大数据技术概述(内涵与意义)
大数据技术在企业经营管理中应用案例分析报告
大数据技术在企业经营管理中应用案例分析报告第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)第二章大数据技术概述 (3)2.1 大数据技术定义 (3)2.2 大数据技术发展历程 (3)2.3 大数据技术在企业经营管理中的应用 (3)2.3.1 数据驱动决策 (3)2.3.2 客户关系管理 (4)2.3.3 供应链优化 (4)2.3.4 人力资源优化 (4)2.3.5 财务管理 (4)2.3.6 产品创新 (4)2.3.7 风险管理 (4)第三章企业经营管理概述 (4)3.1 企业经营管理的内涵 (4)3.2 企业经营管理的目标 (5)3.3 企业经营管理的关键环节 (5)第四章大数据技术在市场分析中的应用 (6)4.1 市场需求分析 (6)4.2 竞争对手分析 (6)4.3 市场趋势预测 (7)第五章大数据技术在产品研发中的应用 (7)5.1 产品需求分析 (7)5.1.1 数据收集与处理 (7)5.1.2 用户需求挖掘 (7)5.1.3 需求预测与优化 (7)5.2 产品设计优化 (8)5.2.1 设计方案评估 (8)5.2.2 设计迭代与优化 (8)5.2.3 用户体验提升 (8)5.3 产品质量监控 (8)5.3.1 数据监测与预警 (8)5.3.2 质量问题定位与解决 (8)5.3.3 质量改进与优化 (8)第六章大数据技术在供应链管理中的应用 (9)6.1 供应商管理 (9)6.1.1 引言 (9)6.1.2 应用案例分析 (9)6.1.3 应用效果 (9)6.2 库存管理 (9)6.2.1 引言 (9)6.2.2 应用案例分析 (9)6.2.3 应用效果 (10)6.3 物流优化 (10)6.3.1 引言 (10)6.3.2 应用案例分析 (10)6.3.3 应用效果 (10)第七章大数据技术在客户关系管理中的应用 (10)7.1 客户细分 (10)7.2 客户满意度分析 (11)7.3 客户忠诚度提升 (12)第八章大数据技术在人力资源管理中的应用 (12)8.1 人才招聘 (12)8.2 人才培训与发展 (13)8.3 绩效考核 (13)第九章大数据技术在财务分析中的应用 (13)9.1 成本控制 (13)9.2 收益分析 (14)9.3 风险管理 (14)第十章大数据技术在战略决策中的应用 (14)10.1 企业战略规划 (14)10.2 投资决策 (15)10.3 企业并购与重组 (15)第一章引言1.1 研究背景互联网和信息技术的迅猛发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理手段，已逐渐渗透到各个行业和领域。
《大数据基础与实务》项目1 走进大数据
一 大数据的概念
知识准备
定义
大数据（big data），IT行业术语，是 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的数据集合。
数据量大 Volume
价值密度低 Value
知识准备
大数据的特征
数据类型繁多 Variety
处理速度快 Velocity
3
通过数据资产作为资源加工 后提供数据服务的业务价值
数据计算能力 2
计算速度就像造血速度一样， 决定了供应量。
数据算法能力
4
最直接应用于业务场景且更容
易被用户感知的数据能力
课堂研讨
请举例说明大数据对人们日常生活的影响。
拓展训练
01
数据有哪些类型？
02
请简述数据生命周期的各个阶段。
任务二 大数据概述
二 数据的类型
知识准备
文本
记载和储存文字信息
图片
由图形、图像等构 成的平面媒体
音频
可分为声音文件和 MIDI文件
视频
各种动态影像的存 储文件
三 数据的组织形式
知识准备
文件系统
在计算机中，文件是以文件系统进行 管理的，而在文件系统中，数据按其内容、 结构和用途组成若干命名的文件。文件一 般为某个用户或用户组所有，但可与其他 用户共享。
知识准备
法国
信息化战略
推动
大数据产业
社会经济生活 国家功能
发展创新性解决方案并应用于实践
韩国
智能终端普及率 移动互联网接入速度
数据产出量
世界前列 世界先进
大数据发展战略：
以大数据等 技术为核心
应对
大数据时代网络信息安全问题及对策
大数据时代网络信息安全问题及对策摘要：本文在目前大数据的时代背景下，对网络信息安全存在的问题进行了分析，并提出了相应的对策来确保网络信息安全，希望能对实现信息安全保护目标具有借鉴意义。
关键词：大数据时代；网络信息安全；问题；对策1.引言如今在我们生活中，信息资源泄露、病毒攻击、黑客破坏等问题越来越严重。
虽然大数据给人们生活带来了很多便利，例如淘宝、京东等购物网站可以根据用户的搜索历史来有针对性的向用户推荐产品。
但同时，这也意味着人们的个人信息被完全暴露于在大数据当中，人们的隐私受到威胁。
本文讨论了如今大数据时代，网络信息安全问题，希望在大数据时代下能够尽可能的保障信息的安全。
2.大数据时代的概述2.1大数据的内涵大数据是指对传统的数据库、软件等数据进行收集以及处理的集合。
