销：大数据技术可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，实现个性化的营销。
通过对消费者数据的分析，企业可以为不同的消费者提供定制化的产品和服务，提高市场竞争力。
3. 优化供应链管理：大数据技术可以帮助企业实现供应链的优化。
通过对供应链数据的分析，企业可以更好地掌握供应链的运作情况，及时调整生产和物流计划，提高供应链的效率和灵活性。
4. 创新商业模式：大数据技术可以帮助企业发现新的商业模式。
通过对大数据的分析，企业可以发现市场的新需求和新机会，从而创造新的商业模式，实现商业的突破和创新。
二、大数据带来的商业挑战1. 数据安全与隐私保护：大数据的应用离不开海量的数据收集和存储，这就带来了数据安全和隐私保护的挑战。
企业需要加强数据的安全管理，保护用户的隐私信息，防止数据泄露和滥用。
2. 数据质量与准确性：大数据的分析结果依赖于数据的质量和准确性。
然而，由于数据的来源和质量参差不齐，企业在进行数据分析时需要面临数据质量和准确性的挑战。
企业需要加强数据的清洗和验证，确保数据的准确性和可靠性。
3. 技术和人才需求：大数据的应用需要先进的技术和专业的人才支持。
然而，目前市场上对大数据技术和人才的需求远远超过供给，企业在应用大数据时需要面临技术和人才的挑战。
企业需要加强技术研发和人才培养，提高自身的技术实力和竞争力。
4. 法律和监管环境：大数据的应用涉及到用户隐私和数据安全等敏感问题，需要符合相关的法律和监管要求。
大数据时代的机会与挑战
大数据时代的机会与挑战随着技术的发展，我们已进入了一个大数据时代。
在这个时代中，海量的数据正在被不断地产生、收集和统计。
这些数据的存在既带来了机遇，又带来了挑战。
本文将从以下几个方面来探讨大数据时代的机遇与挑战。
一、大数据时代的机遇1. 实现数据驱动决策在大数据时代，我们可以通过收集和分析数据来获取更全面的信息和更准确的判断。
不管是商业还是政府部门，在做出决策时都可以先收集数据进行分析，以确保方案的有效性和可行性。
在这个过程中，有助于找到关键的因素，从而更好地进行决策。
2. 优化用户体验在大数据时代，企业可以收集大量有关客户消费习惯和偏好的数据，以更好地个性化营销和产品设计。
借助这些数据，企业可以推出符合客户需求的产品和服务，并提高客户的满意度。
这样也可以加强同客户的沟通，增强品牌忠诚度，提高企业的竞争力。
3. 推动经济发展在大数据时代，企业可以通过数据分析工具更好地理解市场和客户群。
通过对客户需求、行为和偏好数据的收集和分析，通过电子商务等渠道进行销售，可以实现更有针对性的营销和销售。
这样可以利用数据挖掘技术发现未曾发现的潜在客户，为企业发展带来更多的机遇。
二、大数据时代的挑战1. 隐私和安全问题在大数据时代，人们越来越关注个人隐私和安全问题。
大量的数据泄露事件已经对个人身份和财产造成了重大损失。
因此，所有的数据的收集、处理和使用都必须遵守法律和规定。
否则会对个人和企业造成巨大的损失。
2. 数据的质量问题在数据收集过程中，可能收集了不准确或者不完整的数据。
这些数据用来制定决策或者指导商业决策时，可能会导致不准确的分析和判断。
因此，收集、存储和处理数据的精确性和可靠性至关重要。
3. 技术和人才的不足在大数据时代，需要大量的技术和人才来收集、处理和分析数据。
然而，目前技术和人才的不足对于企业来说是一个非常大的挑战。
企业必须投资在技术和人才的培训上，以便在这个时代中获得成功。
总之，大数据时代为我们带来了更多的机遇和挑战。
大数据时代的挑战和机遇
大数据时代的挑战和机遇在大数据时代，人类社会正面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的爆发给传统的数据处理方法带来了巨大的冲击，同时也为各行业带来了全新的机遇和发展空间。
本文将从技术、经济和社会层面来探讨大数据时代所带来的挑战和机遇。
一、技术挑战和机遇在大数据时代，数据的规模和复杂度都大大超过了传统的数据处理能力。
传统的数据库和数据分析方法已经无法胜任这种规模的数据处理任务，因此大数据技术应运而生。
分布式存储、并行计算以及数据挖掘等技术的发展，为处理海量数据提供了有效的解决方案。
然而，大数据技术的发展也面临着很多挑战。
首先是数据的质量问题。
大数据中常常夹杂着噪音和错误的数据，如何准确地从海量数据中提取有用的信息成为了首要问题。
其次是数据的安全和隐私问题。
大数据的泄露和滥用可能导致用户隐私泄露和信息安全受到威胁。
因此，在大数据时代，如何保障数据的质量和安全成为了迫切需要解决的问题。
同时，大数据时代也给技术发展带来了巨大的机遇。
大数据的分析可以帮助企业发现潜在的商机和市场需求，优化产品和服务。
同时，数据分析也可以帮助企业更好地了解用户需求，提高用户体验。
此外，大数据技术的应用也可以为城市管理、医疗健康、交通等领域带来巨大的改变和发展机会。
二、经济挑战和机遇大数据时代对经济发展带来了深远的影响。
一方面，大数据的出现让传统产业面临着深刻的转型升级压力。
比如，传统的零售行业面临着电商的冲击，需要通过大数据分析来提高运营效率和市场竞争力。
另一方面，大数据也为新兴产业的发展提供了机遇。
例如，互联网金融的快速崛起，离不开大数据的支持和驱动。
然而，大数据经济也面临着一系列挑战。
首先是数据壁垒的问题。
目前，大数据的积累主要掌握在少数互联网巨头手中，导致数据资源的不均衡。
其次是数据交易和价值实现的问题。
虽然数据被称为“新石油”，但如何找到数据的真正价值并实现价值是一个挑战。
此外，大数据时代可能带来新的就业压力，需要培养更多掌握大数据技能的人才。
企业与大数据时代的挑战与机遇
企业与大数据时代的挑战与机遇一、时代背景随着大数据技术的发展与普及，我们已经进入了大数据时代。
伴随着大数据时代的到来，企业面临着诸多的挑战与机遇。
本文将从多个方面分析企业在大数据时代的挑战与机遇。
二、挑战1. 数据量的增长在大数据时代，数据量的增长已经非常巨大，企业需要弄清楚如何让这些数据为自己创造价值。
如何处理和分析这些数据，从而提高效率，是企业需要面对的一个挑战。
2. 数据安全性企业需要处理的数据一般都是敏感数据，因此需要保护好这些数据的安全性。
就算是非敏感数据，如果泄漏出去，也会对企业造成很大的损失，因此企业应该采取相应的措施，加强数据的安全保障。
3. 挑战组织架构大数据的分析需要基于大量的计算和处理能力，而这需要企业在组织架构方面进行调整。
因此，企业需要重新思考其内部的组织架构，如何能够让不同的部门之间进行协作，如何能够通过有效的信息共享提高效率等等，是企业需要面对的一个挑战。
4. 专业人员短缺大数据时代，企业需要有一定的技术支持来应对日益增长的数据量。
与此同时，技术人员的需求也水涨船高，因此有能力的人才一旦流失就十分难以补充，这也是企业需要面对的一个挑战。
