① 大数据在企业中起到什么作用
01、预测分析
这是最常见的使用。机器学习为预测分析创造了许多机会。机器可以分析历史数据、探知模式、预测将来发生某些事件的可能性。举个例子，如果您在全国各地拥有连锁餐厅，则可以通过大数据预测哪些餐厅的顾客数量可能少于预期。因此，您可以专注于这些餐厅的经营，防患未然。
02、诊断分析
每当出现一些问题时，企业都需要知道问题的根源。这正是机器真正擅长的。数据分析能够帮助企业追根溯源，找到事件之间的相关性，以便将来避免类似问题的发生。
03、查找未知元素之间的关系
大数据能够帮助企业找到任何元素或事件之间的关系，即使看起来它们之间没有任何关系。这有什么用呢?例如，您通过数据发现销售额与销售人员数量的变化无关，在这种情况下，如果不影响其他业务领域，您可能希望减少员工人数。
04、经营监控
实时监控也是一项任务，需要计算机处理大量数据。他们还需要迅速做到这一点。借助大数据，我们可以监控任何事件。例如，营销人员可以看到他们的不同细分受众群对广告系列的反应。
05、规范性分析
这是快速发展的非常有前景的分析领域。规范性分析是基于预测分析的。但是，这种方法使企业不仅可以预测某些事件，还可以为每种可能的情况找到最有效的解决方案。
06、数据管理
拥有的数据越多，就越难以管理。企业通过人工处理进行数据的整合、加工，这种处理方式浪费了企业大量的时间成本、人工成本;而大数据能够实现数据治理，企业主数据大多通过数据中台进行管理，数据中台对异构数据进行集成，统一标准和口径，形成可跨部门共享与传播的标准数据，进而发挥其对企业决策的价值。
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② 大数据对于企业竞争的优势有哪些
大数据，就是很多很多的数据。
企业根据大数据，可以分析自身的优势、短板，分析客户、市场的需求趋势，分析对手和相关方的特点，从而制订方针、战略、策略。
③ 什么是大数据分析,对企业有什么用
数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。
数据分析应用已经深入到工作中的方方面面，小到Excel做表，大到数据化决策指导。以电商行业为例，电商行业的数据分析需求主要集中在流量和转化。而数据分析师的工作是为了服务自身产品，分析用户，从而确保更好的销量。这就要求数据分析师做好用户画像，通过数据分析建立用户模型，不断挖掘用户属性，分析用户的行为，针对用户行为制定相应的营销策略。
④ 依托大数据 助推中小企业发展
依托大数据 助推中小企业发展_数据分析师考试
7月25日，安顺首家整合互联网优质平台资源、依托大数据、云计算等互联网技术，倾力打造的互联网P2P金融信息平台“强力贷”正式上线运营，。
据介绍，强力贷是伴随P2P网络金融的兴起发展起来的，作为安顺首家金融信息服务平台，在填补安顺长久以来的大数据金融平台空缺的同时，该平台从实际功能上致力于扶持安顺本地中小企业，切实解决中小企业的资金缺乏问题，为中小企业寻找投资和融资时提供平台，为项目寻找投资人的同时让企业在该平台上得到推广宣传，与此同时，该平台还能为安顺市民足不出户就能理财投资提供便利和收益。
⑤ 大数据可以帮助企业进行营销决策吗
数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。按照数据爆发的规模和互联网时代发展的趋势来看，未来，企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。
在大数据营销、大数据管理、大数据征信与风险控制等行业领域，大数据有了越来越多的落地应用实践案例。大数据助力企业打破信息孤岛，企业内外数据、线上线下数据融合产生化学反应，基于数据的营销决策模式也给那些率先使用大数据工具的企业创造了不菲的收益。
1、做好数据的管理工作
任何一家企业都有数据，管理这些数据是大数据决策的第一步。选择好数据管理的关键是找到合适的数据平台，不同的数据平台采集数据的方式不同，采集的内容就会有差异。
选择的数据平台首要是有技术支撑。因为这首先涉及到数据存储和数据安全的问题，其次是数据的架构。企业的数据管理一般都会经历孤立系统、数据集、数据仓库和统一元数据的数据仓库等几个阶段。企业在数据建设过程中，初期很难从顶层把自己的整体元数据管理包括数据仓库规划做到位。对企业来说，更易于见效的方式是先做部门级应用或者是领域级的应用。
2、对已收集到的大数据进行分析
大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。
许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商。
3、重点分析对你的行业有价值的大数据
大数据决策的前提是做足充分的市场分析，我们首先要对市场有深入的了解，对整个行业有深入的了解。