和传统数据处理相比较，大数据对处理信息的质量以及效率更加注重。
如今随着计算机技术的不断发展，以及与之相关联的物联网、云技术的快速发展，各项数据都在以惊人的速度增长，而各种智能设备的出现，也给大数据时代的发展提供了数据来源。
大数据具有巨大的经济效益以及商业价值，其规模赶得上上世纪的工业革命。
大数据开创了政府管理，企业经验的新模式，其以逐渐成为各企业竞争的核心所在。
2.2大数据的基本特征(1)数据的数量巨大；在大数据时代，对于计算机硬盘来说，其容量一般都从传统的以TB作为容量单位，升级到以PB以及ZB作为容量单位，在一些大的企业，其容量甚至开始以EB 作为单位。
现如今，数据的容量及规模已经有了巨大的提升，这可以推动我国信息技术的快速发展。
(2)处理数据速度很快；在大数据的时代，其生产数据的熟读以及对数据进行处理的速度都得到了很大的提升，可以满足在信息化社会当中，对于“实时性”的要求。
(3)数据的种类很多；“大数据”来源于很多方面，如传感器以及终端设备等等，对于不同设备，采用的数据记载格式有很大的不同，所以使得数据有很多类型。
3.大数据时代信息安全所面临的主要问题3.1进行信息安全攻击的载体是大数据在传统的数据库管理当中，通常是根据某个时间点中所进行的匹配性以及实时性检测来对威胁进行检测，这种检测成功率比较高，而在大数据当中，APT攻击方法是一个比较复杂、持续的过程，不太可能进行实时检测，并且大数据的价值密度很低，很难把安全防护的工具都放在价值点当中，从而给木马及病毒的侵入提供了机会，这给各个企业的信息安全带来了挑战，例如，系统中藏有木马病毒会影响企业检索、收集相关信息，造成企业发展与正确方向相偏离，形成一个巨大的信息“漏洞”，使得个人及单位的大量信息泄露，出现信息安全隐患。
简述时空大数据基本内涵和关键技术
时空大数据是指大规模的时空信息数据集合，是由于移动互联网、物联网、遥感卫星等信息技术的发展而产生的一种新型数据资源。
它包含了丰富的时空信息，从而能够反映出我们周围世界的种种变化。
它可以用于城市规划、交通管理、环境监测、自然灾害预警等领域，对于人类的生产生活具有重要的影响。
1. 时空大数据的基本内涵时空大数据在数据量、数据种类、数据速度和数据价值四个方面都具有显著特点。
（1）数据量大：时空大数据的数据量非常庞大，随着移动互联网、物联网等技术的普及和发展，时空大数据的规模正在呈现出爆炸式增长的趋势。
（2）数据种类多：时空大数据包含了各种类型的数据，包括地理信息数据、气象数据、交通数据、人口数据等，这些数据来自不同的载体和传感器，具有多样性和复杂性。
（3）数据速度快：时空大数据的产生速度很快，数据的更新频率高，包括实时数据和历史数据，需要及时获取和处理。
（4）数据价值高：时空大数据蕴含着丰富的信息和价值，能够帮助人们更好地理解和分析现实世界，为决策提供重要依据。
2. 时空大数据的关键技术时空大数据需要依靠一系列关键技术的支持，才能对数据进行采集、存储、处理和分析。
（1）时空数据采集技术时空数据采集技术是指如何从各种来源获取到丰富的时空数据。
包括了遥感卫星、移动互联网、无人机、传感器网等技术的应用。
采用这些技术，可以捕捉到地理空间信息和时间序列数据，从而形成时空数据集。
（2）时空数据存储技术时空数据存储技术是指如何有效地存储大规模的时空数据，保证数据的安全性和可用性。
传统的关系型数据库已经无法满足时空大数据的存储需求，因此需要采用分布式存储、云存储、图数据库等新型存储技术。
（3）时空数据处理技术时空数据处理技术是指如何对大规模的时空数据进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
这包括了时空数据的预处理、时空数据的挖掘与分析、时空数据的可视化等一系列技术手段。
（4）时空数据服务技术时空数据服务技术是指如何将时空数据处理结果以用户友好的形式向用户提供，包括了地理信息系统、时空数据分析评台、智能推荐系统等一系列数据服务技术。
219524942_基于大数据技术在智能制造中应用的思考
科技与创新┃Science and Technology&Innovation2023年第13期文章编号：2095-6835（2023）13-0058-04基于大数据技术在智能制造中应用的思考张连超1，苏丽亭2（1.唐山海运职业学院，河北唐山063000；2.华北理工大学冀唐学院，河北唐山063210）摘要：随着现代技术的快速发展，很多领域都在进行产品技术升级，5G、区块链、大数据、人工智能、物联网、云计算等技术已成为新的技术革命。
智能制造迎来工业4.0时代，数据是智能制造的核心要素，工业大数据是智能制造的关键，借助“大数据+区块链”技术可以使制造业中信息不透明、消息滞后、管理成本高等问题得以解决。
如何将区块链技术在大数据环境下的制造业中深入引用并广泛应用，还需进一步思考与研究。
阐述了区块链技术应用于制造业的内涵和意义，对现阶段区块链技术应用于智能制造业的现状和问题进行了剖析，并为如何更好地将区块链技术应用于制造业中进行了策略分析[1]。
