大數據時代數據分析

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大數據時代數據分析范文第1篇

［關鍵詞］大數據　財務分析　信息共享　數據相關

大數據時代數據信息孤島及數據壁壘等現象將逐步消失，數據資源將實現開放、共享的新格局。如何利用大數據提高財務分析質量，發揮財務決策參謀作用，幫助企業提高經濟效益，實現價值最大化是財務人員轉型即將面臨的新問題。

一、傳統財務分析存在的不足

（一）財務分析只關注財務數據，不關注業務指標。傳統的財務分析主要集中在三張報表，就數據分析數據，強調數據之間的因果關系。雖然報表分析一定程度也能反映公司的盈利能力、償債能力等，但財務報表數據只是定量分析，且跟會計政策的選擇和會計人員的主觀判斷相關，尤其當業務部門和財務部門聯系不密切時，財務人員無法掌握生產經營環節中的生產要素、成本費用以及經營管理風險等信息時，對業務層面的分析也僅停留在表面，不能對投資者或者經營者提供具有實際價值的改進建議。

（二）財務分析只重視短期效益，不關注長期戰略目標。傳統的財務分析只選擇兩三年的數據對比，通常是與上年同期比較、與年度預算比較。由于分析期間短，易造成管理層只顧眼前利益，不考慮長遠目標。馬歇爾曾在分析成本問題時引入了時間因素，他認為，在短期內成本有固定成本和可變成本之分，但從長期看，所有的成本都是可變的。因此，對戰略目標執行情況進行評估時，需要選擇更長的時間跨度分析。

（三）財務分析只關注自身發展，不關注外部環境的變化。傳統的財務分析主要針對公司內部，個別延伸到行業分析。在競爭日益激烈的市場經濟環境下，只關心行業指標遠遠不夠，還要關心整個產業鏈的上下游變化。以鋼鐵行業為例，鋼鐵行業下游需求下降，整個鋼鐵行業都出現產能過剩的現象，如果財務不關注外部環境，那針對產能過剩提出的建議只是加快銷售，在當前的宏觀形勢下，顯然這個建議不切合實際。所以想做好財務分析，財務部門必須和業務部門通力合作，從外部數據中提取有價值的信息，為提高企業經濟效益出謀劃策。

二、大數據時代對財務分析的影響

（一）大數據時代能夠提高財務分析的維度。大數據時代可以取得數據的來源非常多，不僅有內部業務數據，還有政策數據、經濟數據等外部數據。數據的類型也多種多樣，包括量化數據和非量化的數據。數據的開放性和數據資源的共享能夠提高財務分析的維度，幫助財務人員多角度全面分析公司的經營情況和財務狀況。

（二）大數據時代能夠提高財務分析的深度。大數據時代更加關注數據間的關聯關系，運用大數據技術對歷年數據進行分析，通過對業務指標設定各種變量，根據變量之間的依隨變化找尋與財務數據的關聯關系，分析業務數據與財務數據之間的聯動效應。

（三）大數據時代能夠提高財務決策支持作用。大數據時代對企業決策所依據的信息完整性要求越來越高。企業在進行經濟決策時，不僅要從自身角度考慮，更要從整個經濟環境入手，引入外部數據源，進行多種數據的融合匯總，再運用大數據技術，從巨大的數據庫中提煉出有價值的信息，在數據的分析和預測的基礎上，幫助企業做出更為準確的商業決策，從而實現更大的商業價值。

三、如何利用大數據提高財務分析質量

（一）對歷史數據進行深加工，挖掘數據間的關聯。利用大數據的巨大數據源和數據處理能力，對企業成立以來的財務數據、業務數據以及行業數據進行加工整理，挖掘數據之間的關聯關系，找出企業內部的增值作業和非增值作業。在考慮戰略目標的前提下，幫助企業盡量減少或者避免那些帶來較少經濟效益甚至沒有經濟效益的非增值作業。

（二）打通業務到財務的信息通道，實現信息資源共享。建立全面的信息化系統，從業務前端開始采集數據，確保生產經營中各環節的數據信息，及時、完整、準確地傳遞到財務部門，實現企業業務流、信息流、資金流和價值流同步。讓財務全面深度融入業務，充分發揮財務管理的價值分析和控制職能，實現企業資源的高效配置和運用。

