数据怎样创造价值

❶ 大数据时代，电商该如何用数据创造价值

数据更透明化、交易环境更净化，未来的电商也将真正走向优胜劣汰的良性竞争中。

所以说，不是电商的好日子到头了，应该是不规范的电商的“好日子”到头了，而我们乐见其成。

❷ 数据分析师可以创造什么价值

主要有以下几个方面的价值：

一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新专产品的竞争情报属分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；

二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；

四是数据情报和数据预测为高层服务。

从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

❸ 大数据可以通过以下哪些方式为企业创造价值

knowlesys舆情认为：

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

❹ 怎样利用数据一体化管理来创造价值

1、搭建数据一体化管理平台，提升集团综合实力
全球著名的数据科学家维克托•舍恩伯格，对于数据作用曾做过这样精确形象的描述，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”集团型企业属于集中型大企业，分子公司数据量增长速度快，同时不同部门、不同系统和不同业务的数据呈现多样化发展趋势，目前一般的企业管理软件根本无法满足集团型企业的发展需求。
任何企业的发展离不开团队的精诚合作，方案运用无间断的焦点联络模块，通过内外沟通焦点之间数据的自动关联与持续性交流，形成了不同部门与系统的可协作管理，全面整合了企业内部资源；针对不同区域的工作和业务数据管理，方案采用动态业务工作流和B/S数据层结构两大模块，通过开放式内置工具实现了区域分布式浏览网页数据，根据动态需求，定义或者调整工作流，显著提高了集团竞争力。
2、开创数据智能化管控模式，助力集团变革发展
集团型企业作为市场经济的重要组成部分，具有数据更新快，数据存储大、数据管理难等特点。另外由于集团型企业的数据管理涉及总部与分子公司在产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理和决策支持等众多方面，实现其数据管理的便捷性和有效性变得非常重要。
首先，方案通过构筑共享可视化板块，实现了在权限控制下的集团数据信息高度共享，有助于量化团队执行方略，树立透明管理的行业标杆；
其次，多元化扩充模块的全新应用，将横向、纵向多元化的灵活扩充模式带入数据管理中，全面整理了企业资源；同时，对于管理者策略的制定方面，方案利用多维度立体报表的形式，精确分析集团现状和行业未来方向，可以为决策者提供一个可分析、可追溯、可预测的战略决策支撑，有助于集团变革创新持续发展。
3、打造数据标准化管理流程，强化集团运转效率
长期以来，数据的标准化和科学化管理一直都是集团企业的管理难点。这主要由两个方面原因造成，一方面是由于领导者对于“数据”价值的认识不够充分，另一方面数据管理软件功能欠缺也是重要原因。
方案利用最新的物联网技术和数据库资源，通过数据表报形式记录企业每一次数据交易，内容涵盖销售、客户、业务、财务和人员等多个方面。同时，将计算机的强大功能和便捷操作融入方案中，有效避免了手工操作的误差、遗漏、不完整等弊端，极大的满足了集团型企业的发展需求。
数据管理作为企业优化资源配置，了解客户需求和市场变化，提升企业竞争力的重要工具，已经成为企业抢占未来市场的制胜法宝。

❺ 大数据可以通过哪些方式为企业创造价值

其实现有模式的大数据不可能给企业带来多少价值，其实大数据就是窃取死人版信权息，这个东西按照现在的算法有不准确性。好比一个人举例子，怎么确定一只猫，如果是以前我们是按简化模型来确定的，现在不需要模型而是把所有的猫一只不落的存入数据库，而世界这么大，其实这种算法在现有模式下还行，如果以后空间发展了呢？还有就是你的消费欲望可能是随时变化的，没有定性的，因为人是会随时变化的，一个人活到现在的算法不能推测你以后的算法。所以大数据如果以现有的算法是不可信的。算法必须创新。

