很多公司收集了很多數據，他們覺得這些數據有商業價值，但是不知道如何從中獲取有價值的數據。不同行業的數據集不壹樣。比如妳在網絡營銷行業，妳可能有大量網站的日誌數據集，可以分時段分析，了解網站訪客的行為，改善網站的訪問體驗。同樣，來自制造業的質量保證數據將幫助公司生產更可靠的產品和選擇更好的供應商，而RFID數據可以幫助妳更多地了解產品在供應鏈中的運動軌跡。
專註於分析對行業有價值的大數據。
大數據的類型和內容因行業而異，每種類型的數據對每個行業的價值也不同。比如電信行業的CDR，零售、制造或者其他以產品為中心的行業的RFID數據，制造業(尤其是汽車、消費電子)的機器人的傳感器數據，都是各個行業非常重要的數據。
了解非結構化大數據
非結構化信息主要是指用文字表達的人類語言，與大多數關系型數據有很大不同。妳需要使用壹些新的工具進行自然語言處理、搜索和文本分析。基於文本內容的業務流程可視化，如保險理賠流程、病歷、各行業的呼叫中心和服務臺應用、面向客戶的企業情感分析等。，經過處理後可以可視化的形式顯示出來。
使用社交媒體數據擴展現有客戶分析。
顧客的各種行為，比如評論品牌、評價產品、參與營銷活動或者表達自己的喜好，都會在顧客之間相互影響。社交大數據可以來自社交媒體網站和自己的渠道，供客戶表達自己的觀點和事實。我們可以使用預測分析來發現模式並預測產品或服務的問題。我們還可以利用這些數據來評估市場認知度、品牌美譽度、用戶情緒變化和新客戶群體。
將客戶意見整合到大數據中。
利用大數據(整合原有企業資源)，可以實現對客戶或其他經營主體(產品、供應商、合作夥伴)的360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴展到幾千個。添加的精細細節帶來了更準確的客戶細分、直銷策略和客戶分析。
集成大數據以改進原始分析應用
對於原有的分析應用，大數據可以對其數據樣本進行擴展和擴充。尤其是在依賴大樣本分析技術的情況下，例如統計或數據挖掘；在欺詐檢測、風險管理或精確計算的情況下，也需要大樣本數據。(摘自:中國客戶關系網)