关键词：大数据技术；区块链技术；智能制造；策略中图分类号：TP311.13文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.13.016随着经济的快速发展和科学技术水平的不断提高，高度信息化的时代已经到来，同时带动了计算机各项技术在社会各个领域中的广泛应用，给人们的日常生活和企业的生产管理带来了极大的便利。
这些技术在制造业中起到了重要的作用，它能使制造业管理人员的工作效率得到有效提高，促使制造业在当前环境下迅速发展。
“大数据+区块链”技术作为现代科技主要领域之一，在制造业中受到了人们的广泛关注[2]。
然而，在运用的过程中难免会出现一些问题，没有全面地发挥出“大数据+区块链”技术应有的重要作用。
针对这种应用现状，本文在简要概括“大数据+区块链”技术及智能制造概念的基础上，全面分析了“大数据+区块链”技术在制造业中的运用、效果如何及存在哪些问题，并对这些问题进行改进，旨在促进“大数据+区块链”技术在智能制造中的深入应用。
第1章 认识数据与大数据1.1 数据、信息与知识-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
1.1.3理解知识
知识概念：在实践中获得的认识和经验的总和。
数据、信息与知识的关系：数据处理成信息，信息提炼为知识。
实践题：选择数据集进行分析，并解释其信息价值及如何转化为知识。
拓展阅读：阅读关于数据科学的基础文章，了解数据处理和分析的基本方法。
教学反思
使用思维导图工具，绘制数据、信息和知识三者之间的关系图，并标注它们之间的转换过程。
3.拓展阅读
阅读有关数据科学的基础文章或书籍的指定章节，了解数据处理和分析的基本方法。
查找并学习关于信息技术如何推动社会进步的案例，准备在下次课堂上分享。
板书设计
第1章认识数据与大数据
1.1数据、信息与知识
1.1.1感知数据
思维导图的应用：引入思维导图作为知识管理工具，帮助学生以结构化的方式组织信息，促进了他们对知识点的深刻理解和记忆。
活动二：
调动思维
探究新知
介绍数据、信息和知识的定义和区别。
使用思维导图工具逐步构建数据、信息和知识之间的关系图谱，帮助学生形成整体认识。
提出引导性问题，如“为什么同样的数据对于不同的人可能意味着不同的信息？”和“信息如何转化为知识？”
根据老师提供的定义和例子，记录笔记并尝试解释数据、信息和知识的区别和联系。
参与思维导图的创建，通过互动式电子白板或在线协作工具添加自己的见解和例子。
小组内讨论老师提出的问题，并准备向全班展示自己的理解。
通过互动和合作学习，让学生深入探讨数据、信息和知识的概念及其关系，增强理解和应用这些概念的能力。
活动三：
调动思维
探究新知
分发实际案例分析材料，如体质数据、在线学习数据等。
指导学生如何从材料中提取数据，分析信息，并转化为知识。
大数据环境下智慧酒店管理探讨北京市为例
大数据环境下智慧酒店管理探讨北京市为例大数据下智慧酒店管理浅析摘要：随着科学技术的快速发展，大数据技术已经渗透到我国各个行业领域，成为重要的生产因素。
在此背景下，各种主题、风格的酒店层出不穷，因此，在市场激烈竞争中如何打造自身优势吸引客户入住成为当前酒店经营管理的重点，大数据时代的来临为酒店管理开辟了一条新思路，智慧酒店管理模式应运而生。
基于此，本文立足大数据技术在智慧酒店中的应用现状，探讨大数据时代背景下智慧酒店管理，并提出大数据应用于智慧酒店管理实施的应对策略。
关键词：大数据时代；智慧酒店管理；探索与实践为顺应时代发展要求，满足市场变化需求，酒店类型与酒店种类功能愈发多元。
随着大数据技术的发展日益成熟，其与社会各领域间的融合渗透日益深化，以酒店管理而言，在大数据技术与酒店管理有机结合下，酒店管理模式发生了巨大变化，智慧酒店应运而生。
智慧酒店管理模式的完善与优化，更加符合人们线上查询酒店位置、酒店服务、预订酒店房间等要求，可以在极大程度上简化酒店入住程序，并有利于推动酒店现代化管理发展进程以及促进酒店营销与行业环境优化。
国家旅游局发布的《关于印发2014中国旅游主题年宣传主题及宣传口号的通知》更是首次提出推动传统酒店管理模式向智慧酒店转型升级，由此可见，当代酒店行业发展中，智慧化酒店管理模式应用已是大势所趋。
一、大数据技术与智慧酒店管理的相关概述（一）大数据技术大数据技术是互联网技术与信息技术不断深入发展过程中所应运而生的先进技术，是基于计算机等设备对数据进行获取、分析、处理、传输、管理的数据集合。
相较于传统数据处理技术而言，大数据技术具有显著的数据容量大、容纳性强、信息传输快、应用价值效用高等优势，其整体功能效用远优于传统数据软件。
基于此，大数据技术在推动智慧酒店管理建设时可以进一步实现对大数据流量的快速处理和应用，从而以此作为促进行业转型和发展的重要契机、工具与途径。
（二）智慧酒店管理基于数字化、网络化技术，实现酒店管理与服务信息化是智慧酒店管理模式的核心内容。
大数据技术在电子商务平台的精准营销应用