（三）加強對業務指標的分析，找出業務管理的薄弱環節。業務是企業的核心，財務報表是企業各項業務活動數字化的表現。因此，財務分析不僅要分析財務指標，還要對指標背后的業務情況進行全面了解。財務必須要懂業務，從業務角度觀察業務的變化對企業經營狀況的影響，同時，對業務分析的結果要及時反饋給業務部門，做好業務工作的服務保障，幫助業務更好的提升。

大數據時代數據分析范文第2篇

關鍵詞：大數據時代 數據分析 理念 辨析

中圖分類號：C8 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（c）-0136-02

近年來，對大數據的研究和應用已經受到我國各界人士的廣泛關注，國家統計局已經把信息處理技術列為關鍵性的創新技術工程之一。隨著我國大型計算機的迅速發展，處理大規模的復雜數據的能力逐漸提升，從這些大數據中提取有效信息的能力也逐步加強，毫無疑問，我國進入大數據時代的腳步將會進一步加快，人們將會感受到大數據時代下給其帶來的生活、工作上的便利。

1 大數據和大數據時代簡介

1.1 大數據

大數據是指遠大于一般數據的巨量資料，需要人們通過全新的處理模式才能獲取其中有價值的數據信息。“大數據”這一概念最早由維克托在《大數據時代》一書中引用得來，最開始對其定義為：不通過傳統的隨機分析方法直接對所有數據進行分析處理，主要有大量、高速、多樣和價值4個特征。

大數據可以分為大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前受到最多應用的是大數據技術和大數據應用。人們通過收集數據，提取有效信息就可以為企業發展或者社會活動提供最有效的實施途徑。因此，可以這樣說，在大數據的王國里，最成功的企業就是那些善于運用機遇的公司。

1.2 大數據時代

大數據時代是建立在信息時代的基礎上，通過互聯網、物聯網等渠道廣泛搜集海量數據資源并對其進行存儲、提取和展示。在大數據時代，幾乎所有人都能夠享受從任一數據中獲得所需要的信息，大數據時代也具有社會性、廣泛性、公開性和動態性4個特征。大數據時代的發展將會引領社會眾多領域和行業的變革，對人類的生產、生活方式產生深遠影響。

在大數據時代下，傳統的數據分析思想已經不再適用，應該做出改變。首先，應該轉變抽樣思想，大數據時代下的樣本即總體，已經不再依靠少量樣本分析事物的相關規律；其次，要轉變數據精確測量的思想，大數據時代要學會接受繁冗復雜的多樣性數據；最后要轉變探究事物的因果關系思想，轉為研究事物的相關規律。以上思想的轉變，均與統計學有關，因此，下面將分析大數據對統計學帶來的具體影響。

2 大數據對統計學研究工作的影響

2.1 大稻莘岣渙送臣蒲У難芯慷韻

大數據影響的領域范圍非常廣泛，在大數據時代，不僅能夠對以結構數據為度量單位的客觀主體，還可以對不能用數據衡量關系的文本、圖片、音像等非結構數據進行分析，大大擴展了傳統統計學的研究范疇。

2.2 大數據影響統計學的工作進程

統計學是對所搜集的數據進行整理和歸納的方法論學科。大數據時代的資料十分豐富，分析數據已經不再需要抽取樣本了，因為數據總體即是樣本。此時，傳統的統計學抽取樣本分析的工作方法已經不再適用，而是被現代化通過傳感器自動采集數據的方法所取代。

3 大數據時代下數據分析理念辨析

3.1 數據分析理念

傳統的數據分析是指用統計學方法將收集的數據資料進行系列分析，以便最大化地開發數據中的功能，從中提取有價值的數據，再和未經處理的數據進行對比，發揮數據的作用。大數據時代下的數據分析，由于數據量非常大，數據本身的動態特性使人們要研究的數據難度加大，因此，大數據時代的數據分析一般利用統計學的理念，采用更廣泛的方法統計和分析數據，以此擺脫對數據樣本的依賴，也可以避免數據的流動性給分析結果帶來的不確定性。大數據時代更加注重數據的增值分析工作，研究數據的未來走向，使其中有價值的數據可以增值，將有效數據有機整合，能夠及時發現問題和解決問題。

