對中小企業而言，購買大資料，僱傭專業團隊成本偏高，建立大資料思維、理智對待大資料應用才能將資料對企業決策的影響最最佳化。中小企業“資料借力”可以嘗試以下幾種方法：

第一，做好資料價值調研。中小企業在購買國際市場搜尋關鍵字、投放DSP（精準定位人群）的廣告等大資料業務前，要先做調研，對資料是否能帶來期望的商業回報做到心中有數。比如，可以考察行業內是否有很多成功案例再做決定購買。如果成功案例不多，必然有一些影響因素在裡面，購買前就需要謹慎對待。

第二，確認核心資料，搭建海量資料與核心資料，以及內部資料與外部資料之間的關聯標準。這方面中小企業可遵循以下步驟：

A-確立核心資料標準。比如，CRM（客戶關係管理）和客戶營銷資料一定是核心資料。

B-歸檔外圍資料。比如，將線上線下舉辦的推廣活動中收集的消費者的資訊（如展會、網際網路等），歸納入CRM的系統。

C-擴充套件常規上下游渠道的資料。比如，做LED照明行業的企業，就可以儘量獲取沃爾瑪、家樂福賣場客戶的相關資料，並與自己的CRM結合，為企業下一步做市場營銷、推廣、產品創新等建立指引。

D-與社會化媒體資料建立聯絡（如谷歌、Facebook、Whats、Skype等）。社會化媒體產生的資料是外圍資料的一個重要來源，對於中小企業而言，它們在客戶的獲取和營銷上沒有強大的運營平臺，因此社會化媒體產生的資料，對它們來說尤為重要。但如果只蒐集而沒有跟這些資料的釋出者建立聯絡，那麼這些資料就毫無價值。

第三，採用虛擬人脈交換來獲取資料。對中小企業而言，資料的缺失是一種常態，但它們可以透過擴充套件人脈，來加強對資料的獲取能力。常見做法是建立企業自媒體。傳統的虛擬人脈的建立主要基於社交媒體上的互粉、互相介紹，而企業自媒體的人脈互相交換，則能更好地各取所需，在不同行業領域交換。企業還可以透過線下人脈尋找優質的高階群體使用者。優質使用者雖然人數不多，但透過收集其詳細資料、分析其行為愛好，將相關分析儲存到自己的系統中，就能形成優質的大資料資源。

第四，在利用大資料的同時要關注好小資料。企業的大資料起步，要從小資料開始，從核心資料開始。以業務為主導做好小資料，有助於企業做好精細化管理、對市場的觀察，以及未來發展方向的規劃提供便利。

第五，賦予企業高管更多的權力。做好大資料應用需要企業內部建立大資料文化。靈活的部門間協作機制，管理人員使用資料分析模型的習慣養成等。這就要求企業賦予高管更多的決策權，以幫助其突破制度限制、協調資源、協同合作，更積極主動地應對大資料挑戰和帶來的機遇。

大資料，所有企業都可以透過各種手段因地制宜地打造自身在資料獲取和分析上的能力，以面對新經濟環境的挑戰。

馬雲認為，大資料就像電一樣會連線人們生活的方方面面，對於國內的中小企業來說，這是企業獲得競爭優勢的重大機遇，未來二三十年是最佳的換道超車時代，大資料就是機會。

過去只有大企業可以管理好資料並把資料變成有用的商業智慧，而如今，膝上型電腦、智慧手機、感測器……都為物聯網帶來了大量資料，大資料不僅僅是大企業可以利用，中小企業也可以獲得同樣的回報，76%的中小企業的高管或者創始人把大資料看做是一個未來發展壯大的重要機會。

大資料能夠給企業帶來什麼價值？

大資料對企業精細運營起到的價值是非常巨大的，如何提升業績，降低運營成本，提高效率，提升客戶體驗和品牌形象等等。

銷售最大化

對場景、商品和消費者進行大資料分析，在最合適的場景，提供最符合消費者需求的商品和服務，讓暢銷商品不缺貨，滯銷商品不積壓，產品有關聯，銷售價值更高，消費者的體驗更好。

