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最近，较多企业的老大们都跟我说，公司要建一个大数据系统。我问他们，大数据准备用于什么业务？他们说，还没有想清楚，但大数据这么火，我们要先从战略上布局。也就是说，我们要先纺织一张大网，用这张网先捞一把再说。至于建好大数据系统后，能够干什么，用来干什么，到时再说。 作为一个大数据技术公司，我们当然鼓励你先建大数据系统，因为这涉及到硬件设备的购置和安装，可以直接给我们带来销售利润。 很多公司，都抱着投机的心态投入到大数据行业来，其实他们并不太了解大数据，不了解大数据的核心价值是什么，不知道构建大数据系统的目的是什么。
数据，其实只是事物发展的点点记录，数据本身是没有意义的。数据的意义在于应用，用它来解决商业问题，包括管理、客户、市场、营销、供应链等等。 所以，大数据是以应用为导向的，以商业需求为中心。坦白地说，大数据只是一种技术手段，为解决商业中面临的问题为目的。所以，一个有效的大数据系统，也应该是围绕解决商业问题而建设的。 大数据，其实不在于数据，而在于通过对数据的分析，来呈现事物的发展和变化，进而把握业务，作出正确的业务决策。 比如，通过对客户数据的特征分析，你可以得到客户的特征，从而根据客户特征或分类设计出有针对性的产品，制定出相匹配的营销策略。 比如，通过对客户行为数据的分析，你可以得到客户的兴趣爱好，渠道偏好，从而实现精准化的广告，以及精准化的产品推荐。 比如，通过对市场营销数据的分析，实现产品的灵活定价策略，产品功能的优化，以及制定合理的销售目标，来提升企业利润。 一个传统的企业要加入大数据行业，他要做的事情远不仅仅是先建大数据系统那么简单。
要知道，大数据的核心在于应用，没有应用的数据是没有意义的。 所以，企业首先要做的就是梳理企业的商业问题，要理清自身业务逻辑，业务和数据的关系，弄明白大数据的应用场景。一句话，先要明确商业目的。 比如说，我们要用大数据来解决供应链的效率和优化库存问题，大数据用来描述客户购买行为，大数据用来支撑客户细分问题，以及大数据用来进行风险控制，预测违约用户，等等。
从企业最关心的主流业务出发，思考将业务问题转化为数据问题，我们要收集什么数据，用什么指标来描述各种业务的真实情况。 大数据的核心，在于通过对数据的分析，来发现业务运行的规律，以及业务运行的问题。数据的变化，也就是业务的变化；数据的特征，也就是业务的特征；数据间的关系，也就是业务之间的关系。将业务转化成数据来观察，来分析，这就是数据化运营的基础。 通过对数据的分析，来实现精细化的管理和运营。
数据本身是没有价值的，数据是死的，我们需要将数据中蕴含的业务信息提炼出来，这就需求一支专门做数据分析的队伍。 不管是统计分析，还是高级的数据挖掘，培养一只懂业务、懂分析、懂工具运用的专门人才，这才是重点。以解决企业的商业问题为目的，掌握相应的业务分析思路，以数据分析为手段，将数据变成业务信息，预测业务未来，支撑企业决策。 马云说，人才和数据才是企业的核心竞争力。面对大数据时代，关键是制定符合公司战略方向的大数据人才培养机制，培养员工使用数据，用数据思维来解决业务员工的意识，培养员工的数据分析和数据挖掘技能。
当理清了业务逻辑，明白了业务的应用价值，当原始的数据系统无法支撑现有的业务增长需求时，或者当数据量过大无法用原始的分析工具进行分析时，此时就需要构建大数据系统，构建分布式的大数据平台。 此时，通过大数据系统的建设，部署数据仓库，更进一步地拓展大数据的整合和应用。在新的大数据平台中，实现自动化地数据处理和分析，这也就顺理成章了。否则，如果在业务逻辑、分析思维不清晰的情况下，你的大数据系统将在长时期内无法稳定。
所以，大数据不在于数据，而在于应用。大数据不在于大，而在于解决商业问题。 一切不以应用为导向的大数据都是在耍流氓。
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