3.2 數據分析的主要程序

3.2.1 數據整理

統計數據的整理主要分為4個步驟：審核統計資料、對資料進行分組、匯總和編制統計表格或圖表、保管和公布。當統計對象為數據資料龐大、類型復雜、要求處理速度快的大數據時，這些步驟就顯得繁冗了，尤其是圖表的繪制是沒辦法實現的，因此，只需要對資料進行審核和存儲。大數據的審核和存儲不同于傳統意義上的數據審核和保存，大數據時代利用先進的現代化工具進行數據的審核和保存。

3.2.2 數據的開發

傳統數據的樣本量較小，目的主要著眼于解決問題，數據的時效性較強，數據的使用價值會隨時間流逝而降低。而大數據的流動性很強，隨著時間的推移會越來越壯大，而且具有推陳出新、價值重塑的可能，因此，在大數據時代，數據是會不斷增值的，開發大數據，是一項有重要意義的工作。

3.2.3 數據的應用

其中分別對教育、運輸、消費品、電力、石油與天然氣、醫療護理、消費金融等進行分析和預測。根據這些行業的特點，可以總結出大數據挖掘商業價值的基本方法為：客戶群體細分，為每個群體量定特別的服務；模擬現實環境，發掘新的需求的同時提高投資的回報率；降低部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率；降低服務成本，發現隱藏線索產品和服務的創新。從圖1中可以看出，大數據的應用群體十分廣泛，能否對獲取的數據及時、迅速處理，對該行業的發展具有重要意義。

4 結語

該文主要對大數據時代下數據分析理念進行了相關的分析和研究。首先對大數據及大數據時代的概念做了簡要闡述，接著分析了大數據對統計學的兩點影響，最后分析了大數據時代下的數據分析理念。總而言之，在現代社會，大數據的應用已經成為時代新的特征，能否從海量數據中提取有價值的信息做出相應的預測，對于企業或者個人的發展具有重要意義。

參考文獻

大數據時代數據分析范文第3篇

這位CEO手下的經濟學家描繪出一片慘淡的景象，并且計算出經濟低迷對公司意味著什么。但是最終，他還是在自己價值觀念的指引下做出了決定。

這家銀行在意大利已經有了幾十年的歷史。他不希望意大利人覺得他的銀行只能同甘不能共苦。他不希望銀行的員工認為他們在時局艱難之際會棄甲而逃。他決定留在意大利，不管未來有什么危機都要堅持下去，即便付出短期代價也在所不惜。

做決策之時他并沒有忘記那些數據，但最終他采用了另一種不同的思維方式。當然，他是正確的。商業建立在信任之上。信任是一種披著情感外衣的互惠主義。在困境中做出正確決策的人和機構能夠贏得自尊和他人的尊敬，這種感情上的東西是非常寶貴的，即便它不能為數據所捕捉和反映。

這個故事反映出了數據分析的長處和局限。目前這一歷史時期最大的創新就在于，我們的生活現在由收集數據的計算機調控著。在這個時代，頭腦無法理解的復雜情況，數據可以幫我們解讀其中的含義。數據可以彌補我們對直覺的過分自信，數據可以減輕欲望對知覺的扭曲程度。

但有，些事情是“大數據”不擅長的，下面我會一一道來：

數據不懂社交

大腦在數學方面很差勁(不信請迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大腦懂得社會認知。人們擅長反射彼此的情緒狀態，擅長偵測出不合作的行為，擅長用情緒為事物賦予價值。

計算機數據分析擅長的是測量社會交往的“量”而非“質”。網絡科學家可以測量出你在76%的時間里與6名同事的社交互動情況，但是他們不可能捕捉到你心底對于那些一年才見2次的兒時玩伴的感情，更不必說但丁對于僅有兩面之緣的貝阿特麗斯的感情了。因此，在社交關系的決策中，不要愚蠢到放棄頭腦中那臺充滿魔力的機器，而去相信你辦工作上的那臺機器。