流程效率提升和成本縮減

透過大資料分析，發現生產、銷售、物流等過程中無價值或存在資源浪費的環節、行為等，進行調整最佳化，進而節省大量成本。

未來銷售預測

針對歷時銷售資料進行深度的分析和挖掘，結合實時外部市場資料，對未來的市場趨勢和銷售情況進行精準預測，提前做好相關銷售準備，降低銷售風險。

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新客挖掘

大資料技術會將使用者購買、使用和評價某種產品的記錄儲存，然後透過大資料分析得出該區域的使用者行為偏向，並指出該區域的潛在客戶分佈區域，引導企業挖掘新客戶。

老客喚醒

透過大資料技術，企業可以輕易獲得目標區域結構的變化，人群消費行為變化，區域行業結構變化等資訊，此外，企業還能透過大資料獲取行業供需關係，從而判斷自己的企業能否盈利。

新產品和新市場的發現

透過對現有產品、銷售狀況、交易趨勢、市場走向等進行分析，準確判斷出推出怎樣的新產品最有可能成為熱銷爆款，以及最適合什麼樣的市場。

店鋪選址建議

大資料技術透過建模，把各項引數設計進一套決策模型，市調人員將相關資料輸入，就能得到較為明確的決策建議。並且能夠對比各種各樣的資料，瞭解車流量、消費群體分佈、安全資訊、商業構成以及其它相關資訊，幫助他們在決定門店選址中節省大量的開支。

沒有大資料資源怎麼辦？

在大資料面前，不論企業規模的大小，大家都是平等的。在大資料時代使得中小企業能夠與大型企業一起進行公平競爭。所以就更要向資料意識、資料質量、蒐集速度、演算法應用、領域經驗等要效益、要結果，大資料帶給中小企業的機會是無盡的，關鍵是如何抓住。

大資料是什麼？

大資料是當年的一個熱詞。大資料之前是資訊、資訊科學、資訊科技和資訊產業等，為什麼今天我們叫“大資料”而不是叫“大資訊”呢？一個顯而易見的事實就是“大資料裡不一定有大資訊”。因為，只有讀懂了而且有用的的資料才是資訊；比如：“CPI=6.9”這是一個數據，如果你讀懂了，你就知道“經濟處在高通脹狀態”；如果沒有讀懂，就沒有獲得資訊。因此，我們之所以叫“大資料”而不是“大資訊”，是指資訊規模確實很大，但是並不意味著資訊很多。

資料是指能夠輸入到網路中的任何東西，是指網路空間唯一存在的，是可度量，可處理、可觀測的，並佔有空間的。人類社會的進步發展是人類不斷探索自然的過程，當人類探索自然界的成果儲存在網路空間額時候，卻不知不覺的在網路空間中創造了一個數據界。雖然是人類產生了資料，但是資料卻表現出不受人類控制、未知性、多樣性和複雜性等自然特點。

目前，關於大資料的定義有很多，其中，影響最大的就是關於大數概念的“4V定義”，4V定義是指：大資料為具有4V特徵的資料集，①價值（value）,資料價值巨大，但是價值密度低；②時效（velocity），資料處理分析需要在希望的時間內完成；③多樣性（variety），資料來源和形式都是多樣的；④大量（volume）,就目前技術而言，資料量要達到PB級別以上。

透過大資料分析，可以挖掘資料背後有價值的資訊；那麼對於企業的發展，最有價值的資訊應該是圍繞著消費者需求相關的資訊。

一個企業在擴大開發市場時，首要的就是要對市場內的相關資訊做了解。要獲得有價值的資訊的前提，便是獲得該行業的相關資料。透過對相關資料的分析來挖掘企業需要的資訊，進而做出可靠的決策。

現代人天天把大資料掛在嘴邊，而實際上，要利用大資料做買賣，需要有幾點的基礎條件。

其次是資料使用場景的深度認知，客戶在什麼場景產生的資料，這些資料該如何分類，客戶又該如何分類？這是大資料深度挖掘和計算的結果，而能否透過這樣的資料構建其準確的個人標籤，是非常考驗資料公司的資料整合和認知能力的。

