整合分析实现大数据价值
大数据时代，一些针对普通消费群体的解决方案已在市场上取得优秀成绩，比如淘宝、京东等电商企业，无论是软件、硬件还是服务，这些企业都已积累丰富的实战经验。
从技术角度讲，大数据本身并不包含全新的技术因素，而是把已有的技术按应用需求整合包装，更像是一种营销方式。这里所说的已有的技术整合，形象地讲，就像是一家大型超市，对已有信息进行分析后作出最合理、最利于营销效果的方案。例如，超市里，啤酒应摆在哪个位置能实现销量最大化。超市根据顾客的购物习惯和思维总结出，啤酒货架摆放在婴儿纸尿裤的旁边最为理想。原因是，购买婴儿纸尿裤的顾客一般都是孩子的父亲，他们不情愿地出门为孩子购买纸尿裤，在心情低落时看到旁边货架上的啤酒，大多数人都会顺手买走几罐。这是一个较通俗易懂的例子。
诸如房地产中介等行业也在从事类似的工作，通过不断分析社会经济景气指数了解经济整体运行数据，从而判断未来的房地产市场会发生怎样的变化，民众的消费和投资理念会发生怎样的转变，以此调整销售战略和侧重点。
实际上，几乎所有的零售商、中介机构、市场调研机构、政府部门等长期以来都在对掌握的数据分析整合。此前，这种分析整合被叫做数据挖掘而非大数据。早在10年前，很多大学的计算机系课程表中就有一门叫做数据挖掘。这门课程主要是讲如何从众多收集而来的数据中去分析用户的喜好，然后为业务决策进行指导，并得出相关结论。
利用数据分析创造价值的原因在于一个行业必须不断创造新的需求才能赢得更多的市场。随着技术水平的进步，数据挖掘的专业性和高度渐渐显现，利用信息技术进行数据挖掘能让海量信息创造出更多的更实用价值。数据收集本身可通过互联网完成，优势在于数据的跟踪和统计变得十分便捷，而且可轻松地实现数据用户使用痕迹跟踪。比如，消费者所有的上网行为、浏览的网页，运营商都会收集这些数据，并通过这些数据判断用户的消费取向和喜好。
在这种情况下，大数据浪潮来袭，传统的软硬件厂商都试图在这次潮流中占得先机，先后提出了转型计划，从软硬件供应商向解决方案供应商实现转型，以适应市场变化。厂商把软件、硬件及相关服务整合在一起所提出的解决方案主要针对政府、银行等行业客户。
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