數據不懂背景

人類的決策不是離散的事件，而是鑲嵌在時間序列和背景之中的。經過數百萬年的演化，人腦已經變得善于處理這樣的現實。人們擅長講述交織了多重原因和多重背景的故事。數據分析則不懂得如何敘事，也不懂得思維的浮現過程。即便是一部普普通通的小說，數據分析也無法解釋其中的思路。

數據會制造出更大的“干草垛”

這一觀點是由納西姆塔勒布(Nassim Taleb，著名商業思想家，著有《黑天鵝：如何應對不可知的未來》等書作)提出的。隨著我們掌握的數據越來越多，可以發現的統計上顯著的相關關系也就越來越多。這些相關關系中，有很多都是沒有實際意義的，在真正解決問題時很可能將人引入歧途。這種欺騙性會隨著數據的增多而指數級地增長。在這個龐大的“干草垛”里，我們要找的那根針被越埋越深。大數據時代的特征之一就是，“重大”發現的數量被數據擴張帶來的噪音所淹沒。

大數據無法解決大問題

如果你只想分析哪些郵件可以帶來最多的競選資金贊助，你可以做一個隨機控制實驗。但假設目標是刺激衰退期的經濟形勢，你就不可能找到一個平行世界中的社會來當對照組。最佳的經濟刺激手段到底是什么？人們對此爭論不休，盡管數據像海浪一般涌來，就我所知，這場辯論中尚未有哪位主要“辯手”因為參考了數據分析而改變立場的。

數據偏愛潮流，忽視杰作

當大量個體對某種文化產品迅速產生興趣時，數據分析可以敏銳地偵測到這種趨勢。但是，一些重要的(也是有收益的)產品在一開始就被數據擯棄了，僅僅因為它們的特異之處不為人所熟知。

數據掩蓋了價值觀念

大數據時代數據分析范文第4篇

隨著大數據技術的發展，人們在日常生活方面的質量得到了很大程度上的提高，大數據融入了人們日常生活的各個方面。同時，大數據技術和計算機軟件技術二者已經實現了深度融合，也讓大數據技術在未來發展中有了更大的空間，但是還存在一些需要解決的問題，這也就意味著相關研究人員，需要對其在應用方面進行更加深入的研究，讓其在具體應用過程當中自身的價值能夠得到充分的發揮。

2計算機軟件處理技術的作用

大數據時代背景之下，計算機軟件技術其實就是對于相關科學技術在理論方面實行了有效融合，通過監測、傳輸、分析等方式，對相關數據進行有效分析以及處理，進而對更多的新內容進行有效獲取。計算機軟件技術其主要應用就是，在企業管理的相關數據庫中進行有效應用。如果企業要實現更好的運作以及發展，就需要對計算機軟件技術進行相關研發以及應用，這樣不僅可以讓人力、物力得到有效節約，還能夠讓企業在運營方式方面朝著更加專業化以及科學化的方向發展。計算機軟件信息技術的發展，在很大程度上對于傳統的辦公方式起到了有利的轉變，讓辦公人員在公務處理能力以及辦公效率方面得到了很大程度上的提升[1]。

3大數據時代之下的計算機軟件技術

3.1云儲存技術

對于人們當下的日常生活來說，要想實現更加高效的便利性，就需要對云儲存技術進行有效應用。云儲存技術相比較于以往儲存技術來說，具備著更大的優勢性，云儲存技術其實就是對傳統技術展開的有效優化以及改進，進而得到快速發展的一項技術。通常來說，要想實現隨時隨地地下載以及瀏覽云儲存當中的一些內容以及資源，通常只需要在網絡終端方面對網絡進行有效連接就可以，但是相對于傳統的儲存技術來說，這樣的操作很難得到有效實現。同時在云儲存技術當中，人們可以對所需要的資料進行有效的歸納以及整理，然后還可以對其在有需求時進行及時提取。云儲存技術當下在大數據時代，在發展當中可謂是一種必然的趨勢，可以在大數據時代的發展當中對于各項需求進行有效滿足，對于海量的數據進行科學合理的有效分類，使人們日常生活工作更加便捷高效[2]。

