作者：Wendy

大数据很强大，但还是有很多人仍然不知道它到底是什么。让我们来学习大数据的真实表现，以及如何更好地促进企业转型。

或许我们经常听到有人讲大数据，但仍然有很多人不知道它到底是什么。因为我确信它很强大，所以我应该写篇文章来向大家描绘清楚，帮助大家更好的理解关于大数据我们可以拿它来做些什么。

如同技术行业中的所有事物一样，它一直在飞速的更新换代。它影响着所有源于大数据的领域，从数字转换、人工智能到物联网(Internet of Things)。因为很复杂，所以我想先快速地介绍下什么是大数据。

什么是大数据?

像所有新出现的事物一样，你可以找到关于它的许多定义。大数据可以被看作是描述数据集的一个广义的术语、行话或者说一个标语。

关于大数据的定义大多包含三个V开头的词：大量(volume)、高速(velocity)、多样性(variety)。事实上，Gartner公司这样描述大数据“高速、大量且多样化的信息资产，通过有利可图的创新性的信息处理来增强洞察力、决定制定以及流水线自动化”。

如果你感兴趣的话，在 这儿 你可以找到关于大数据的其它的一些定义(来自于不同企业的40多位领导者，比如医药、市场、食品还有时尚业等等)，各种各样的定义，你一定会感到惊讶!

但无论如何定义，“Big Data”这个术语指的不仅仅是数据本身;它还涉及挑战、能力和竞争力。无所不在的一种观念是：大数据是信息持续、大量增长的一种结果。

当然，一切开始于数字领域的繁荣发展。更多的设备、更多的网络使用、更多的技术使用…所有的一切都会被翻译成信息。更多的数据。我们每一次连接，都会生成数据—比如使用社交媒体、在线商店、任何联网的APP的时候。

你或许会问你自己，“Big Data”与“large data”是否有所不同?

来自于Dwight deVera的一种说法很好的诠释了两者之间的不同：“财务主管所拥有的数以千计的关于客户的财务报表和发货单可以看作是large data。而来自于LinkedIn或Facebook这种社交网站的日志文件则可以看作是big data。那么不同在哪?不同在于数据被捕捉并被有效用于分析的速度。”

大数据正在提升销售资讯的质量，提升销售数据的质量，提高前景预测列表的精确度，提升蓝图规划，赢得速度，以及优化决策者的竞争策略。

大数据是市场人员和销售人员工作的一部分。它是我们所生活的这个数字世界的成果。在销售行业，它用于提升销售资讯以及预测前景的质量。在市场方面，通过整合大数据用于市场分析，我们便能展示非常有趣的视野来帮助提升汇率、前景制定、客户终身价值等等。

据 Teradata应用公司的总裁Darryl McDonald 所说，“如果市场人员工作的时候能够利用手上的所有数据，那么他们便能最有效的向客户提供最准确的方案来提升收益”。

作为市场人员首要的事情是尽可能获得足够的信息来建立客户的档案——他们是谁，他们做什么，他们感觉如何。

利用大数据，你可以轻松地获得对于客户的全方位的洞察——他们在哪儿，他们希望别人以什么样的方式、什么时候联系他们。公式可以概括为四条：正确的人，正确的联系方式，正确的时间，正确的位置。最主要的是，大数据帮助市场人员对于客户的行为有更深层次的理解，以及是什么可以吸引他们一次次的想要你的产品和服务。如今，大数据分析技能以及数字化的市场营销调查对于企业来说越来越有价值;这些可以给公司带来更多的收入、更好的利润率、更有效，总之更多的收益。

大数据如何变革传统行业?

首先，目前有很多技术可以帮助你捕捉、存储数据，然后，还有许多提供分析能力的系统供你使用。基本理念就是获取尽可能多的信息来分析出最优的预测，作出最好的决策。我们通过使用各种各样的电子设备产出各种各样的数据。从图片到视频、录像、短信息等等。而如今，这些数据用于人工智能以及机器学习的项目中，这项项目包括图像识别、 自然语言处理 ，教会计算机如何记录模式。

大数据在众多的行业中做出了 贡献 ——公共部门、医疗保健、保险、银行，还有更多，在这些行业中帮助提升销量、产量，减少浪费等等。在此列举了一些例子，以便对此有一个更清晰的了解。

医疗保健

在数字化爆发之前，在医疗保健行业已经产生了大量的数据。但是数字化可以让这些数据更强大。今天，你可以找到越来越多的应用程序，用于监测病人的病情发展来帮助他们建立更健康的生活方式。我们甚至可以获取病人的心率以及步数信息。

这类数据库可以帮助你更好的了解人们正在崇尚的生活方式，他们会患上什么疾病，跟踪模式，充分利用模式来做医学研究。你好，预防的一大进展!基本思想就是，数字化所有病人的信息，允许所有的医疗保健系统访问，更便捷的建立病人档案。

还有，机器学习技术可以更精确的识别癌症、测试诊断结果。这意味着我们可以更早的发现疾病、避免诊断错误，得到准确的治疗。

保险

在保险行业，大数据令我们可以更好的预测风险。保险公司能够建立更精确的客户档案，基于他们的数据库，我们可以更好的了解客户发生意外的可能性，通过学习客户过往行为做到更好的预测。

事实上，通过分析这些数据，我们正在形成对客户更深的理解，我们将会更有效的提供产品和服务来满足客户的需求。

银行

大数据可以让银行对于客户的交易以及常规行为有一个更全面的概览。意思是说，拥有消费行为的大数据视野。基于此，我们对客户可以有一个更强大的细分。当然，建立更健壮的档案，我们便可以适当的调整产品、服务来更好的满足客户需求，增加价值。

反诈骗监测已经成为银行业的一项重要的例行公事。使用大数据，反诈骗监测的检测时间大大减少，变得更有效。大数据不仅在反诈骗监测上可以派上用场，还可以用于风险管理。实际上，我们可以监测风险，这样便可以降低损失、减少不良贷款和失败投资。