数据价值挖掘的重要性及应用

目前，整个社会对数据达成的共识可以理解成：数据像石油、煤炭资源一样宝贵，其内在的价值非常巨大，最直观的数据价值体现就是互联网企业对数据巧妙的使用和价值挖掘给人们生活带来各种便利。例如，电商网站通过消费者购买商品的行为来统计消费者的购买习惯，进而推荐相应的商品。

数据价值挖掘离不开大量数据的支撑，大数据有如下四个特点。

多样化（Variety）：数据多样化指的是数据来源广泛和数据结构样式多。数据来源可以是不同的渠道、不同的平台产生的数据，数据结构可以是非结构化、半结构化或结构化数据。

大量化（Volume）：数据大量化指的是数据产生的量大。近几年来，每年全球产生的数据量呈指数级别上升，每年产生的数据量和20 世纪时10 年产生的数据量相当。

速度化（Velocity）：速度化指的是数据增长量大，同时要求人们处理数据的速度也要快，比如现在的实时数据处理，当数据产生之后，需要即刻将数据结果分析出来，做到实时反馈。

价值密度低（Value）：价值密度低指的是在数据量日益剧增的前提下，如何挖掘出有用的数据。这一点正是以上数据分析技术产生的原因，也是大数据中的难点之一，目的就是要在海量的、复杂的数据中做深度分析，从中挖掘出有用的信息。

显然，无论数据量多大、什么结构、数据源头是什么，如何从海量数据中挖掘出能给使用者带来价值的数据信息，这点至关重要。大数据的核心价值在实践中主要有如下三个方面。(www.xing528.com)

1.数据辅助决策

通过对数据的分析，对企业提供基础的数据统计报表分析查询服务。分析师可以通过分析统计报表来指导产品生产和运营；产品经理可以通过统计数据来完善产品的功能，提高用户的体验；运营人员可以通过数据分析来发现运营问题并确定运营策略方向；管理层可以通过数据掌握公司运行情况，从而进行一些战略决策。

2.数据驱动业务

通过数据分析，数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大地提高企业的整体效能产出。最常见的领域有基于个性化的推荐服务和精准广告营销服务、基于模型算法的风控反欺诈服务等。

3.数据对外变现

通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获取现金收入。市面上比较常见的有各个大数据公司利用自己掌握的大数据技术，提供风控查询验证，提供导客、导流、精准营销服务等。