3.2信息安全技術

對于信息安全而言，在互聯網當中可謂是一個相對普遍的問題，因為互聯網本身具有開放性的特點，這就對于資源在管理方面來講，屬于一項弊端。網絡上的資源會由于自身具備的開放性，受到一些不明病毒或者是黑客的攻擊，這就會造成資源破壞和丟失。互聯網其實可以對大多數技術進行有效的支持以及運行，但是對于資源以及數據而言，它們之間都是互聯互通的，這就在一定程度上給數據以及資源在安全方面帶來了威脅。因此，需要對計算機信息安全技術進行有效的設計，盡量讓互聯網在安全問題的方面得到有效的保障，讓人們在使用互聯網的時候，對于資源在安全性方面得到有效的保障。對于當下的互聯網而言，信息安全這項技術在保障方面起到了不可或缺的重要作用，但是在提升方面還是有著很大的發展空間，通過計算機信息安全的相關技術，可以對大數據的發展起到更好的推動作用。

3.3云儲存服務技術

隨著大數據的發展，云儲存服務技術在應用力度方面，已經得到了極大程度的提高。計算機軟件當中這項技術的具體應用，不僅可以對于傳統計算機在存儲模式方面展開全方位的完善以及優化，還可以讓計算機在存儲的時候最大程度地避免受到時間和空間方面的雙重限制，進而讓計算機存儲在大數據時代下的發展要求可以起到最大程度的保障作用。而且將云儲存的服務技術在大數據時代進行具體應用，通過對網絡連接進行有效強化，能夠讓大數據存儲技術在現實當中的作用得到有效增強，同時還可以對用戶起到一定保障作用，讓其通過各種特定的渠道，對于之前所存儲的一些相關數據信息，通過一些特定渠道進行有效瀏覽，還可以方便用戶對于各種數據信息進行及時有效的處理，如果在存儲過程當中出現一些突發問題，還可以進行快速及時的處理。為了對云存儲的服務技術進行有效的強化，就需要對大數據時代中的網絡存儲在作用效果方面進行突出。那么相關工作人員對于云儲存的服務技術在現實作用以及計算機存儲單元的相關結構方面，對于具體狀況就要進行有效了解，這點必須有足夠的保障，讓計算機結構當中基礎功能的各項優勢得到充分顯現，讓各項基礎信息在存儲效果方面得到非常有效的提升。而且大數據環境之下，對于用戶信息在服務狀態以及基礎信息存儲的效果方面，也相應提出了更高程度上的要求，這就應該對于云儲存的服務技術和大數據時代之間，在關聯效果方面進行非常有效的強化，那么在有必要的時候，有關部門還可以對云儲存服務技術進行有效的借用，進而對各項數據信息在整理方面可以更加高效。在大數據時代之下，對于云儲存服務技術，在聯系方面要進行更加有效的突出，讓云儲存服務技術在大數據時代的應用價值得到有效的提高以及體現[3]。

4計算機軟件技術在大數據時代之下的具體應用

4.1企業管理層中的應用

在企業中可以對管理者起到有效的幫助作用，讓其對多個部門進行有效實時的掌握，對于多條業務線在核心目標方面進行精準掌控，對于訂閱報表實行定期的自動化推送，對業務決策進行相應支持，對市場變化進行有效應對。針對管理進行概述，讓數據具備實時性，對公司中不同團隊以及不同業務的運作情況方面進行及時反映，及時發現相關問題，及時進行決策。常規報告、定制報告這些都可以及時推送到領導者的郵箱中，而且報告還可以在內容方面實行靈活的定制，讓自動化成為一種辦公習慣。