大数据技术在电子商务平台的精准营销应用第1章大数据与电子商务概述 (3)1.1 大数据概念与发展历程 (3)1.2 电子商务的发展与挑战 (3)1.3 大数据在电子商务中的应用价值 (4)第2章精准营销理论基础 (4)2.1 精准营销的概念与内涵 (4)2.2 精准营销的理论体系 (5)2.3 大数据与精准营销的关系 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据源与数据类型 (5)3.1.1 数据源概述 (6)3.1.2 数据类型 (6)3.2 数据采集技术与方法 (6)3.2.1 数据采集技术 (6)3.2.2 数据采集方法 (6)3.3 数据预处理技术及其应用 (6)3.3.1 数据预处理技术 (6)3.3.2 数据预处理应用 (7)第4章数据存储与管理 (7)4.1 大数据存储技术 (7)4.1.1 关系型数据库存储 (7)4.1.2 非关系型数据库存储 (7)4.1.3 分布式文件系统存储 (7)4.2 分布式存储系统 (8)4.2.1 可扩展性 (8)4.2.2 高可用性 (8)4.2.3 高功能 (8)4.2.4 数据一致性 (8)4.3 数据管理技术及其应用 (8)4.3.1 数据清洗 (8)4.3.2 数据集成 (8)4.3.3 数据挖掘 (8)4.3.4 数据仓库 (8)4.3.5 大数据技术平台 (9)第5章数据挖掘与分析技术 (9)5.1 数据挖掘的基本概念与方法 (9)5.2 用户行为分析 (9)5.3 关联规则挖掘 (9)5.4 聚类分析 (9)第6章用户画像构建 (10)6.1 用户画像概述 (10)6.2 用户画像构建方法 (10)6.2.1 数据收集 (10)6.2.2 数据预处理 (10)6.2.3 特征工程 (10)6.2.4 用户分群 (10)6.2.5 用户画像更新 (10)6.3 用户画像应用案例 (10)6.3.1 个性化推荐 (10)6.3.2 精准广告 (11)6.3.3 优惠券发放 (11)6.3.4 客户关怀 (11)6.3.5 市场调研 (11)第7章个性化推荐系统 (11)7.1 推荐系统概述 (11)7.2 基于内容的推荐方法 (11)7.2.1 用户画像构建 (11)7.2.2 商品特征提取 (11)7.2.3 相似度计算与推荐 (12)7.3 协同过滤推荐方法 (12)7.3.1 用户协同过滤 (12)7.3.2 商品协同过滤 (12)7.4 深度学习在推荐系统中的应用 (12)7.4.1 神经协同过滤 (12)7.4.2 序列模型 (12)7.4.3 多模态推荐系统 (12)7.4.4 注意力机制 (13)第8章营销策略制定与优化 (13)8.1 营销策略概述 (13)8.2 数据驱动的营销策略制定 (13)8.2.1 用户数据收集与处理 (13)8.2.2 用户画像构建 (13)8.2.3 营销策略制定 (13)8.3 营销策略优化方法 (13)8.3.1 A/B测试 (13)8.3.2 用户反馈分析 (13)8.3.3 模型优化 (14)8.4 智能营销决策支持系统 (14)8.4.1 数据分析模块 (14)8.4.2 策略推荐模块 (14)8.4.3 策略评估模块 (14)8.4.4 决策支持模块 (14)第9章营销效果评估与监控 (14)9.1 营销效果评估指标体系 (14)9.1.1 用户活跃度指标 (14)9.1.2 转化率指标 (14)9.1.3 用户留存率指标 (14)9.1.4 营销成本与收益指标 (15)9.2 营销效果评估方法 (15)9.2.1 多元线性回归分析 (15)9.2.2 A/B测试 (15)9.2.3 数据挖掘与机器学习 (15)9.3 营销活动监控与优化 (15)9.3.1 实时数据监控 (15)9.3.2 定期效果评估 (15)9.3.3 跨渠道营销优化 (15)9.3.4 用户画像优化 (15)第10章大数据精准营销的未来发展 (16)10.1 新技术应用趋势 (16)10.2 跨界融合与创新 (16)10.3 法律法规与伦理道德挑战 (16)10.4 大数据精准营销的发展前景与建议 (16)第1章大数据与电子商务概述1.1 大数据概念与发展历程大数据，顾名思义，是指规模巨大、多样性、高速增长的数据集合。
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大数据技术概述
一、大数据的时代价值
1.大数据内涵
大数据(big data,mega data)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity （真实性）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
例如，日本企业通过对电力大数据进行分析，创造出一系列新型服务项目。
换句话说，大数据分析促进了新的商业服务模式诞生。
东京市内三井不动产公司管理的新建商品住宅小区住户，最近通过手机不断接收到各种各样的服务信息，如餐馆的打折优惠券，旅行社的半价机票等等。
不过，即便是居住在同一栋大楼的住户，收到的服务内容却不尽相同，这是怎么回事？原来，这是该公司利用家庭用能源管理系统，经过对客户电力数据分析研究，按照各个家庭的不同生活方式为其发送有针对性的电子服务信息。