❻ 如何将数据转化为企业价值

数据是任何分析模型成功的基础。当启动分析项目时，有必要详细列出企业内所有可用于分析的数据。这里的原则就是数据越多越好!因为很多分析模型都能自动决定哪些数据对当前分析很重要，哪些数据可以排除在下一步分析之外。
我们的研究不断印证了这样一个观点：改善分析模型最好的办法，就是投资于你的数据!这可以通过数量和质量两个维度的提升来完成。
对于前者，一个关键点是如何整合结构化数据(例如关系数据库)和非结构化数据(如文本)，提供全方位综合视角进行客户行为分析，另一个关键点则是在线数据和离线数据的整合，很多企业为这个问题所困扰。
此外企业还可以超越其内部边界，考虑从外部数据供应商那里购买外部数据，以弥补其内部数据的不足。大量的研究表明采用外部数据，对比较和完善分析模型非常有用。
虽然数据常常体量巨大，但是数据质量经常是一个痛点。GIGO(garbage in garbage out)的原则在这里非常适用，烂数据只会生成烂模型。
听起来显而易见，然而实践中数据质量往往成为许多分析项目的“阿喀琉斯之踵”。
数据质量可以分解成很多维度：准确性、完整性、新近度、一致性等。在大数据分析中，企业必须专门制定数据质量管理方案，设立数据审核员、数据管家或数据质量经理等职位，持续监测数据质量。
数据分析应该从商业问题开始，而不是从具体的技术解决方案开始。但是这带有一丝“鸡生蛋，蛋生鸡”的意味。要解决商业问题、识别商业机会，需要对潜在的技术解决方案有了解。
以社交媒体分析为例，只有首先了解分析技术后，公司才能开始思考如何利用它们研究在线品牌认知度，进行趋势监测。
为了跨越分析技术和业务之间的鸿沟，持续性培训和学习是关键，它能使企业始终屹立在分析技术的潮头，保持竞争优势。在这一点上，学术界应该深刻检讨，因为现有的很多大数据分析(或数据科学)硕士课程无法满足上述的要求。
将数据转化为洞察力和提升价值的另一个关键点是分析模型的验证。分析模型需要适当的机制和工具来进行审核和验证，越来越多的公司将分析团队拆分成模型开发和模型验证两个团队。
良好的公司治理能够在两个团队之间筑起一道防火墙，使得由前一小组开发的模型可以客观和独立地被后者团队评估。
公司甚至可以考虑由外部合作伙伴进行模型验证。通过建立分析基础信息设施，公司能够不断基于现有状况对模型进行评估和验证，提升分析模型性能，抓住更多目标客户。
数据分析往往不是一蹴而就的事情。事实上，当分析模型投入使用时就已经过时了!分析模型总是落后于现实，我们能做的只是保持这种滞后性尽可能小。
分析模型所使用的数据，都是在一个特定的时间点和特定的内外部环境条件下采集得到的。
这一特定环境不是静态的，而是随着内部因素(如新战略，不断变化的客户行为)和外部因素(新宏观经济环境和法律法规)不断变化而变化。
例如，欺诈检测分析中，欺诈者总是试图不断逃避模型的侦测，以骗取更多的钱财。另一个例子是信用评分模型在很大程度上依赖于当前的宏观经济状况(复苏或是衰退)。
因此，分析模型要取得成功创造价值，就必须对内外部环境进行监测，以及时调整或重建模型。

❼ 大数据如何给企业创造实际价值

第来一，通过大数据分析，各源行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。

❽ 数据流量如何转化为商业价值

拥有巨大用户数且用户黏性极高的手机应用程序，形成了互联网生态圈的“超级入口”。“超级入口”能够提供高效率的传播，以更低成本获得客户资源和技术支持；凭借“千人千面”的精准推送，商家可以更加了解自己的客户群，将数据流量转化为实实在在的商业价值。

“超级入口”对用户产生的强大黏性，也让服务商们能够以更低成本换来用户的活跃度。成都地铁运营公司总经理章扬告诉记者，今年4月份，成都地铁
将自己的移动办公系统迁到企业微信。“我们和传统的办公自动化系统做了对比，以前有60%的覆盖率就算不错，但活跃度无法保证；现在的活跃人数是9500
人，全员覆盖，全员活跃，这其实就是因为在迁徙之前，我们的员工早已习惯了使用微信。”

