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当今，我们正处在一个数据爆炸的时代。从斯诺登曝光的文件显示：美国国家安全局每天收集全球高达近50亿份手机通话纪录和20亿条手机短信息。沃尔玛每小时从顾客交易中获得数据为100万GB，印出来可装2 000万个文件柜。据IDC预计，到2020年全球数据总量将超40ZB，相当于地球上所有海滩上的沙粒数量的57倍。海量数据的产生、获取、挖掘及整合等技术的应用将带来新一轮信息化革命，将对企业组织、决策、管理、业务流程等产生重要变化，并对人类的生产、生活方式产生深刻影响。
大数据已成为重要的战略资源。IBM CEO罗睿兰表示：“数据是未来竞争优势的基础，将是重要的资源。”美国、日本、欧盟等发达国家组织纷纷制定了一系列规划和行动计划。美国在大数据的研究和应用方面走在世界前列，将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年，奥巴马更是借助大数据成功连任美国总统。《时代》杂志分析认为，奥巴马的成功，竞选团队大规模与深入地数据挖掘，帮助奥巴马在获取有效选民、投放广告、募集资金方面起到了重要作用。
中国政府高度重视大数据的发展，自2014年3月将大数据首次写入《政府工作报告》以来，2015年8月，国务院常务会议又通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，要求开发应用好大数据这一基础性战略资源。近几年，大数据产业在我国迅猛发展。数据显示，2014年我国大数据市场规模84亿元，预计2015年接近116亿元，增速达38%。已经有不少国内企业利用大数据在提升服务质量、发现潜在客户等方面获得成功。
大数据是企业科学决策的基石。在传统企业的经营中，管理者更多是凭个人经验和直觉作决策，不仅会降低决策的准确率、加剧企业风险，甚至给企业造成巨大的经济损失。据2014年审计署报告，在抽查11户国有企业的791项重大决策事项中，因决策失误造成损失达134亿元。在大数据时代，企业将通过对生产、流通、销售等过程中产生的数据进行智能化分析处理后，提取有价值的信息，从而提高决策的正确性和科学性。
大数据是企业精细化管理的重要体现。大数据具有及时、全面、精准、定量的分析功能，无疑对企业实现精细化管理提供了强大的技术支持。如：企业通过对销售大数据的分析，可以更准确、全面地了解市场行情、发展动向，使企业能够进行更对路的生产；通过对用户大数据分析，可以更准确地了解客户的喜好、习惯等信息，使企业能够对消费者进行精准定位。
大数据是企业转型升级的重要抓手。国务院日前发布的《中国制造2025》提出，中国制造转型升级要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以智能制造为突破口和主攻方向。大数据时代的到来，为转型期的中国企业发展提供了重大机遇。大数据作为新一代信息技术的代表，已开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。
面对大数据浪潮，传统企业需要主动把握大数据发展方向，深入挖掘大数据价值，持续推进管理创新，从而提升企业管理水平。
学会大数据思维。在大数据时代，企业管理者和员工要把大数据思维融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化之中。首先，要充分信任数据，用数据说话，基于数据去发现问题解决问题。其次，要以用户为导向。在大数据和互联网高度发达的今天，顾客的需求日益多样化和个性化，企业要充分利用大数据，不断完善产品功能和用户体验，以满足用户的新需求。
挖掘大数据价值。大数据专家舍恩伯格说：“数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些‘金山’，最后成为大数据的赢家。”目前我国大数据应用还主要局限于互联网企业，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑。当前，传统企业首先要结合自身实际，从战略高度规划和部署，分层次、有计划、循序渐进推动大数据在企业的应用。其次，要充分利用现有设备技术，加强大数据的收集、管理和利用好大数据，促进企业决策更加科学化，管理更加精细化。
提升对大数据的分析能力。在大数据时代，企业必须对海量的数据进行准确、快速的分析，以最快的速度为企业管理者提供有价值的信息，这对企业的数据分析能力提出了更高更严的要求。企业要建立一套完整的数据采集、储存、整理和分析体系，加强对大数据技术的开发利用，以充分利用数据这一战略资源。同时，大数据对从业者，尤其是数据分析师也提出了更高的要求。企业要加快大数据人才培养，不断提升对大数据的获取、分析能力。在大数据时代，数据种类更加多样化。据统计，企业中80%的数据都是非结构化数据。因此，企业不但要重视结构化数据的利用，也要重视非结构化数据的挖掘和利用。
加快大数据与工业化的融合。融合是大数据的价值所在，是推动信息化和工业化深度融合的重要体现，也是促进企业转型升级的重要抓手。国资委主任张毅指出：产业优化升级，要顺应数字化、网络化、智能化发展趋势，加速推进信息化与工业化深度融合，加大传统产业更新改造力度，加快重大装备产品升级换代。
