大數據對企業發展的影響分析報告

⑴ 大數據未來的發展趨勢怎麼樣

隨著IT行業的不斷發展，大數據會是未來重要的發展趨勢，整個IT行業將以大數據為基礎來構建新的應用生態，當前大數據技術被廣泛應用於互聯網、政府機構、金融行業等，此外大數據是支撐物聯網發展的核心技術之一，也會與雲計算、人工智慧等前沿創新技術進行深度融合。

大數據未來的發展趨勢有以下幾個方面：

1.大數據推動物聯網的發展。

物聯網就是把所有物品通過信息感測設備與互聯網連接起來，進行信息交換，即物物相息，以實現智能化識別和管理。物聯網產生大雹模數據，大數據助力物聯網。目前，物聯網正在支撐起社會活動和人們生活方式的變革，被源畝緩稱為繼計算機、互聯網之後沖擊現代社會的第三次信息化發展浪潮。物聯網握手大數據，正在逐步顯示出巨大的商業價值。

2.大數據推動科技領域的發展。

大數據的發展正在推動科技領域的發展進程，大數據的影響現在不局限於互聯網領域，在金融、教育、醫療等諸多領域也有了不同程度的影響。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，人工智慧是能夠充分利用大數據的一個領域，大數據為人工智慧帶來了更多的創新。

大數據會改變很多行業，而對於企業來說，需要提高核心競爭力，而企業的信息化建設是其中的重中之重，但這個建設過程並不是一步到位的，需要統籌規劃分步實施耐氏，大數據平台的構建屬於企業整體信息化建設中的很重要一環，在構建時，需要先整體後局部，有一個清晰明確的整體架構，這樣才能保證業務流程間的相互運轉、信息化系統間的合理支撐，再逐步深入推進。

⑵ 大數據對企業變革有哪些方面的影響

參考資料：中關村在線新聞

大數據給企業帶來哪些影響？
根據麥肯錫調研，前段出了一個報告，詳細地介紹了大數據給企業帶來哪些影響。劉政總經理認為其實大數據現在已經滲透到了各個領域，把數據與資本和人力一起作為生產的重要因素，原來學習社會經濟學的時候都知道資本、人力和生產資料是主要因素，現在把數據也加進來了。
再有一個非常關鍵的地方，就是在給大數據定義的時候都是講到三個V （volume， variety，velocity），其實還有一個很關鍵的V就是大數據的價值 （Value），能夠充分利用這些數據就能夠給企業帶來競爭力。當然這個大數據對不同領域影響不一樣，主要是由於各個行業對數據的敏感度不太一樣。再有就是專業的分析人員這方面應該說非常匱乏，包括歐美。歐美現在也在中國市場尋找這方面人才。
未來，一個國家的競爭力很大程度上取決於整體分析人員的能力，將來的決策都要求通過數據來說話，通過數據分析得到結果來做決策，分析人員的水平對於一個國家的競爭力，對於一個的企業競爭力非常重要。
大數據來了以後各個企業會去應對，想方設法更新自己的硬體，去買設備去存儲。在最開始的時候把數據存儲起來主要為了查詢。一個人在銀行開一個帳戶，這個人過段時間還會回來，銀行通過查詢方式，可以把此人的信息全部查詢出來。這個查詢有一定的價值。當數量非常大的時候，在集群情況下，有上千萬上億的數據的時候，群體的趨勢是什麼樣的是要通過分析才能得到，這個價值會更大，可以幫助銀行做市場決策。
比如在銀行裡面大家都知道有一個二八定律，20%的人擁有80% 的存款。 這20% 的人是什麼樣的人，他們身份怎麼樣，要通過分析得到。如果想通過人員來查，幾乎是不可能的。在大數據時代，數據分析的手段是關鍵，只有通過數據分析才能帶來價值。但是傳統的數據分析能力無法處理這么大量的數據。如今利用SAS公司的高性能分析，分析速度會帶來數十倍的提高。讓企業更快地抓住機遇，創造價值。