4.2運營中的應用

在營銷方面形成一舉兩得的全方位模式，對于不同情況之下的用戶人群實行精準的定位，然后在營銷方面實行多樣化的個性指導，對于用戶在操作方面要具備一定的針對性。對于用戶進行有效細分，有目標地進行營銷，然后對普通用戶群體進行有效鎖定，分組組建群體，組建一些永遠保留群體，然后推出一些大數據之下的相關營銷內容，使用語義分析以及深度學習的模型構建相關引擎。那么推薦結果就可以使用數據分析的模型，進行多個指標、多個維度的實時性、效果性的分析。在反饋方面既快速又及時，迭代特征集以及算法模型都會相應更加精準，進而讓客戶在粘性程度方面可以得到有效提高，同時讓用戶保有量得到有效的提高。對于用戶整體的保有量進行有效的分析以及顯示，對于那些長期沒有登錄的用戶進行有效鎖定，然后推送一些營銷的相應模式，對于流失用戶進行有效的挽救。對于用戶進行深入有效的分析，綜合用戶的各種行為對操作數據進行交叉行為的分析，對于核心用戶的具體特征進行有效洞察，然后對于用戶的行為輪廓進行準確勾勒[4]。

4.3相關產品中的具體應用

對用戶行為進行有效跟蹤，對于核心流程進行有效分析以及轉換，對于修訂計劃進行快速形式的驗證，讓新用戶可以得到最大程度上的保留，讓老用戶可以得到最大程度上的消耗。對于用戶轉型進行最大程度上的改進，對于核心轉型的流程，比如：開戶、注冊、支付等進行漏斗形式的分析，對于虧損問題進行及時有效的洞察，對于用戶轉型進行有效改進。讓用戶在保留率方面得到最大程度上的提高，對數據進行驗證時要使用當下最流行的功能，進行迭代形式的A/B測試，對于效果進行有效評估，對于功能進行有效增強，對于活動性以及保留率進行有效增強。對用戶體驗進行有效改善，對于用戶在行為路徑方面進行有效的跟蹤，對于站內的一些流量進行合理的分配，對于產品交互與布局進行合理的微調，讓用戶體驗得到有效的提升。

4.4在市場營銷部門中的應用

通過優質的渠道尋找相應的最優資源，對營銷策略進行有效調整，讓領先轉化率得到有效提高，進而讓市場上的整體投資在回報率方面得到有效提高。針對流量進行有效跟蹤并進行相應的測量，然后對能力進行牽引。對于新用戶在渠道來源方面進行有效溝通，使用相關數據分析對于渠道在拉動能力方面進行直觀性質的有效評估。對于通道質量實行有效的分析轉換，并且進行有效識別。對于注冊轉型以及支付轉型進行有效分析，對于渠道創新質量要實行端到端的具體衡量，對于渠道營銷的整體策略要進行不斷的整體優化以及調整。對于網站進行整體優化，對于線索進行轉化以及完善，對用戶行為進行有效跟蹤，對于內容交互以及瀏覽體驗進行有效優化，對注冊線索在轉化率方面進行有效提高[5-6]。

5結語

綜上所述，我國計算機軟件技術當下正在和大數據實現著飛速融合，而且關系日益緊密。當下人們對于大數據相關的概念，在接受程度上越來越高，就未來發展而言，大數據技術研發一定會更加全面以及到位，進而為我國信息行業在未來發展中提供非常大的助力。

【參考文獻】

[1]侯聰聰.大數據環境下計算機軟件技術的應用探討[J].電腦迷，2018(3):52.

[2]林蘭芝.大數據環境下計算機軟件技術的應用分析[J].電腦迷，2017(17):43.

[3]劉甜.大數據時代下計算機軟件技術的應用探索[J].計算機產品與流通，2019(6):20.

[4]李子強，戴文雄.基于大數據背景下計算機軟件技術的應用研究[J].計算機產品與流通，2019(2):9.

[5]崔妍.大數據時代計算機軟件技術應用研究[J].信息與電腦(理論版)，2020，32(4):15-16.

大數據時代數據分析范文第5篇

經濟社會不斷發展，助推了現代信息技術的革新，大數據逐漸成為時展的先聲，成為社會進步的見證。大數據是若干數據的集合，匯總了海量數據信息，成為巨大的資源庫。為了快速處理數據，提取有效信息，大數據技術應運而生[1]。大數據含括的內容非常廣泛，除了傳統數據之外，還包括一些視頻數據、音頻數據等等。大數據的處理方式復雜，對技術提出要求，云計算滿足了數據需要，開發了大數據的信息價值，應用范圍正在不斷擴大。