对于互联网巨头而言，开放不仅意味着手中的资源可以得到最大效率应用，也意味着可以不断探索未来发展新方向。在今年的腾讯全球合作伙伴大会上，
腾讯发布两个重量级的开放战略，聚焦于人工智能和内容，就正是基于这样的理由：人工智能创造着新的服务形态，为未来提供更多可能，内容开始与商业模式越来
越紧密联系在一起。如直播带火了游戏《绝地求生》，这在以往很难想象。

被“打通”的资源，还有互联网巨头手中的基础技术能力，比如增强现实和人工智能。腾讯社交网络事业群即通综合部总经理冼业成说：“拿增强现实来
说，我们除了能提供图片识别的能力，还将开放手势扫描和物品识别的能力。这对开发者来说，几乎意味着‘零技术门槛’。开发者只要有创意和玩法就能做出产
品，这样创新成本就会大大降低。”

腾讯公司人工智能实验室主任张潼也表示，在人工智能领域，腾讯公司“针对中小从业者，共享AI基础能力，将算法、数据到模型等AI基础能力开放，并为从业者提供方便易用的接口和开发包”。

精准推荐“千人千面”

你知道什么是“白鬼院凛凛蝶”吗？这个读起来颇为拗口的名字出现在今年“QQ看点”的关键词排行榜上，它其实是一部少女动画片中的女主角。

“这说明用户的阅读兴趣已经相当细分化。如果让我看这些关键词，有一半多我都不认识。可想而知，如果将这些内容推送给我，我几乎不会打开。内容
分发模式未来必然需要创新，要通过数据来分析用户画像，判断他们关注的内容，甚至判断他们什么时候有空闲时间阅读。”腾讯社交网络事业群内容平台部总经理
杨达志说。

记者实地选择了5部手机，打开它们手机QQ上的“QQ看点”，首屏推送的10条内容中，的确只有一两条重合。

对于开发者来说，这种数据分析的能力，显然意味着内容和服务的“多元化”，凭借精准推送，它们依靠“小众人群”，同样可以获得足够的生命力。魏
一搏对此颇为感慨：“过去商家来问我，都是问把他们的货架放在活动页面上的什么位置、能不能再调高一点，这就是流量的价值。但现在社交电商的主播们都是问
我能不能给他们提供数据分析的工具，让他们知道‘粉丝’们都是什么性别、来自哪里？这就是数据的力量。”

在内容之外，精准推荐也在改变应用分发场景。腾讯移动应用平台部总经理周涛表示：“比如用户在应用宝上搜索Yelp，这是一个主要在海外提供服
务的美食推荐应用，那我们就可以判断，也许用户可能要到海外旅行。于是我们就会把其他海外旅行需要的应用推荐给用户，如果不依靠数据挖掘来识别人，这种分
发形式就无法实现。”

但是，精准推荐的“硬币另一面”，就是用户隐私保护难以得到有效保障。实际上，有大量用户在社交网络上表示，过于精准的推荐令人“害怕”。

腾讯副总裁林松涛表示，这正是未来精准推荐需要解决的难点。“其实这是精准推荐没做到位，导致误把用户的突发行为挖掘出来。之所以会出现问题，
还是因为对用户画像不够理解。精准推荐是要判断用户的普遍偏好，而不是根据他的突发行为来判断。同时，还要对用户的爱好进一步加以理解、归纳。比如，都是
《王者荣耀》玩家，如果你一直向一个老用户推荐新手入门知识；或者你判断一个人是足球迷，就向一个米兰球迷推送曼联的新闻，这显然不会受到欢迎。如何归纳
用户的兴趣，如何对兴趣分级，这是需要技术去进一步解决的问题。”

每一条数据就是一个信息。

❾ 大数据时代下如何利用小数据创造大价值

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真专正能帮助用户做决策的属客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用。

