以前的一般情况是，企业在进行品牌营销活动时，100元的宣传费只有50元，触动了顾客，所以不知道哪个50元合理，哪个又无效。(另一方面，品牌也是如此。)。

　　如今，只有具备大型数据平台，选定客户，选择合理的营销活动，企业才能使自己的投入具有明确的目的性。如今，随着大数据时代的到来，传统企业也对大数据产生了欲望，但如何享受大数据的利润呢?

　　公众号：运营商大数据收集

　　首先，所有生产和运营过程都必须数据化。

　　这是企业在深入的数据分析基础上完成自身提升的基础。如果要有计划地存储企业生产运营的数据，即使今天没有用的数据，以后也能创造很大的使用价值。

　　二、构建大数据分析平台

　　对很多企业来说，拥有大数据并不意味着要自己建设大数据中心。随着云计算和云数据中心的出现，外部数据中心的应用成本已经很低，数据存储成本也在翻倍。

　　但是，企业要想制作大数据，就必须在IT基础设施层面具备比较好的数据处理框架。特别要注意的是，企业不仅要考虑大规模数据中心的硬件配置，还要考虑与企业业务方向的结合。要想打造企业的大数据管理应用平台，必须从企业的工作出发，不能盲目跟随大众。

　　三、开发数据挖掘和分析小组

　　大数据的分析与传统数据分析大不相同。现有企业目前管理支持数据统计分析的核心是，根据表格等部分结构数据，很难描述企业运营的全景视图。大数据的进入需要分析师具备更高的素质，具有扎实的业务基础和强大的数据挖掘能力。

　　通过大数据平台和大数据分析，将碎片化的市长/市场数据、客户数据等快速高效地转换为适合管理决策的数据，使企业能够及时了解市长/市场环境的变化，并迅速做出反应。

　　四、建立开放的数据共享规则和规定

　　未来大型数据企业必须有向外部开放共享资源的心态。一家企业的数据通常比较有限，很多时候需要与他人共享资源，丰富数据的形状。为此，企业不仅要有向外部世界开放的心态，还要有企业更换和共享数据的能力。只有那些**的企业才能聚集智力 的人，知道如何为自己服务。(另一方面)。

　　五、战略大容量数据资源存储

　　具有战略思维的企业可以区分数据的未来使用价值，并且可以经济高效地存储隐藏巨大使用价值的数据。此外，大数据是推动社会经济发展的重要力量，也是处理社会问题的重要支撑点。

　　巨大的数据资源使所有行业都开始了量化分析过程，财界、学术界、政府部门等所有行业都将逐渐开始这种改革式的新过程。

　　但是，特别是大量的数据并不一定意味着数据价值的提高。如果不重视数据的质量、使用价值和多样性，而是对数据发挥更智能的洞察力，那么大的数据意味着基础设施压力的扩大和企业成本的增加。

　　另外，更多的数据并不代表更强的数据准确性。另一方面，分析精度不是随着信息量的增加而线性增加的，而是无线接入收敛图。大部分企业在特定工作中不一定要达到极限。

　　另一方面，大数据往往包括干扰性的数据、不准确的数据、落伍的数据等，这些噪音数据会对大数据分析产生负面影响。