发挥大数据价值的三种途径

关于大数据工作的开展是技术驱动还是业务需求驱动的争论一直都有，其实现在看来这种争论没有太大意义。

如果非要说点什么，可以这样看：对于已经有明确商业价值模式的领域，技术驱动的成分更浓，比如搜索、互联网广告、推荐系统等；而对于商业价值模式模糊，甚至根本没有意识到有商业价值点的场景，业务需求驱动的模式就更有用武之地。

而且，有一点是可以达成共识的，你的大数据只是静静的躺在Hadoop集群里，而没有在某个领域（或场景、流程、产品）中发挥价值，是没有任何意义的，只是让地球更加不低碳而已。

说到如何让大数据变现， Precog的联合创始人John De提到了两块：数据驱动的流程（data-driven processes）和数据驱动的产品（data-driven products）。

类似的思想以前也提到过，如果再说详细点，我认为发挥大数据价值的途径可以有三类：

1）通过数据驱动流程的精细化、智能化

大数据对企业流程的优化已经可以渗透到几乎各个环节，诸如营销流程、会员管理流程、产品管理流程、人力资源优化等等都可以看到他们的身影。

你可以预测未来的销量，已更好的分配资源；你可以为商品找到潜在的喜好用户，以开展主动营销活动；你也可以细分既有用户的各种行为模式，以为产品的优化提供参考；你还可以看看什么员工更稳定、哪些员工会离职……

这些管理、运营流程的改进主要集中为两个词：效率、效果，驱动的源头便是在这个两个词的环节上出现了越来越严重的问题。

在这个环节中，数据挖掘应用建模者的需求会高一些。