就像150多年前，電力裝置逐步取代了蒸汽製造，今天伴隨這萬物互聯的發展，資料正逐漸成為可以流動的電力，逐一點亮我們的生活和商業環境。那些看到趨勢，在電力剛起步時投身其中的商人創造了一個一個的產品奇蹟。如今正是資料之潮將湧起的時刻，這一歷史階段同樣充滿了創新與機遇。
如今的商業環境，你可以不懂大資料，但你必須知道如何利用大資料。
大資料是什麼？
任何經營活動都離不開資料的記錄，每一筆收入與支出的記錄也是你的經營資料。只是在過去，我們採用手工記錄，記在賬本上。隨著軟體的發展和業務形態的豐富，開始採用一些軟體來記錄資訊，比如門店的客戶管理軟體，這時還是一種本地化的資料，只能在指定的軟體中存取。
隨著網際網路的發展，對資料複雜處理的需求越來越大，這時候就有了將資料儲存在雲端而不是本地伺服器。這就是“上雲”，隨時隨地只要訪問雲端資料庫就能同步你的業務。當資料上雲後，就實現了實時性和流通性，這是大資料的前提。
當雲端的資料大到一定量，規模大大超出了傳統軟體的資料分析能力範圍，需要藉助新的分析手段和工具時，就達到了“大資料”的範疇。在大資料的分析中，“確定性”不再管用，“相關性”的分析成為重點。最早的例項是亞馬遜透過大資料分析，得出男性消費者在商場內購買的尿布數量和啤酒數量成正比，即使說不清因果關係，但資料顯示購買尿布和購買啤酒有了相關性，於是亞馬遜將兩種產品放到相近的位置銷售，又大大促進了銷量。這個相關性是透過資料分析出來的，在沒有資料採集和分析之前完全得不出這樣的結論，更別提指導銷售了。
這是大資料的發展前提，和能產生的效益。在資料浪潮即將到來的今天，你的企業可以沒有大資料，但是不能沒有資料
中小企業如何轉型？
那麼，中小企業該如何應對大資料的浪潮呢？從方向上來說，可以從這些方面入手：
1、讓業務資料化
大資料的前提是有資料，你的資料從哪來？從你的業務經營中來。將業務流中的每個環節進行資料化，以掌握經營情況。
首先是資料的採集，對你認為必要的業務資料進行收集，比如顧客資訊、訂單資訊、物流資訊等。然後是資料的彙總，將各渠道採集到的資料進行彙總統計。因為你的銷售渠道可能不知一種，每種銷售渠道採集到的資訊需要歸集到一個後臺，讓你實時掌握整體情況。之後是資料分析，資料採集和彙總的目的都是為了分析，為我們的經營決策作出指導。資料分析可以是為了發現問題，可以是為了提出方案。必要時還可對資料進行視覺化，以圖表的形式生動再現資料，以實時監控。
以茅臺集團電子商務部分的大資料方案為例，茅臺委託第三方資料服務商將他們各銷售渠道的銷售情況進行採集，包括透過各經銷商的銷售跟蹤。同時還對物流情況進行採集，實時監控貨運資訊，最佳化運輸成本。最後將資料在大螢幕上進行視覺化展示，在貴陽數博會上接收領導人的參觀。
（茅臺大資料視覺化跟蹤）
2、透過資料掌握銷售主動權
在傳統的銷售中，產品和消費者之間屬於弱關聯，企業對消費者知之甚少。他們都是什麼性別？多大年紀？有什麼愛好？
現在，你可以透過大資料來掌握使用者畫像。所謂的使用者畫像，就是對這個人進行一些行為方面和特徵方面的分析。透過我們給他打標籤，比如Ta是男性女性，多大年紀啊，愛好是什麼，我們貼上這樣的一些標籤就能夠對這個人進行畫像分析。就相當於雖然你不認識Ta，但你能知道他的行為，比如Ta到底喜歡什麼樣的產品、在什麼時候能夠購買你的東西。這些都能夠透過大資料進行分析。
最典型的例子就是電商購物，我們在每次電商購物的時候，平臺都會記錄你的消費情況。然後根據你的購買過的記錄給你推薦相應的一些產品。這個推薦就是基於對消費者的瞭解，它能猜到消費者的購買意圖，適時的引導消費者進行更多購買。所以這個時候就掌握了銷售的主動權。
類似的，如果說我們是一個線下實體店。在記錄了到門店的消費者的情況後，你能夠了解這個消費者的行為：他通常都是什麼時間點來消費、他每次都消費額大概都是多少、都買了什麼樣的產品。那透過對這個客戶的分析瞭解，你就能在合適的時間點對他進行一個產品推薦。甚至根據他的愛好，給他銷售一些新的滿足他需求的產品。
所以我們看到，透過資料，你能掌握銷售的主動權。
（使用者畫像模型）
3、透過資料控制成本
透過資料掌握銷售主動權的，屬於一種開源的手段。同時，透過資料分析還能為企業節流，也就是說能夠控制成本。例如透過資料分析我們能夠知道供應鏈整體情況。我們的採購的情況、物流情況、每個環節當中消耗成本的情況，來進行一個最佳化和控制。
另一個應用是可以對廣告投放效果進行跟蹤。傳統的廣告投放，投出去很難知道效果如何。比如你在公交車上、電視上、大螢幕上打廣告了，但是這個廣告究竟給銷售帶來多大促進，投入產出到底如何，都沒法量化。但是藉助現在可跟蹤資料的廣告，比如能跟蹤點選量的廣告，你就能知道投放的轉化效果，有沒有帶來消費。這樣你就能最佳化你的投入成本。
大資料的機遇在哪？
大資料被稱為21世紀的石油，諸如阿里巴巴、滴滴出行這樣的大型網際網路公司掌握了大量資料，能做到精準分析、精準營銷、精準收割。那中小企業是不是就沒有機遇了呢？當然不是，就如電力時代有製造業巨頭同樣也有很多中小製造商一樣，資料時代，也會是諸多中小企業與巨頭共存。
那中小企業的機遇何在呢？
1、利用公開或可交易的資料
當大資料越來越普及時，在資料歸屬上可以分為公有和私有兩種。公共資料指全民資料，按安全級別可以不同程度共享，比如空氣質量資料、交通資料。現在已經有了很多公開的資料資源，比如各地政府的資料開放平臺。不少創業專案就是依託這些公開的資料進行經營。例如依託開放出來的醫院資料，建立的線上掛號平臺。
私有資料主要指企業經營的自身資料，企業的私有資料不會輕易對外公開，甚至這些資料是企業的核心競爭力。但是隨著貴陽大資料交易所的掛牌成立，各地紛紛建立了資料交易中心，企業間的資料開始實現流通。逐漸可透過合法購買的方式，獲得經營所需的關鍵資料。
（貴州地區依託政府開放資料開放的應用示例）
2、利用公開演算法尋求創新
所謂的演算法就是處理資料的方法。那比如我們剛才說到的精準推薦。隨著網際網路在各個場景中的應用，各場景中的演算法也是在不斷的進行開發和迭代的。
現在市場上已經有了很多比較成熟的演算法，比如上文說的精準推薦，那還有人臉識別、車牌識別、影象識別等。企業不需要再去開發，而直接購買這些成熟產品就能使用到自己的產品中。
（阿里雲API市場）
例如現在很多做會議系統的企業，就嵌入了人臉識別技術作為簽到的亮點，增加產品的價值和銷售點。