❿ 如何提升数据的价值让大数据变现

数据的价值与体现
数据是有价值的，如果在一年以前很多人会质疑这个观点，但我相信现在更多的人支持这个观点。数据都是有价值的，不同质量的数据，不同的价值，数据的价值是客观存在的。
数据不是凭空而来的，数据是一个场景，一个业务，一个应用产生而来。所以数据的价值是它产生的环境，过程的独特属性而赋予的。数据可以有很多属性，就我们所知，可以有金融属性，也可以是任何一个领域的独特属性。正是这些具有不同属性的数据，造成了数据价值，应用层面的差异化。
举个例子，什么是具有金融属性的数据，比方说你的每月收入，你的信用卡消费，你的网购消费，你的房贷、车贷等等，都形成了你的金融属性数据。金融属性的数据产生的过程离钱最近，也最有价值。它直接可以利用为征信，乃至金融风控。
同样，你每天上网看信息、社交，听歌，打游戏，搜索，看视频等等，都会产生很多行为、偏好和社交属性的数据。通过这些属性就可以勾勒出一个人的用户画像。

我们再来看数据的变现。数据的变现，就是把这些不同属性的数据再次应用到场景（当然更多地还是新场景，跨域关联可能产生更高的价值）中去，体现新价值的过程。变现，是一种能力，也是提升数据价值的基础。没有变现的能力，提升数据价值就是空谈。如何更好地提升数据价值那就更是天方夜谭了。
为什么多数知名大数据公司对“变现”表现的不像他们对大数据技术本身那样游刃有余？因为这本身就是两种截然不同的能力！
掌握了高深的数据处理技术，与了解应用场景，解决客户的实际问题，并能够进一步将其提炼，包装成业务，是两个完全不同的能力。简而言之，在多数大数据公司里面，并不具备这个能力。没有理由证明有高深的数据处理技术，就一定可以做好变现。相反，我看到的大多都是反面教材！
变现能力，是将技术转化成生产力的能力。很多大数据公司忽略了这个能力，甚至是主观上忽略，看不起变现能力，过于夸大技术驱动市场。这也是目前大数据市场上，很普遍的现象。
还有一种情况，是对数据本身知之甚少，介入行业时间短，自然难以变现。
上面两种情况，属于两个目前市场上最常见的两种情况。第一种多为在行业里多年，也确实有比较高深的数据处理技术，但主观上就轻视变现，认为掌握了顶尖的技术，就可以改变世界。我年轻的时候也想过，可惜没成。所以啊，这些公司不是没价值，大数据的发展依然少不了他们的推动，但恐怕就要朝基础科学的阵营里去走了。大数据确实还属于一个前沿科学，真的不是每个大数据技术都可以很好地被应用到市场中来。对于这部分公司，走情怀路线，我很尊敬的。
第二种情况，还是多历练历练再说吧。我一直认为市场是公平的。要想在一个行业中持续获利，还是先搞懂这个市场再说吧。熟能生巧。
市场上，有一个误区，“我之所以在大数据领域赚不到钱，是因为我没有掌握高深的数据处理技术”。我以亲身经历负责任地说，有时大数据赚钱并不一定需要高深的技术。我们就是用了并不是很高深的处理技术，为很重要的客户提供了数据服务，解决了他们很关键很头疼的问题，创造了很大的价值，并且已经将其包装成具有普适性的，可以推广的业务了。
当然，也不是说数据处理能力不重要。没有足够的数据处理能力，不知道什么数据可以做什么用，即使机会摆在你面前，也是抓不住的。只有拥有了足够的数据处理能力以及丰富的行业经验，能准确地挖掘用户的实际需求，对各类数据有一个全面了解的公司，才可能“举重若轻”。既然可以用简单地办法实现用户的目的，又何必炫技呢？
大数据是一种技术，是一种工具，不要把它过于神话，再好的技术也是为应用而来的。作为一家数据公司（区别于上面的第一种公司，那个基本可以叫研究院），首要的能力就是要懂得变现；最大的使命，就是使你手头的数据价值最大化！如果不懂得如何变现，怎么能证明你懂得数据的价值，能够为客户创造更多的价值呢？只能是孤芳自赏。
提升数据价值的三种方法
数据产生于业务或者应用，那么体现价值的最好办法就是回归到业务。数据回归到业务有三个层级的方法，由远及近，首先是数据的挖掘，这个自不必说了；其次是数据的打通，如果说挖掘是提升数据价值的一次体现，那么数据的打通就是使数据发生核聚变的一次“反应”；最后，也是最高级的实现方法，就是流转。数据的流转就是数据又流动到业务。这个流回不是简单地回流，而是经过了数据的加工处理，又返回业务，产生新的数据，形成闭环。

