這是一個商業對話中言必稱大數據和AI的時代，用數據爆炸來形容這個時代毫不過分。但面對這麽多和雜的數據很多傳統品牌企業失去了方向，束手無策，傳統品牌時代那種高舉高打，有錢就可以任性的時代已經結束，取代的是精準營銷，商業智能等多種形式。

現實很美好也非常骨感，數據量太大必然帶來一些新的困擾。互聯網上的數據量太大，怎麽抓得過來？是不是需要投資很多服務器，我的系統能支持嗎？數據可信度高嗎？這麽大的數據量怎麽解讀？

當下企業ERP中的小數據和互聯網的全量數據可以實現完美結合，二者互相融合輔助企業的各種商業決策，可以洞悉消費者的需求，也可以評估營銷活動的成敗，更可以幫助企業建立數據驅動商業管理的閉環。對於一般企業來說，自建數據抓取團隊費時又費錢，其實根本不需要去考慮這樣的問題，市場上專業的數據抓取、聚合的公司非常多。經過多年積累，在數據底層架構與自有行業數據庫積累方面均具有豐富的累積。

判斷一個數據好壞的標準無外乎是否有自己需要的數據，能否實時獲取，數據量是否足夠大，數據質量怎麽樣？其中數據質量更是核心關註點。現在很多公司都號稱抓取得是互聯網全量數據，其實這談何容易？明網的數據能抓，暗網的數據你能抓到嗎？所以只有相對全量沒有絕對全量的數據，並且有些互聯網網站本來就很垃圾，這樣的數據抓取過來只能是增加噪音和處理成本。

工欲善其事必先利其器，大數據分析尤其看中工具，我們需要工具來輸出分析結果。這幾年大數據技術蓬勃發展，大數據分析的工具也百花齊放。秒級響應，豐富的可視化圖表，簡單的操作界面，大屏技術早已經是市面上主流大數據技術的標配，數說立方當然也具備這些特性，我自己是經常用這個產品分析微博的一些輿情，深有感觸。除了這些特點外，一個好的大數據技術還應該有自動給用戶貼標簽的功能，數說立方的核心技術用戶畫像可以一鍵生成人口屬性、內容屬性、關系屬性、購物屬性等四大維度標簽，深度剖析TGI指標、普通指標，共同解讀目標受眾。給用戶貼標簽是大數據時代對數據挖掘的升華，傳統商業時代是通過關系、層次進行消費者的管理，而現在是標簽化管理，這樣的好處是標簽可以無限多，可以自定義和機器學習完美結合，最終目的是實現標簽間的自由組合，從而滿足在不同的商業場景中使用。

目前大部分BI只是大數據分析的工具而已，優點是傻瓜式，高效展示，可以幫助企業更容易發現數據的事實。缺點是不夠業務化，我們更需要數據背後的結論和邏輯，必須要商業應用才更有價值，也就是說必須以促進企業生意增長為目的完整的商業應用方案。

如果品牌營銷還只是迷戀自己的ERP數據就太out了，如果還堅持使用消費者調查那就太固執了，互聯網是對整個商業環境進行了重構，改變的不僅僅是人貨場，還有企業決策的方法。如果我們沒有數據那就去養數據、找數據，如果有數據那我們就看看數據怎麽說。成功構建了以市場和消費者為導向、以“數據-洞察-連接”為核心理念的一站式大數據品牌建設體系，幫助企業實現數據價值與業務深度融合，並在營銷、研發、生產等各大應用場景下更科學地決策，促進最大化效果提升。

企業大數據應用只有做到數據與業務深度融合才能體現其巨大價值