大資料這個詞的熱度很高，受到公眾的廣泛關注。

但是對於很多人來說，當他第一次聽到“大資料”這個詞，會自然而然從字面上去理解——認為大資料就是大量的資料，大資料技術就是大量資料的儲存技術。

但事實上，它並不只是一項儲存技術，而是一系列和海量資料相關的抽取、整合、管理、分析、解釋技術。大資料系統，是一個龐大的框架系統。

更進一步來說，大資料是一種全新的思維方式和商業模式。

▶ 大資料的定義

要做什麼？——獲取資料、儲存資料、分析資料

對誰做？——大容量資料

目的是什麼？——挖掘價值

歸納來說，大資料的價值主要來自於兩個方面：

1. 幫助企業瞭解使用者…

大資料透過相關性分析，將客戶和產品、服務進行關係串聯，對使用者的偏好進行定位，從而提供更精準、更有導向性的產品和服務，提升銷售業績。

典型的例子就是電商。

像阿里淘寶這樣的電子商務平臺，積累了大量的使用者購買資料。在早期的時候，這些資料都是累贅和負擔，儲存它們需要大量的硬體成本。但是，現在這些資料都是阿里最寶貴的財富。

透過這些資料，可以分析使用者行為，精準定位目標客群的消費特點、品牌偏好、地域分佈，從而引導商家的運營管理、品牌定位、推廣營銷等。

大資料可以對業績產生直接影響。它的效率和準確性，遠遠超過傳統的使用者調研。

除了電商，包括能源、影視、證券、金融、農業、工業、交通運輸、公共事業等，都是大資料的用武之地。

2. 幫助企業瞭解自己…

除了幫助瞭解使用者之外，大資料還能幫助瞭解自己。

企業生產經營需要大量的資源，大資料可以分析和鎖定資源的具體情況，例如儲量分佈和需求趨勢。這些資源的視覺化，可以幫助企業管理者更直觀地瞭解企業的運作狀態，更快地發現問題，及時調整運營策略，降低經營風險。

大資料，就是為決策服務的。

▶ 大資料與物聯網有什麼關係？

物聯網就是“物與物互相連線的網際網路”。物聯網的感知層，產生了海量的資料，將會極大地促進大資料的發展。

同樣，大資料應用也發揮了物聯網的價值，反向刺激了物聯網的使用需求。越來越多的企業，發覺能夠透過物聯網大資料獲得價值，就會願意投資建設物聯網。

其實這個問題也可以進一步延伸為“大資料和5G之間的關係”。

5G的到來，透過提升連線速率，提升了“人聯網”的感知，也促進了人類主動創造資料。

另一方面，它更多是為“物聯網”服務的。包括低延時、海量終端連線等，都是物聯網場景的需求。

5G刺激物聯網的發展，而物聯網刺激大資料的發展。所有通訊基礎設施的強大，都是為大資料崛起鋪平道路。

據調查，63%的公司從對大資料投資中獲得了可衡量的效果。如果再加上感測器、追蹤器等物聯網能力的加持，資料驅動型企業有潛力實現更廣泛的市場研究、更好的流程可見性、更高的運營效率。

然而，大資料諮詢專家認為，某些行業或許本身就更適合從大資料和物聯網的結合中受益。

數字化營銷預測使顧客滿意的因素…

瞭解顧客的購買動機，就可以預測他們的購買選擇，以便在合適的時機提供合適的產品。物聯網可以幫助豐富顧客的實時畫像，無論是透過零售商店還是顧客愛逛的其他線下場所，透過藍芽連線顧客的智慧手機和智慧手錶來進行互動。

這樣不僅可以感知到顧客的出現，還可以幫助顧客找到你的門店，進一步完善後續的購物體驗。可以透過向周邊人群推送最新優惠，將他們引導到門店。其優勢在於這種互動會一直延續。人們會隨身攜帶智慧裝置，從而能夠了解顧客在購物之後做了什麼，以及如何使用所購買的商品。

這就到了大資料工具發揮作用的時候：幫助洞察潛在顧客在商場中的移動軌跡，以及為什麼對你的產品感興趣。剩下要做的就是，透過演算法預測指導進行更為精準的營銷活動，去觸達那些具有潛力而未被發現的客群。

工業4.0最佳化效能並延長裝置壽命…

你使用的裝置不可避免地會老化。預防措施很重要，但是隻基於協議執行是盲目的。如果在可能發生故障之前過早進行維護，也許效率低且成本高。當需要檢查上千英里以外的閥門時，每次都聘請操作員人工維護不是長久之計，而且也無法實時反饋情況。

所以，該如何制定恰當的維護計劃呢？可根據一些徵兆對故障進行預測。如果你能夠實時分析裝置的狀態，提前預見到問題，便可以降低維修頻率且更經濟高效。

預測性維護要在物聯網支撐下實現。可以透過聯網感測器對整體生產週期進行連線和監控。同時運用大資料技術，如藉助可快速處理大量資料的系統，提供每個硬體資產的最佳維護時間節點。這樣的監控方式無需暫停生產流程，而且往往可以找到意料之外的維護模式。

運用大資料分析，你可以節省備用零件、監測效能指標，在裝置影響到執行之前採取預測性維護。這樣裝置可以用的更久，從而降低總體的生產成本。

物流為供應鏈帶來的可見性…

物聯網有潛力為貨運追蹤領域帶來全新維度。除了回答“貨在哪裡”、“多久才能送達”等基礎問題外，資料驅動的物聯網追蹤器可以讓你瞭解到更多的物理引數，這對於貨物的有效期和儲存需求至關重要。

舉個例子，根據所運送商品的不同型別，針對性調整並更新所需的溫度、溼度、位置、振動等各類指標資料。從而可以找出導致貨物損壞或者延遲送達的確切原因。如果貨物的運送速度太慢、失去連線或者有損壞的可能性，你將收到由事件觸發的預警通知。

此外，物聯網裝置收集到的資料還可以用於其他場景：如作為證據解決與收件人之間的糾紛，或持續管理和改善運輸條件。

將大資料工具用於貨物追蹤，將帶來競爭優勢。你可以發現問題出在哪裡，依靠預測性分析獲得更好的路線建議，以確保貨物不受環境因素和道路阻塞的影響。最終，帶來的是客戶滿意度的提升。

接入資料驅動的物聯網獲得可衡量的效果…

只有31%的公司自認為是資料驅動型企業，而其他企業並不急於加入到這個隊伍中來。這意味著，即便是那些已經啟用了物聯網的競爭對手，也很可能還沒有發現大資料的隱形價值，比如完善客戶畫像、預測性硬體維護和流程可見性。

物聯網是“物與物互相連線的網際網路”。物聯網的感知層，產生了海量的資料，將會極大地促進大資料的發展。

同樣，大資料應用也發揮了物聯網的價值，反向刺激了物聯網的使用需求。越來越多的企業，發覺能夠透過物聯網大資料獲得價值，就會願意投資建設物聯網。

從而當物聯網與大資料可以完美結合，註定會成功，而我們也可以借這個機會有所作為。

你與高薪之間只差一個我們。