大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如做汽车制造的，那么就要对汽车市场的需求做数据挖掘及分析。再如电信行业的呼叫详细记录，零售业、制造业或其他以产品为中心的行业数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。
4、使用社交媒体数据来扩展用户分析
社交媒体近些年来是一个趋势，一方面，通过社交媒体可以了解很多用户的需求和反馈，另一方面，社交媒体的发展为企业开通了一个展示和营销的渠道。因此，很多企业也往往青睐于在社交媒体投放广告或调查。
用户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动调查或表达自己的兴趣爱好，会在用户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的用户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的用户群，及时作出合理的战略决策。
5、把客户的意见整合到大数据中
企业有产品就会有营销，有营销就会有客户，有客户就会有客户的反馈。再伟大的产品也会有缺陷，再牛逼的服务器因为流量或攻击导致宕机。
对于企业来说，完善产品、完善服务、完善技术、完善营销战略是企业从成立之日起就一直要做的事，如何完善营销决策呢？用户的反馈必不可少，将收集来的客户意见整合到平台中去做数据分析和规划，对企业决策来说也是必不可少的一部分。
数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。按照数据爆发的规模和互联网时代发展的趋势来看，未来，企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。
⑥ 决策狗大数据平台怎么帮助企业解决细分市场定位的问题
1、对整个市场的销售情况进行分析，包括品牌、产品、价格等；2、对消费者热搜情况进行分析，挖掘出消费者需求；3、根据消费者需求对市场不同产品进行归类，划分细分市场，分析市场趋势。对细分市场规模、趋势、品牌格局、价格趋势、产品爆款，消费者评价等数据都进行了分析。
⑦ 如何通过大数据帮助企业成长
大数据”，顾名思义，指数据总量巨大，类型多样且信息传播速度快的数据库体系。那么“大数据”到底有多大？IBM曾做过统计，世界上90%的可用数据，仅用过去两年时间便产生了。
数据之所以变得越发庞大，主要源自机器的介入。从智能手机和自动传感器到每一次鼠标点击和键盘输入，在这些简便无声的数据收集过程当中，每天会处理大约2.5EB的数据。
如何处理好这些数据，从中获得有意义的结论和帮助，已经成为许多公司尤其是科技领域的初创公司非常重视的事情。他们借此整合公司多样的数据子集来助其开发项目。因此，《Entrepreneur》杂志特别请到来自圣马特奥，开发大数据分析软件的公司Guavus的创始人兼执行总裁AnukoolLakhina与读者一起分享，如何有效利用大数据。
大数据最厉害之处在哪里？
当然是“得知当下状况”，也就是对即时数据的掌握。如果你的业务能够从数据收集中预见到发展前景，你通常能很快地将所获得信息及时分类并做出明智的决策，最终采取及时准确的行动。或者也可以说你研究数据后所看到的再也不是过去发生的事，而是此刻正在发生的事。这能让你准确把握市场动向，快速改进服务，降低成本，节约时间。在这个过程中，你的公司发展就会出现更多的机会。
如何得到这些数据？
首先，整理出已有的数据，再看你想要获得什么样的数据。这需要你动用几乎所有服务性软件（比如Salesforce一类的CRM系统）、Excel表格、合伙人相关信息、销售单据，以及其他任何可用来收集信息的设备与设备上的内容。
之后，将这些数据联系整合到一起。这样有利于做出更及时、更有说服力的决定。做这项工作最简单的方法是从一个具体问题开始。比如你想在每周二开展促销活动，设立这个目标后，你就要收集所有数据来策划这个项目。一旦你理清并且整合好这些数据——包括线上销售额、社交媒体上的宣传数量等，你的业务反应周期就能很快缩短。
具体举个实例？
比如一个独立咖啡店老板整合了各种资源和线下数据，包括用户的饮品习惯、地理定位、信用卡消费记录等。这些数据就能帮助咖啡厅提升自身的个性化定制市场，增加促销机会。如那些送小孩上学后经常来咖啡厅喝一杯的母亲，就可以在课外时间享受到免费获得一杯儿童装热巧克力的优惠。
处理大数据有哪些必备工具？
在很多情况下你和员工已经多多少少使用过大数据工具了，例如用户信用度统计、销售记录、网络分析以及CRM数据库。关键是如何能够在一个简单易懂的应用中将这些数据联系起来，让所有人都能够看懂和利用这些数据，改变曾经只有数据专家才能够看懂的局面。