三、机遇1. 新商业模式的探索大数据的出现，给企业带来的机遇之一就是可以探索新的商业模式。
通过大数据分析，企业可以了解客户的需求，针对性地推出符合需求的产品和服务，以迎合客户的需求。
通过这种方式，企业可以形成具有竞争优势的商业模式，提高整个企业的竞争力。
2. 提高效率和降低成本企业通过大数据分析，可以找到自己的瓶颈所在，从而对生产线进行调整，提高效率和降低成本。
通过这种方式，企业可以获得更多的竞争力，并提高自己的市场占有率。
3. 个性化服务和产品推荐企业可以通过大数据分析了解客户需求，提供个性化的服务和产品推荐。
这样可以提高客户的满意度，并促进企业的市场拓展。
4. 技术创新企业在大数据时代可以通过技术创新提供更多的产品种类和服务，满足客户的需求。
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。
企业在数字经济中的机遇和挑战
企业在数字经济中的机遇和挑战数字经济是指以数字技术为支撑，以数字化、网络化、智能化为主要特征的经济形态。
随着5G、人工智能、云计算等新一代信息技术的不断发展，数字经济已成为推动经济高质量发展的重要动力。
在数字经济时代，企业面临机遇与挑战共存的局面。
一、机遇1、数字化转型带来的机遇随着数字化转型的不断深入，各类企业已开始意识到互联网在实现企业自身价值中的作用，并持续将业务从线下转移到线上。
通过互联网平台，企业可以直接触达更广泛的消费者群体，降低生产和销售成本，提高效率和质量。
同时，数字化转型还能够带来更多的增长点和新的商业模式，如共享经济、智能化制造等。
2、人工智能的机遇人工智能已成为数字经济中的重要组成部分，它的出现为企业创造了新的价值。
在生产中，人工智能可以替代人工完成繁琐重复的任务，提高生产效率和生产质量。
在销售中，可通过对数据的收集与分析，实现更加全面的消费者洞察，更加精准的推荐服务，让企业与消费者的关系更加紧密。
3、数字化营销的机遇随着互联网的广泛普及，消费者改变了购买行为、消费习惯、信息获取方式，数字化营销成为企业获取新客户、保护老客户的重要手段。
通过新媒体营销、社交媒体营销等手段，企业能够与消费者进行多维度、多渠道的互动，及时提供有价值的信息和服务，增强品牌影响力。
二、挑战1、技术先进性和应用能力的不匹配目前，技术与产业应用还存在着较大的差距。
虽然人工智能、大数据等新技术已经被广泛应用，但还没有形成真正的产业规模。
如何将技术和应用有机结合，推动技术向产业转化，是当前企业面临的重要挑战。
2、数据安全风险数字经济的数据化特点，让企业数据成为最为重要的资产之一，并带来了数据安全风险。
一旦数据泄露或被攻击，不仅会造成企业财务损失，还会直接影响企业的声誉。
如何在数字经济时代保障数据安全，是企业需要长期思考和实践的问题。
3、市场竞争压力随着数字经济的不断发展，市场竞争压力也在不断加大。
企业需要更加敏锐地把握市场需求，不断优化产品和服务，并保持创新能力。
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大数据时代企业发展机遇与挑战一、定义所谓大数据，就是利用一些非传统的数据筛选工具，对大量的结构化和非结构化数据集合进行挖掘，以便提供有用的数据洞察。
与传统海量数据相区别，它可以用三个V来总结，即Variety、V olume和Velocity(多样性、数量、速度)。
（1）大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
（2）大数据的核心是预测，通过把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
二、机遇1、大数据时代的来临（1）互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。
全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。
我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。
淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。
百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。
一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。
医院也是数据产生集中的地方。
现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
（2）近年来大数据来势迅猛一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。
2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。
随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。
全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。
目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
（3）数据规模越大，处理的难度也越大，挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因首先，大数据反映舆情和民意。
网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。
根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。
其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。
根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。
医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。
政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。
2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
2、大数据技术应用于各个领域（1）宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。
印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
（2）制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。