通過劉政總經理的介紹，我們了解到目前採用分析手段面臨一些挑戰，最主要挑戰在數據方面，數據的質量，集成，一致性方面，而且目前缺少相應的分析人員。
大數據為人們提供了市場領導力的機會，如果你不能以最快的速度抓住這個機會，你就不可能知道競爭對手是如何決策的，就很難保證企業的長期競爭力，而SAS高性能分析為企業提供了這樣一個快速的分析發現機遇的工具，幫助企業在戰略決策方面領先一步。

⑶ 大數據下企業會計信息質量研討論文

大數據下企業會計信息質量研討論文

摘要： 大數據時代，對企業會計信息質量也帶來了深遠的影響。本文針對大數據時代企業會計信息質量，首先簡要概述了大數據時代對會計信息質量的影響，並就大數據時代提升企業會計信息質量進行了詳細的論述分析。

關鍵詞： 大數據時代；企業會計信息質量；影響分析

會計信息作為企業經濟活動中的重要信息數據，也是企業進行經濟決策的重要數據基礎，對於經濟運行也有著非常重要的影響。隨著當前經濟社會發展信息化智能化的邁進，大數據時代來臨，大數據由於具有信息來源紛繁多樣、信息規模海量化等一系列的特點，信息數據質量出現了參差不齊的問題。同樣，在大數據時代，會計信息質量也深受影響，會計信息質量控制方面出現了不少的問題。因此，做好大數據時代企業會計信息質量控制，增強大數據時代財務數據分析能力，不論是對於企業長遠發展，還是對於經濟社會有序運行，都具有重要意義。

一、大數據對企業會計信息質量影響分析

在會計信息數據的可靠性方面，以往會計信息披露主要為紙質方式，會計信息需要經過層層審批，一定程度上來說有利於提高會計信息質量。在大數據背景下，會計信息獲取更加容易，會計信息的發布更加便捷，再加上會計信息容易受到網路安全影響，導致了會計信息的可靠性也會受到相應的影響。在會計信息數據的及時性方面，由於大數據時代在智能化網路化的迅速發展下，會計信息數據披露的時效性也得到了大幅改善提升。然而越是會計信息披露的及時性得到了大幅改善提高，越是對會計信息數據質量提出了較高的要求，如果會計信息數據出現失真問題，其大范圍快速傳播對經濟活動造成的損失也將是非常嚴重的。在會計信息數據的相關性方面，大數據時代下會計信息數據統計范圍大幅增加，與傳統的會計信息數據有重點有側重的抽樣統計相比，會計信息數據的相關性降低。同時會計信息數據統計范圍的擴大，造成了會計信息數據篩選難度大幅增加，會計信息數據歸集分析的工作量和工作難度也大幅增加。在會計信息數據的完整性方面，大數據時代下會計信息數據出現了碎片傾向，海量的信息數據下，財務會計信息數據通常會獨立披露，由於會計信息數據發布的系統性統一性受到影響，造成了數據分析容易出現片面性的問題。

二、大數據時代提高企業會計信息數據質量的措施分析

大數據時代，從企業外部環境來分析，應該重視良好網路環境建設、強化會計信息質量外部監督。從企業內部分析，更主要的是應該適應大數據時代，積極地完善內部管理，可以從以下幾方面採取措施：

(一)利用大數據優勢豐富會計信息數據內容

傳統會計信息數據歸集分析方面，通常主要是集中在結構化和貨幣化度量數據方面，對有形資產反映准確，而對無形資產缺少必要的.記錄、反應和監督。在大數據時代，應該充分利用大數據優勢解決這些問題，按照結構化和非結構化、靜態和動態數據進行會計信息歸集分析。靜態結構化數據，主要是企業的會計信息系統和管理信息系統形成的一系列非實時項目數據，比如期末的計提、結轉、稅費結算等數據。靜態非結構數據主要是源於互聯網和移動互聯網等設備，難以用結構化數據表示的。動態數據主要是實時性數據，動態結構數據主要是企業的會計系統中各類日常業務數據，動態非結構數據則主要是企業技術研發、產品市場信息、企業社會關系以及企業管理能力等數據。

