日前，洛杉磯警察局開始利用大數據預測犯罪的發生。這是大數據幫助人們做出前瞻性決策的壹個例子。然而，大數據的作用遠不止於此。在商業領域，大數據對企業管理者的決策也有很大的參考價值。本文介紹了企業決策者如何收集數據，利用大數據進行決策。
近年來，全球數據的增長速度前所未有，數據類型也越來越多。壹方面，海量多樣的數據對信息的有效存儲和快速檢索提出了挑戰，另壹方面，其中蘊含的巨大商業價值也引發了對數據處理和分析的巨大需求。
對於大數據的概念，目前還沒有壹個被業界廣泛采用的明確定義。根據大數據概念的內涵和業界對大數據特征的普遍認知，我們提出以下概念:大數據是指需要快速獲取、處理和分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據和感知數據。
其中，海量和多樣性是大數據的數據量和數據類型的定義；速度是對大數據采集、處理、分析速度的要求；價值是獲取、處理、分析大數據的意義和目的；交易數據、交互數據、傳感器數據是大數據的來源，交易數據來源於企業ERP系統、各類POS終端、網上支付系統等業務系統。互動數據來自移動通訊記錄和社交媒體；感知數據來自GPS設備、RFID設備、視頻監控設備等。
大數據的運用將成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。大數據將推動信息技術在各行業的應用產生兩個重要趨勢:
第壹，數據資本化，信息部門將從成本中心轉向利潤中心。大數據時代，數據滲透到各個行業，逐漸成為企業的戰略資產。數據的規模和活躍度以及收集和使用數據的能力將決定企業的核心競爭力。
二是智能決策，企業戰略將從業務驅動轉向數據驅動。智能決策是企業未來的發展方向。過去，許多企業只註重數據和信息的簡單匯總，缺乏對客戶、業務、營銷和競爭的深入分析。
在大數據時代，企業可以通過挖掘大量內外部數據中包含的信息，預測市場需求，做出智能決策分析，從而制定更有效的策略。
那麽對於行業用戶來說，如何制定大數據應對策略，充分利用大數據蘊含的巨大商業價值呢？以下兩個建議可供參考:
壹方面，數據要通過雲平臺集中起來，形成企業數據資產。對於大型集團企業來說，各級子公司和分公司的ERP系統每天都在產生大量的交易數據和業務數據。分散在各個業務系統的數據無法形成集中的資源池，無法互聯互通，這將嚴重影響大數據的統壹管理和價值挖掘。實現數據集中是大數據利用的第壹步。
另壹方面，要深入分析和挖掘大數據的價值，促進企業智能決策。行業用戶應重視對大數據價值的深入分析和挖掘，推動企業決策機制從業務驅動向數據驅動轉變，提高企業競爭力。根據預測，大數據挖掘和應用可以創造超過萬億美元的價值，數據將成為企業的利潤來源，掌握了數據也就掌握了競爭力。企業必須更加重視數據的收集、整理、提取和分析。
未來3-5年，那些真正理解並能夠利用大數據進行價值挖掘的企業與那些對大數據價值挖掘不夠重視的企業之間的差距將進壹步拉大。真正能夠利用好大數據，並將其價值轉化為生產力的企業，將擁有強大的競爭優勢，成為行業領導者。