再來是資料脫敏的問題，不同型別的大資料脫敏的內容及深度也不一樣，甚至對應不同區域的顧客，脫敏內容都會有差別，這也就使得VISA和Uber在中國收集個人資料的時候，有很多資料不能利用，同樣的，如果你是為海外人士提供資料服務的話，也存在這個問題。

綜上所述，我認為中小企業在海外開發資料市場難度較大，如果不能獲得當地國家的政府支援及大量資金支援的話，最好還是跟隨擁有生態鏈及國際拓張計劃的大型企業來做工作，會簡單一些。

祝好運！

利用好大資料開發國際市場首先要做好一下四點。

1、基於客戶行為分析的產品推薦產品推薦的一個重要方面是基於客戶交易行為分析的交叉銷售。根據客戶資訊、客戶交易歷史、客戶購買過程的行為軌跡等客戶行為資料，以及同一商品其他訪問或成交客戶的客戶行為資料，進行客戶行為的相似性分析，為客戶推薦產品，包括瀏覽這一產品的客戶還瀏覽了哪些產品、購買這一產品的客戶還購買了哪些產品、預測客戶還喜歡哪些產品等。產品推薦是Amazon的發明，它為Amazon等電子商務公司贏得了近1/3的新增商品交易。產品推薦的另一個重要方面是基於客戶社交行為分析的社群營銷。透過分析客戶在微博、微信、社群裡的興趣、關注、愛好和觀點等資料，投其所好，為客戶推薦他本人喜歡的、或者是他的圈子流行的、或推薦給他朋友的相關產品。

透過對客戶行為資料的分析，產品推薦將更加精準、個性化。傳統企業既可以依賴大型電子商務公司和社群網路的產品推薦系統提升銷售量，也可以依靠企業內部的客戶交易資料、公司自有的電子商務網站等直銷渠道、企業社群等進行客戶行為資料的採集和分析，實現企業直銷渠道的產品推薦。

2、基於客戶評價的產品設計客戶評價資料具有非常大的潛在價值，它是企業改進產品設計、產品定價、運營效率、客戶服務等方面的一個很好的資料渠道，也是實現產品創新的重要方式之一。客戶的評價既有對產品滿意度、物流效率、客戶服務質量等方面的建設性改進意見，也有客戶對產品的外觀、功能、效能等方面的體驗和期望，有效採集和分析客戶評價資料，將有助於企業改進產品、運營和服務，有助於企業建立以客戶為中心的產品創新。

3、基於資料分析的廣告投放DSP為廣告主提供資料分析服務，包括廣告投放試驗、時段分析和效果分析。例如，依託資料平臺記錄每次使用者會話中每個頁面事件的海量資料，可以在很短的時間內完成一次廣告位置、顏色、大小、用詞和其他特徵的試驗。當試驗表明廣告中的這種特徵更改促成了更好的點選行為，這個更改和最佳化就可以實時實施。再如，根據根據廣告被點選和購買的效果資料分析，根據廣告點選時段分析等，針對性進行廣告投放的策劃。

4、基於社群熱點的趨勢預測和病毒式營銷社群中熱點和熱門是大資料分析的結果。在社群中熱門話題、在搜尋引擎中熱點分析，通常具有先兆性的特徵，能夠成為一種流行趨勢的預測。比如，蘋果的土豪金讓土豪色成為一種流行。同時由於社群傳播的廣泛、快捷性，也能夠幫助企業透過病毒式營銷獲得企業大資料應用遠不止此，理論上看，業務價值鏈的各個環節都有資料分析的必要性，隨著大資料應用的進一步深化，會有越來越多的應用場景，最大程度發揮大資料應用的價值。

理論上看，業務價值鏈的各個環節都有資料分析的必要性，隨著大資料應用的進一步深化，會有越來越多的應用場景，最大程度發揮大資料應用的價值。此外，還需要挖一批大資料人才來操作。