比如餐馆的优惠券是发送给晚餐时间段用电较少的家庭，因为通过用电数据分析可知对方总在外面用餐；反之，傍晚时分电力消费较多的家庭，肯定是经常在家做饭，因此要向其发送厨房用品打折卡；如果用户在周末的电力消费少，说明他们家经常外出，可以推定为喜欢旅行的家庭；如果家里洗衣机的使用频率很高，可能家庭成员较多，就要为其提供相应的商品服务信息。
目前该公司在其管理的东京市内两个小区开始提供基于电力大数据分析的信息服务。
本来是为购买该公司房产的用户提供增值服务，却受到电力公司的极大关注，因为它能够创造电力服务之外的高附加值。
2.大数据的意义
大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。
阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO 的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
大数据正在改变着产品和生产过程、企业和产业，甚至竞争本身的性质。
把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，管理者应该认识到信息技术的广泛影响和深刻含义，以及怎样利用信息技术来创造有力而持久的竞争优势。
无疑，信息技术正在改变着我们习以为常的经营之道，一场关系到企业生死存亡的技术革命已经到来。
借着大数据时代的热潮，微软公司生产了一款数据驱动的软件，主要是为工程建设节约资源提高效率。
在这个过程里可以为世界节约40%的能源。
抛开这个软件的前景不看，从微软团队致力于研究开始，可以看他们的目标不仅是为了节约了能源，更加关注智能化运营。
通过跟踪取暖器、空调、风扇以及灯光等积累下来的超大量数据，捕捉如何杜绝能源浪费。
“给我提供一些数据，我就能做一些改变。
如果给我提供所有数据，我就能拯救世界。
”微软史密斯这样说。
而智能建筑正是他的团队专注的事情。
（1）商业价值
谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息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，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，这就是大数据的价值。
大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。
社交网络兴起，大量的UGC（互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思）内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。
另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。
从数据量来说，已进入大数据时代，但硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，并对其进行分析挖掘，进而从
中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。
首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。
比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
未来，数据可能成为最大的交易商品。
但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。
因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。
未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。
据统计，大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2020年，此数据预计会上涨到530亿美元。
（2）存储技术
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。
毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。
硬件的发展最终还是由软件需求推动的，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。
从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。
随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。
存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。