大數據 時代不可抗拒，應該是毋庸置疑的，但對于絕大多數企業(yè)大數據 本身僅是一個空泛的概念，不僅難以參與更難于控制。幾乎任何規(guī)模企業(yè)，每時每刻都在產生大量的數據，但這些數據如何歸集、提煉始終是一個困擾。這種感覺好像是守著金山卻無從下手。大數據技術的意義確實不在于掌握規(guī)模龐大的數據信息 ，而在于對這些數據進行智能處理，從中分析和挖掘出有價值的信息，但前提是擁有大量的數據。
采集是大數據價值挖掘最重要的一環(huán)，其后的集成、分析、管理都構建于采集的基礎。移動互聯的發(fā)展催生了更為多樣化的數據，同時包含結構化和非結構化的數據。在傳統(tǒng)的企業(yè)中，被有效管理的數據都是以表格的形式保存在數據庫中，所有的信息格式都一樣，便于編程處理。而如今的海量數據中，包括各種各樣的數據類型，最常見的普通文本、照片、視頻等等，還有像位置信息、鏈接信息等xml類型的數據。這些數據很難通過傳統(tǒng)的技術手段進行提煉和分析。這是絕大多企業(yè)面對大數據無所適從的主要原因。
同時行業(yè)大數據的應用不同于互聯網，行業(yè)數據針對性強、關聯性強，大數據應用復雜，跨度更大，跨部門，甚至跨行業(yè)需求更多。行業(yè)內的數據產生往往僅僅是因為一個特定的工作內容。以保險行業(yè)的移動查勘為例，通過移動查勘系統(tǒng)實現查勘人員的*調度和各種外勤任務的工單接收、任務處理、現場勘查、信息采集、信息上報等需求，使得現場情況能及時處理，并將相關信息及時、準確地傳遞到后臺系統(tǒng)，實現現場與后臺人員的工作協(xié)同，保證工作流程不斷點，從而使得各種現場問題得到準確、高效的解決。
這些查勘工作的背后是大量的位置信息、路段信息、車輛品牌、事故現場，甚至通過移動終端與身份證背夾結合可以讀取車主的二代身份證信息?，F在這些非結構化的數據對保險公司來來說僅僅是理賠依據，是可以提高理賠效率、減少騙保行為，但這*不是這些數據的全部價值。這些數據的背后還關聯著用戶的真實數據年齡、家庭、職業(yè)、收入、住所、廠牌型號、發(fā)動機號等等，這些數據甚至可以成為一個區(qū)域經濟的晴雨表和社會中堅群體的情緒反應，未來的價值很難限量。所有這些數據的綜合都將提供給用戶更加個性化的客戶體驗，并通過這些新的溝通渠道、根據客戶的習慣和表達態(tài)度，預測每個客戶正在尋找什么。通過有效地管理大數據，可以用來加強客戶關系、增加交叉銷售和追加銷售、以及對預測客戶消費習慣和趨勢的第一手洞察力。
絕大多數的企業(yè)現在還很難判斷，到底哪些數據未來將成為資產，通過什么方式將數據提煉為現實收入。對于這一點即便是大數據服務企業(yè)也很難給出確定的答案。但有一點是肯定的，大數據時代，誰掌握了足夠的數據，誰就有可能掌握未來，現在的數據采集就是將來的流動資產積累
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