大数据中挖掘出的商业价值

微软高层曾经指出，大数据不一定是非常庞大的数据集或者数据量，非常海量的数据只是一个组成部分，大数据的核心理念并不是等于数据的量级，更多的是它可以处理大的数据，可以处理小型的数据，可以处理关系类型的数据或者非关系型类型的数据。最重要的一点是怎样能够从数据当中得到非常精准的商业价值。对此笔者是非常赞同微软的这种理念，无论是什么当量级的大数据，最终的落脚点还是如何探求其中的商业价值，在探求的过程中是需要有具体的应用场景。比如一个电商平台，我们分析其中的大数据是了解用户的需求、购买习惯、流量的兴趣点在哪里、生意达成的意愿等等，并以此来推断什么样的货物可以卖得更好以及影响用户购买的前提在哪里，包括对后续商品布局的前瞻分析等等。这都是通过大数据分析可以提前获得的一种感知。此外，如何应用和分析这些数据量是需要一定的架构支撑，这就是大数据的一种具体的应用。

对于大数据的商业价值，微软给出了几个发展的条件是，第一、数据量的增长;第二、数据类型的不同性也在层出不穷;第三、从硬件、存储等方面它的价位又在往下调整，让整个数据的存储或数据分析会变得更加接地气，更加能够让我们都用起来。很显然无论是谁的大数据分析最终的落脚点还是用户的需求，这里的用户需求当然企业对大数据应用的一种需求。因为企业需要从大数据分析和应用中获得帮助，这是对他们经营和决断的一种前期提示，如果大数据的应用不能达到这种几乎精准的分析，那么这样的大数据应用就是不健全的，也是不完善的。在这方面，无论是哪种大数据的应用，从设备到软件，从系统到架构都应该遵循的就是为企业主服务的原则。

微软希望做到的是怎样把大数据带到每个人的身边。微软已经可以做到的是，通过更视觉化、更有价值的展示让用户看到大数据应用对自己的帮助。并且帮助用户在最短的时间内做一些决策性类型的建议。这就是对大数据分析后的一种结论，虽然结论可能带来很多趋向性的发展轨迹，但最终的数据类型归纳出来的趋势是不会改变的。

为了更好地应用好大数据，微软非常关注怎样能够把外界的非结构化数据跟自己在用的结构化数据进行有机统一。毕竟，整个大数据的概念不光是现在内部有数据了，实际上外部也有海量的数据，通过这些海量数据的收集、分析、认证，怎样能够把外部的信息和内部的信息完美的结合在一起，从而延伸到怎样做更精细的针对性的销售，以此提高产量和营业额。这样的概念不光是微软自己在做，很多消费者品牌也都在做。谁做得更好，谁也就拥有更多的用户价值。这就是企业在选择大数据应用的时候需要具体挑选的产品，目前关于大数据应用的产品也有很多，最适合自己的才是最好的。大数据应用和分析最终的目的还是给企业带来更好的收益，技术积累后的优势会在经营中体现出来，这样的结果才是需要的。