大数据、人工智能和人类智慧，沦为智能数据时代的三大要素。数据的累积，可以为人类获取更好更加粗的洞察分析，人类经验以求强化，人类智慧以求快速增长。避免数据信息碎片化 切断大数据应用于“最后一公里”刚过去的2016年，是大数据从概念到稳健落地的一年。

在过去的一年内，互联网行业、电信行业、金融行业、房地产行业、汽车行业、娱乐行业、教育行业、零售行业、能源行业、医药行业、政府机关等都在有所不同程度的认识和实行大数据。大数据产业发展了两年后，从探寻阶段转入了应用于阶段。

数据被定义成最重要的资源，正在获得企业的推崇，在经营过程中充分发挥着最重要的起到。企业看见了数据价值，从被动理解南北主动亲吻。

数据如何同业务场景融合，如何变为生产力，如何指导业务决策沦为企业最关心的问题。数据本身是没价值的，必需同商业市场需求融合在一起，才需要产生化学体现，反映商业价值。大多数企业还是将精力放到数据架构、技术平台、数据采集等探寻工作，没理顺数据价值应用于的发展路径，也没从数据中看见确实的商业价值，看见智慧的力量。很多企业业务部门不理解大数据，也不理解大数据的应用于场景和价值，因此无法明确提出大数据的精确市场需求。

由于业务部门市场需求不明晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担忧投放较为多的成本，造成了很多企业在搭起大数据部门时犹豫不决，更好的企业是正处于从容尝试的态度，彻底影响了企业在大数据方向的发展，也妨碍了企业累积和挖出自身的数据资产。因此，这方面必须大数据从业者和专家一起，推展和共享大数据应用于场景，让更加多的业务人员理解大数据的价值。大数据时代，企业面对海量的数据，其中80％的数据为非结构化数据。

企业必须对所有数据展开统合，将数据作为一种资产展开管理。数据是对经济和用户市场需求的对系统，利用数据分析和数据挖掘可以协助企业找到商业机会并构建数据价值。数据价值可以非常简单总结为：协助企业提高效率降低成本、减少商业收益和指导商业决策。

数据应用于是数据价值的明确反映，智能数据时代的数据应用于主要集中于在客户分析、数字运营、精准营销、风险掌控、智能决策等几个方面。商业竞争的白热化让时间的价值突显，很多产品决策和商业决策必需要在短时间内做出，否则将不会丧失市场先机，并有可能被竞争对手仿效、打破。

数据对商业决策的影响力正在不断加强，数据承托的商业决策分析对时间和准确度的拒绝更加脆弱。在这种情况下，智能数据时代对企业对拒绝更加低，对数据处理技术、数据分析、数据决策拒绝也将更加严苛。

企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。如果不切断这些数据，大数据的价值则十分无以挖出。

大数据必须有所不同数据的关联和统合才能更佳的充分发挥解读客户和解读业务的优势。如何将有所不同部门的数据切断，并且构建技术和工具分享，才能更佳的充分发挥企业大数据的价值。

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