虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，对大数据的定义只是相对于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能对于另一个企业或行业就不再是大数据，对于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多；同时，大数据也会持续地演进，现在被我们认为庞大和恐怖的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面对这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的？

　　新数据源是核心

　　我认为，大数据的三个“V”特征，即Volume（规模）,Variety（种类）,和Velocity（高速度），这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value（价值）。

　　那么是什么带来了大数据的价值？

　　答案是新的数据源。

　　过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。

　　但在我和客户的沟通实践中，常常发现：大多数时候，人们都将精力投 注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。

　　但是我认为，真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去——比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，我的建议就是，将你的精力放到不断寻求新的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。

　　小步快跑式

　　对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。

　　事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。

　　为了促进公司文化的转变，我更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。

　　另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。

　　总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。