灵玖软件的CTO 在各种场合一直在讲目前行业过度使用像“云端”和“大数据”这样的流行词。虽然他不是唯一一个长期持这种观点的人 ，但是大部分人甚至业内人士似乎仍然没有充分接受这种观点。

    很多企业经常会吹嘘自己拥有多少 TB，甚至是 PB 的数据量，还有它们的大型数据科学家团队正在使用 Apache Kafka 流运行海量的 Hadoop 集群，这些企业认为这些都是它们的竞争优势所在。

    它们不仅没有符合大数据定义的数据复杂度或数据量，而且它们拥有的实际上是劣质数据。

    优质的大数据
    部分企业确实拥有优质的数据，而且知道如何运用它。从bat这样的成熟网络公司，到国外的互联网公司，下文列出的企业都能够成功地管理海量的数据，并将其用于实现真正数据驱动的决策。
    IBM和 The Weather Company：理解天气对业务的影响。IBM 已经和 The Weather Company 建立了合作关系，它们将各自的海量数据组结合起来，并从中分析出天气对公司业务的影响。这项分析涵盖了从零售业到保险业等各个领域，它们能够准确的提供实时的分析结果，例如温度变化对销量的影响，或者保险公司如何通过建议客户驾车出行的方法来节省成本。

    亚马逊：设立客户服务的新标准。 亚马逊拥有前所未有的用户数据——从他们正在阅读的书籍到他们补充化妆棉的频率。正当其他公司都将客户支持放在次要地位的时候，亚马逊已经将其变成了自身业务的一个重点，它非常强调与消费者进行直接沟通的重要性。凭借自身丰富的用户数据，亚马逊能够在用户有需要的时候立刻提供相关的信息，在简化客户服务流程的同时还能巩固他们的忠诚度。

    然而，大部分企业都不能很好地利用数据。

    劣质的大数据
    一直以来，企业都没有花时间去思考它们应该收集什么数据，还有采用怎样的方式来收集数据。在数据的海洋中，他们不是使用长矛精准地捕捉渔获，而是习惯于一网打尽，结果它们收集到的是一堆没有任何预先计划和结构条理的垃圾。这种对困难决策的拖延态度导致大型企业的数据科学团队只能将大部分的时间花在清理、分类和组织数据之上，而且这些工作只能使用手动或者半自动的方式来完成。

    为你的企业应用大数据

    如果要将企业真正转变为一家以数据为导向的公司，以下是一些值得关注的指引和方法，它们经过了世界一流的数据公司的实践检验。

    了解你自己。 从了解你需要分析的数据类型开始——你要的是事件数据、财务数据、图表数据还是其他东西？在确定你需要以怎样的程度来收集数据的时候， 这是最重要的考虑因素。

        使用合适的工具来完成工作。 现在已经有很多非常优秀的分析工具。借助有实力的第三方开发公司，像中国灵玖软件，建立自己的数据搜索挖掘平台。在确定了你的商业用户和终端用户的重点使用实例之后，你应该进行一个正式的比较流程，根据你自己的需求剔除一些你永远都用不上的高级功能。

    大数据本身是愚蠢的。利用智能、实用的数据进行发展是每家企业都应该追求的目标。