(二)強化對企業會計信息數據發布及分析的監管

在大數據背景下，由於企業的會計信息數據歸集分析的工作量大幅度增加，因此為了保證企業會計信息數據披露水平以及各類財務信息數據的分析水平，企業應該設立相應的會計信息披露和企業的財務數據分析中心，專門負責對企業內部各項財務會計信息和數據的歸集、分析、披露。需要注意的是，在企業會計信息數據的披露和財務數據分析方面，既應該對企業內部財務數據進行全方面和深入地分析，形成標准化高質量的財務會計信息報告，同時也應該注意對企業相關行業的會計信息進行全面的收集分析，為企業經濟活動決策提供數據基礎。

(三)積極推進管理會計與財務會計融合

促進提升會計信息數據質量大數據時代下提高企業會計信息質量，必須注重推進管理會計與財務會計的深度融合。以往情況下，財務會計主要對外披露數據，管理會計主要對內決策服務，一定程度上存在著企業會計信息處理效率低下和會計信息資源浪費的問題。充分運用大數據技術，實現財務會計和管理會計的融合，可以將企業內部的各類會計活動以及非會計活動進行分類整理後，構成財務會計信息資料庫，依託資料庫既可以提升財務會計數據質量提高財務報告水平，也可以為管理會計提供全面的各項基礎數據，進一步改進會計信息數據的不對稱性，為企業決策提供科學系統的信息數據支持。

三、結語

大數據時代，影響企業會計信息質量的因素多種多樣，既有外部環境因素，也有企業自身原因。從企業角度出發，應該更加註重強化企業內部會計信息化建設，提升數據資源水平，提高會計信息發布以及財務數據分析專業化水平，進而確保大數據背景下企業會計信息質量得到提升。

參考文獻：

[1]溫航，沈英.大數據時代對企業會計信息質量的影響[J].科技展望，2015，(22)：1+3.

[2]俞常娥.獨立董事特徵對會計信息披露質量的影響研究[D].江西財經大學，2015.

[3]孫玥璠，楊超，張夢實.大數據時代中小企業信用評價指標體系重構[J].財務與會計，2015，(06)：47

⑷ 大數據對企業決策的影響

大數據影響了企業主體的轎頃判斷和決策，改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場。

大數據理念的提出，影響了整個人類社會的發展。

對於企業來說，通過大數據分析系統的應用，不僅影響了企業主體的判斷和決策，同時也改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場，使企業在原始積累的程度上不斷創新，催生出全新的發展領域和經營范圍，這對於企業來講無疑是有利的。

但是，如果企業管理者一味依靠大數據閉隱陸分析結果，勢必也會影響自身的判斷，使企業的攜跡發展陷入僵局。

大數據時代的到來，企業的經營主體也應該審時度勢，作出基本的戰略調整規劃。

大數據時代下企業傳統管理模式存在的弊端

1.管理人員對大數據的缺乏正確認知。

2.企業對大數據分析技術的掌握能力較差。

3.專業數據分析人才缺失嚴重。

⑸ 大數據給企業帶來哪些影響

客戶猛鉛是企業重要的數據源，當數量龐大的客戶處於同一個平台上時，就會產生無數個數據源，而企業通過大數據的整合分析，對這些數據源進行分析，探碼大數據客流分析通過對人群熱力指數計算潛力圖，競品分布，大數據識別城市生活消費功能區，用戶畫像反映出商場附近客流情況以及客流潛力。將會總結出一套新的規律，從而幫助企業了解客戶，為企業的確定更准確的發展方向。

了解用戶

今天的客戶和以往有很大不同。大數據的興起使他們能夠在購買一個產品之前徹底和孜孜不倦地研究它，並了解他們的消費情況。通過運用大數據，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。並從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，

鎖定資源

通過大數據技術，使企業在運營過程中，對運營所需資源的挖掘、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完野正全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果沒有大數據這將是一種幾乎不可能的事情。

規劃生產

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、頌知悔一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。更好的幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，大大降低了企業的經營風險，使企業能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

做好運營

通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有把握地面對。不用像過去一樣每天做市場預測，還要依靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視

開展服務

通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。通過業務分析軟體和零售專業知識，還可以幫助企業更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，並消除不必要的成本。