毫无疑问，在大数据时代，机遇与挑战并存，企业稍有不慎就有可能威胁到自身的存亡。只要我们以开放的心态和创新的勇气，积极主动地拥抱大数据时代，把握大数据发展方向，就一定能在大数据时代的竞争环境中脱颖而出。
大数据已成为重要的战略资源。IBM CEO罗睿兰表示：“数据是未来竞争优势的基础，将是重要的资源。”美国、日本、欧盟等发达国家组织纷纷制定了一系列规划和行动计划。美国在大数据的研究和应用方面走在世界前列，将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年，奥巴马更是借助大数据成功连任美国总统。《时代》杂志分析认为，奥巴马的成功，竞选团队大规模与深入地数据挖掘，帮助奥巴马在获取有效选民、投放广告、募集资金方面起到了重要作用。
中国政府高度重视大数据的发展，自2014年3月将大数据首次写入《政府工作报告》以来，2015年8月，国务院常务会议又通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，要求开发应用好大数据这一基础性战略资源。近几年，大数据产业在我国迅猛发展。数据显示，2014年我国大数据市场规模84亿元，预计2015年接近116亿元，增速达38%。已经有不少国内企业利用大数据在提升服务质量、发现潜在客户等方面获得成功。
大数据是企业科学决策的基石。在传统企业的经营中，管理者更多是凭个人经验和直觉作决策，不仅会降低决策的准确率、加剧企业风险，甚至给企业造成巨大的经济损失。据2014年审计署报告，在抽查11户国有企业的791项重大决策事项中，因决策失误造成损失达134亿元。在大数据时代，企业将通过对生产、流通、销售等过程中产生的数据进行智能化分析处理后，提取有价值的信息，从而提高决策的正确性和科学性。
大数据是企业精细化管理的重要体现。大数据具有及时、全面、精准、定量的分析功能，无疑对企业实现精细化管理提供了强大的技术支持。如：企业通过对销售大数据的分析，可以更准确、全面地了解市场行情、发展动向，使企业能够进行更对路的生产；通过对用户大数据分析，可以更准确地了解客户的喜好、习惯等信息，使企业能够对消费者进行精准定位。
大数据是企业转型升级的重要抓手。国务院日前发布的《中国制造2025》提出，中国制造转型升级要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以智能制造为突破口和主攻方向。大数据时代的到来，为转型期的中国企业发展提供了重大机遇。大数据作为新一代信息技术的代表，已开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。
面对大数据浪潮，传统企业需要主动把握大数据发展方向，深入挖掘大数据价值，持续推进管理创新，从而提升企业管理水平。
学会大数据思维。在大数据时代，企业管理者和员工要把大数据思维融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化之中。首先，要充分信任数据，用数据说话，基于数据去发现问题解决问题。其次，要以用户为导向。在大数据和互联网高度发达的今天，顾客的需求日益多样化和个性化，企业要充分利用大数据，不断完善产品功能和用户体验，以满足用户的新需求。
挖掘大数据价值。大数据专家舍恩伯格说：“数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些‘金山’，最后成为大数据的赢家。”目前我国大数据应用还主要局限于互联网企业，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑。当前，传统企业首先要结合自身实际，从战略高度规划和部署，分层次、有计划、循序渐进推动大数据在企业的应用。其次，要充分利用现有设备技术，加强大数据的收集、管理和利用好大数据，促进企业决策更加科学化，管理更加精细化。
提升对大数据的分析能力。在大数据时代，企业必须对海量的数据进行准确、快速的分析，以最快的速度为企业管理者提供有价值的信息，这对企业的数据分析能力提出了更高更严的要求。企业要建立一套完整的数据采集、储存、整理和分析体系，加强对大数据技术的开发利用，以充分利用数据这一战略资源。同时，大数据对从业者，尤其是数据分析师也提出了更高的要求。企业要加快大数据人才培养，不断提升对大数据的获取、分析能力。在大数据时代，数据种类更加多样化。据统计，企业中80%的数据都是非结构化数据。因此，企业不但要重视结构化数据的利用，也要重视非结构化数据的挖掘和利用。
加快大数据与工业化的融合。融合是大数据的价值所在，是推动信息化和工业化深度融合的重要体现，也是促进企业转型升级的重要抓手。国资委主任张毅指出：产业优化升级，要顺应数字化、网络化、智能化发展趋势，加速推进信息化与工业化深度融合，加大传统产业更新改造力度，加快重大装备产品升级换代。
毫无疑问，在大数据时代，机遇与挑战并存，企业稍有不慎就有可能威胁到自身的存亡。只要我们以开放的心态和创新的勇气，积极主动地拥抱大数据时代，把握大数据发展方向，就一定能在大数据时代的竞争环境中脱颖而出。