有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
（3）在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。
（4）在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。
在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。
目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。
（5）在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。
社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。
基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。
（6）在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。
利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。
美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。
（7）在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
3、企业将大数据技术转化为自身的竞争力（1）精准营销企业本身拥有客户的大量数据，通过对数据的分析获得很多信息，从而成为进行管理和营销的依据，但是有些企业拥有的客户信息并不全面，这种分析难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。
举例：银行数据：某位信用卡客户月均刷卡6次，平均每次刷卡金额500元，平均每年打三次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高、流失风险较低的客户。
网络数据：通过查看该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打克服电话没有接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。
（2）品牌建设大数据时代，信息传播的方式、渠道、内容和速度都是前所未有的，传统上依赖信息不对称的品牌营销都将无法适从。
大胆尝试、不断把搜索引擎的营销，社会化网络的营销，网络视频的营销、即时资讯的营销、论坛营销、微博营销和微信营销等应用到品牌建设当中和品牌的传播上。
举例：2011年4月，光大银行通过官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝---光大电子银行酒窝传递活动”，向网民征集酒窝照片，并由参与者向好友进行传递，征集的照片会组成一个笑容墙展示，一个月的时间里有超过740000人参与了活动，使得光大银行的客服电话号码一夜走红。
（3）业务拓展举例：ZestCash公司使用Mapreduce技术进行大数据分析，考察贷款人的数千个信息线索，从而造成了它独特的竞争力，对于一个无法进行某次还款的客户不论他是否主动解释，传统银行都认为他是高风险的，但是ZestCash通过大量的数据调研与分析发现，如果这种客户主动解释其原因，他们更有可能全额还款。
（4）客户服务目前网上的信息浩如烟海，如何利用内外部数据及时发现客户的需求并做好精确服务是非常考验企业自身段位的，这就需要建立更立体丰富的数据资源，打造一个立体化的社会化大数据。
举例：新加坡花旗银行基于消费者的信用卡交易记录，有针对性地给他们提供商家和餐馆优惠，并且根据反馈不断学习提升推荐准确度。
（5）风险控制举例：社会化媒体的互动，实时的传感器数据，电子商务以及其他新的数据源，正在给银行带来一系列的挑战，仅仅借助传统的解决方案，无法全面进行风险管理，大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性，结合客户的行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况，建立完善的风险防范体系。
（6）商业模式大数据能够帮助企业找到那些合适自己企业模式的客户群体，打造、强化企业特有的商业模式。
举例：美国最大的网上银行ING Direct成立于2000年，2011年其存款规模达820亿美元，客户数量700万，该行的独特运营模式是：简单并且对追求高回报的客户具有吸引力。
为此该行只提供网上银行服务；只向客户提供最基本的金融服务，如普通储蓄存款账户、定期存单、简单住房按揭贷款、普通基金理财服务等；该行自成立以来没有发放过一张信用卡；该行对支票账户会支付平均4%的高额利息，保证了客户从自己的存款中得到最高的回报，而这种简单至极的运营模式完全是建立在基于对复杂大数据的分析基础上的。
三、大数据技术的挑战和启示1：挑战（1）数据收集要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
（2）数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
（3）数据处理有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。
（4）结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
2：启示（1）发展自主可控的大数据技术与产品。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。
首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。
发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。
国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。
过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。
有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。
因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。
美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。