⑹ 大數據給企業帶來哪些影響

大數據的興起促使傳統企業進行了信息化轉型，很多企業都會採用基於大數據技術的雲服務產品來代替之前的傳統營銷工具。CRM由於實施流程相對更容易見效快，而逐漸被企業所青睞和重視。CRM的理念重在逐漸幫助企業實現從"以產品為中心"轉向"以客戶為中心"的營銷戰略，幫助企業規范和優化業務流程，同時讓企業及時獲取外部銷售和市場信息，快速應對市場變化，從而帶動企業從日常運作多方面來改進和完善管理，節約運營成本，提高企業經濟效益。

企業實施CRM營銷戰略的關鍵主要包括了以下三點：

360度全面的客戶管理
企業面對客戶管理時候常常存在許多痛點，比如數據安全，客戶信息的重復導致的撞單，因人員變動造成的客戶流失。而CRM系統不但能完成客戶資料的海量存儲。在隱私設置上面，能根據許可權設置導入導出，禁止復制，有效保證數據安全。多種方式防止資料重復，有效防止撞單、丟單、搶單等數據混亂情況。可根據CRM對客戶信息設定共享、轉移、分配，最大限度利用客戶資源。在客戶信息和數據存儲方面，對資料搜集、篩選、跟蹤、維護進行全方位跟蹤和管理，避免因人事變動引發的客戶流失。

營銷自動化提高效率
在營銷效率方面，企業可以利用CRM抓住每一個高價值的實時營銷節點進行實時營銷比如基於用戶在網站的點擊行為及時推送密切相關的產品信息，CRM還可以根據用戶喜好通過電子郵件營銷，將用戶可能感興趣的內容推送以提高點擊率，從而為銷售人員挖掘線索做了一個良好的鋪墊。CRM系統能夠通過對客戶信息的搜集、整理，實現對客戶的分類、分級、分地域管理，針對不同需求、特點、價值的客戶進行精準的營銷推廣，發揮營銷的最大價值。

報表科學的預測銷售結果
統計圖和報表是一種個性化查詢方案，它保存了用戶常用的查詢需求，用最直觀的方式表現出來，為管理決策者大幅節省了時間。只要有一個CRM賬號，所有用戶都可以建立自己的個性化視圖，並擁有部分視圖分配許可權，可以靈活共享數據，提高團隊協作效率。CRM系統根據報表生成各種統計圖，使企業管理者隨時掌握最新動態。