在这里，尤其加上跨界的数据，或者说具有不同属性的数据进行加工，流转，形成新的业务数据，就可以使原有的数据价值得到一个极大的升华。
很多人估计还不是真正清楚为什么要数据挖掘？数据挖掘是揭示人们可能忽视的或者检视人们依靠主观经验判断错误的事物。除了大家已经耳熟能详的啤酒喝尿不湿的关联关系，你能想象出为什么很多客户会同时买一个100元左右的包，再去买一个900多元的包吗？但事实如此。所以数据挖掘是数据价值的第一次提升。数据的世界很精彩！
再举个例子，比方说我们有很多ID，很多单维度的数据。目前单一的ID以及关联的单维度数据价值并不高。因为它只揭示了很小部分的特征，只能继续用回产生数据的业务场景。
如果我们又刚好获得了几个不同的ID以及其关联的另外属性的数据，虽然它们每一个价值依然都不大，但我们就可以尝试将其打通，产生更大的价值。假设几个不同ID以及数据的起点成本是1，那么当我们通过几十种不同的模型将其分类、打通之后，就远远大于1.在这个过程里，是1+1>>2.这是一个核聚变的过程。并不是我在这里空谈，而是市场的认可。
如果在能够将打通的数据，应用到某种场景当中，产生新的数据，那就会是又一个巨大的飞跃！因为数据的价值是场景的价值决定的，它产生的价值越高，其本身的价值也就越高。
比方说我利用打通的数据解决了用户的一个顽疾，避免了它每笔100元的损失，那么他是否愿意为此支付10元每笔呢？如果是，那么我的数据价值就是10元。
我们再以一个实际的例子去串起来数据价值的改变过程。我们的起点是一些互联网数据的碎片，假设价值为1。经过了清洗、分类、筛选、打通，就成为了5；再经过与其他数据的拼接，就构成了用户画像，那么作为征信生产材料的一部分，被应用到征信场景中来，就可能再次翻倍，成为10。在数据的应用过程中，数据的属性在不断地增加、提炼，最终得以升值。
总之，数据的变现也好，提升数据的价值也好，可以有很多渠道，有很多场景。只要你用心，懂市场，这些都不难找到。大数据虽不是万能的，但没有数据是万万不能的。法无定法，不要过于纠结什么商业模型。大数据即便今天依然是一个新业务，在行业的应用过程中，要尊重市场的规律，以市场为导向，并不是喊喊口号而已。大数据是工具，是一门技术而已，不要将其神话。再好的技术，再好的工具也是为解决问题而来的。
数据是有属性的，不同的场景，不同的业务，不同的应用，不同的对象，产生不同的数据，具有不同的属性。不同的业务需要不同属性的数据。比方说征信，首先需要的是金融属性的数据，而非行为数据。你对这个人的行为再了解，不代表对这个人的金融属性了解。这是一门严谨的科学，不可儿戏。
在大数据公司提升自己数据的价值过程中，确实存在价值最大化的可能。同样的数据价值基础，朝不同的业务方向上去走，得到的价值提升是不同的。当然这一点是建立在解决好上面问题的基础上才能实现的。没有上面基于对数据属性的了解，不懂得如何运用数据去解决用户的实际问题，就根本谈不上更好地提升数据价值了。