摘要：在大数据的商业应用中，电子商务行业首当其冲，亚马逊、eBay、1号店等电子商务企业通过对顾客的行为进行分析，了解顾客的偏好，并将其运用到内部运营和外部广告投放与促销等市场运营中，从而提高运营效率，降低营销成本，提升销售额。

在大数据的商业应用中，电子商务行业首当其冲，亚马逊、eBay、1号店等电子商务企业通过对顾客的行为进行分析，了解顾客的偏好，并将其运用到内部运营和外部广告投放与促销等市场运营中，从而提高运营效率，降低营销成本，提升销售额。

从大数据技术进入大数据管理与应用，表明其正逐步完善其在大数据领域的布局。具体来讲，就是能帮助企业在供应链的每一个环节打造企业决策所需的数据供应链。

目前，越来越多的企业意识到数据在运营管理中的重要性，并希望将其运用到管理决策中。从零售业到汽车行业，再到金融保险（放心保）业，都在思考如何利用数据提升企业竞争力以及如何管理好并持续积累自己的数据战略资产。

电子商务行业应用大数据有天然的优势，而传统企业想要应用大数据则必须具备完善的大数据管理机制，同时重视外部数据的积累。

传统的商业智能系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统所产生的标准化和结构化的运营数据，只占到企业可利用数据的不到15%，另外85%的非结构化和半结构化数据则广泛存在于社交网络、移动互联网和电子商务等媒介之中。

IDC的报告中也提及，领军企业与其他企业之间最大的差别在于新数据类型的引入。这无疑是对数据商业价值的充分肯定。企业如果能将这些新的数据与业务融合，决策的依据会更全面和准确。

在大数据时代企业应加强内外部跨领域数据的融合，因为不同领域数据融合会产生乘法效应，而相同领域数据的增加则只产生加法效应。

数据的融合和流动才能真正发挥大数据的核心价值。如果数据不能在企业内部和外部流动，数据将变成一个个的信息孤岛，无法发挥应有的价值。所以，数据的交叉复用以及可流转性是大数据发挥巨大商业价值的前提。

责任编辑：余芯