⑺ 大數據分析影響力報告

大數據分析影響力報告

北京 – 全球領先的大數據分析和營銷應用服務供應商Teradata天睿公司（Teradata Corporation，紐交所：TDC）日前發布全球性報告，揭秘六大行業大數據分析計劃當前實施狀況。該報告由Teradata天睿公司與麥肯錫公司（McKinsey）聯合贊助，採用《福布斯觀察》（Forbes Insights）設計的調查問卷，面向全球領先企業的316位數據及IT高級決策者展開調研。該報告展現出大數據計劃對企業文化與實踐的影響，揭示該大數據計劃所面臨的挑戰，並肯定了大數據投資的商業價值。報告特別指出，大多數受訪者對大數據分析不僅進行重大投資，而且從中獲得顯著的投資回報率。在所有投資類型中，約90%的企業的投資達到中高級，而約三分之一的企業認為他們的投資「非常重要」。此外，約三分之二的受訪者認為大數據及分析計劃已對營收產生重大的實質性影響。Teradata天睿公司產品與服務營銷副總裁Chris Twogood表示：「運用大數據技術的企業正在逐步實現大數據項目的影響力，這令人非常興奮。企業不僅致力於投資大數據分析技術，大多數企業還能使這些投資產生實質性的影響。約五分之一（21%）的受訪者一致認為，大數據分析是企業獲得競爭優勢最重要的一條途徑，而38%的受訪者則認為是其企業首要考慮的五大議題之一。」Twogood還表示，通過包括數據倉庫在內的分析生態系統並結合開源技術部署大數據分析能力，能夠整合多種不同類型的系統，可進一步增強競爭優勢。在受調查的六大行業中，企業高層認為大數據具有不同的價值潛力；零售業受訪者最看好大數據技術，認為大數據與分析能力是該行業獲得競爭優勢的重要途徑。調查顯示，大數據技術正在改變未來，並通過以下三種重要方式為創新開拓機遇：創造新的商業模式（占受訪者54%）；開發新的產品促銷方式（占受訪者52%）以及向外部公司進行數據變現（占受訪者40%）。大數據取得成功的最重要動力 —— 企業高層的支持那些處於技術前沿、更重視大數據與分析技術的企業表示，管理層的支持至關重要。具體而言：l在將大數據視為獲得競爭性優勢最重要途徑的企業中，超過一半企業的首席執行官親自關注大數據計劃。l在將大數據視為最高領導層重點關注五大議題的企業中，該技術的支持者通常來自最高領導層下一級別的管理層。報告還顯示，特別是在企業文化、戰略與運營方面，企業仍存在許多障礙。超過一半的受訪者表示，接受數據驅動型企業文化是其中最大的障礙，也就是說數據驅動型方式的運營觀念目前仍未獲得普遍認可。報告還強調，對運用數據進行獎勵，以及針對數據進行實驗與創造力的培養亦是對該企業文化的重大挑戰。麥肯錫公司消費者營銷部門首席營運官Matt Ariker表示：「盡管報告稱大數據技術已有所進展，企業雖已充分利用大數據資源，但仍存在極大的提升空間。這些企業文化挑戰將在方方面面阻礙大數據計劃的實施。但好消息是，這些挑戰同時也是一把雙刃劍：改善企業文化和思維方式的培養方式，鼓勵運用數據實驗能力將有助於數據與分析計劃獲得良好的發展勢頭和影響力。」依託大數據計劃獲得最顯著增長勢頭的企業並未將目光局限於交易型數據，他們正在探索多種數據類型。超過一半的受訪者認為，最令人關注的是位置數據（用於識別電子設備的物理位置），緊隨其後的是文本數據（電子郵件消息、幻燈片、Word文檔、即時消息等非結構化數據）。除探索這些全新數據類型外，領先企業還在分析生態系統中選擇性地整合結構化與多結構化數據集，以發現推動新技術創新的分析洞察力。大數據分析影響力報告簡介本調查由Teradata天睿公司和麥肯錫公司聯合贊助，《福布斯觀察》執行調查了企業資深領導，包括企業高管層、執行副總裁、資深副總裁或者相當級別領導，以及執行領導團隊，包括副總裁、總監、數據科學家或分析師等。受訪對象涵蓋廣泛的行業，包括金融服務、技術和電信、醫療和零售等。從地域分布看，50%受訪對象來自北美，25%位於歐洲、中東和非洲，而另外25%來自亞太地區。所有受訪對象均在年營收超過5億美元的公司任職。

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⑻ 大數據分析時代對市場營銷的影響研究

下面我為你准備的關於市場營銷的論文，歡迎閱讀借鑒，希望對大家有幫助。

一、數據分析時代演變歷程

(一)數據1.0時代

數據分析出現在新的計算技術實現以後，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入資料庫並且整合分析。但是由於發展的局限性對數據的使用更多的是准備數據，很少時間用在分析數據上。

(二)數據2.0時代

2.0時代開始於2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源於公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、感測器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶佔先機，開發出令人印象深刻的數據服務。

(三)數據3.0時代

又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。

二、大數據營銷的本質

隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。

(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者

傳統的市場營銷過程是通過市場調研，採集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加註重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。

(二)大數據時代企業精準營銷成為可能

在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想像。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對於忠誠於某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那麼即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。並且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。

(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”

傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標准化生產方式，無個性化可言。定製化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定製。說到底，大規模生產與定製化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。

三、基於數據營銷案例研究――京東

京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都佔到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益於大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。

JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源並聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然後進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對於後續用戶購物完成的售後數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特徵便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用於與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售後環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。

四、大數據營銷的策略分析

(一)數據分析要樹立以人為本的思維

“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。

(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾

大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒於此，首先企業需要明確核心數據的標准;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最後要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。

(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造