大數據對社會發展產生重要影響，對企業的輻射作用非常大。以營銷為例，大數據匯總了用戶的需求信息，企業依靠大數據技術，能夠對用戶需求進行分類，并根據用戶需求提供相應服務，提高內部的營銷水平。大數據為企業營銷指引了正確的方向，企業可以根據大數據制定營銷管理目標，預測市場的發展方向，獲得更多的發展機遇。當然，大數據也給企業帶來了挑戰：在大數據時代，市場處于時時變化之中，企業必須構建現代化的營銷體系，加大產品創新力度。同時，企業需要不斷更新營銷理念，順應市場的發展變遷，創造更多的經濟效益。鑒于大數據有利有弊，企業必須采用高效營銷策略，不斷提升自身的營銷競爭力。

二、大數據時代企業的營銷策略

（一）開展數據營銷

在大數據時代背景下，企業營銷出現了新變化，傳統營銷方式逐漸落后于時展的潮流，企業需要把握機遇，充分認識大數據特征，并依靠大數據進行營銷。與傳統營銷相比，大數據營銷更具挑戰性，其可能獲得的收益也更多。大數據以互聯網作為依托，企業可以調用互聯網中的數據信息，把握用戶的最新需要，并根據用戶需求優化設計產品等。我國推行市場經濟，全球化加速了國內市場和國外市場的整合，企業所處的市場環境更加復雜。大數據對國內外市場數據進行了匯總和分類，企業可以根據市場數據制定營銷策略，在第一時間了解市場的變化信息。營銷部門根據數據設定營銷策略，能夠創造更多的經濟效益，并搶先在競爭對手之前推出新產品。為了提高數據營銷效率，企業需要做到以下幾點：第一，企業應該獲得更多市場數據。部分企業眼光狹隘，僅僅對月份市場數據進行了調研，以偏概全對市場認知不足，難免在市場競爭中陷入不利位置。針對這一情況，需要放長眼光，獲得更多數據，并對數據發展趨勢進行分析，從中洞察用戶的個人需求等，理解消費者的消費情感。同時，企業要對市場發展方向進行預測，以便快速調整營銷策略，提高營銷質量。第二，企業應該引導客戶參與。企業需要秉持消費者優先的原則，讓消費者投入營銷工作之中，為營銷部門提供可行性意見，增進彼此之間的聯系，深化消費者對企業的情感體驗。第三，企業應該開展精準營銷。不同消費者群體有著不同的消費需求，企業需要獲取不同消費者群體的消費記錄數據，進行一對一的產品信息推送[2]。

（二）構建數據平臺

在大數據時代背景下，企業之間的各部門需要建立互通聯系，各部門需要共享客戶數據庫內的信息，并依據客戶數據庫開展各項工作。在傳統營銷過程中，客戶數據受到了忽視，客戶需求并沒有得到充分滿足，企業與客戶并未建立對話關系，其推出的產品營銷范圍有限。針對這一情況，企業需要改進營銷行為，打造專業化的營銷數據平臺，并將客戶數據作為重要資源。一方面，企業應該引入更多的技術資金，引進大數據技術，形成完善的客戶數據庫，并要求各部門共享信息，根據數據捕捉客戶的消費動態，記錄客戶的消費行為，分析客戶的消費習慣等，對客戶的消費傾向進行有效預測。另一方面，企業應該制定市場調研表，對競爭對手的產品信息進行獲取，關注競爭對手的最新動態，并制定相應的營銷方案，在競爭中占據有利位置。為了避免數據泄露，企業應該采用數據加密技術等，對數據平臺進行定期更新和維護。

（三）培養新型人才

傳統營銷人才并未充分認識到大數據技術的重要作用，對大數據內涵不甚了解，針對這一情況，企業應該加快人才培養的步伐，打造專業化的數據營銷人才團隊。首先，企業應該加大宣傳力度，明確大數據的重要作用，并定期開展培訓教育工作，對營銷部門進行培訓。其次，企業應該將培訓考核和營銷人才的薪資待遇聯系在一起，以培訓考核結果分配薪資，增強營銷人才的警惕意識。再次，企業應該邀請技術人員開展講座等，為營銷人才介紹數據收集、數據管理的方法等，不斷增強營銷人才的數據分析能力。