大数据对企业发展的影响分析报告

⑴ 大数据未来的发展趋势怎么样

随着IT行业的不断发展，大数据会是未来重要的发展趋势，整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态，当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等，此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一，也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。

大数据未来的发展趋势有以下几个方面：

1.大数据推动物联网的发展。

物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网产生大雹模数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被源亩缓称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。

2.大数据推动科技领域的发展。

大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响现在不局限于互联网领域，在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，人工智能是能够充分利用大数据的一个领域，大数据为人工智能带来了更多的创新。

大数据会改变很多行业，而对于企业来说，需要提高核心竞争力，而企业的信息化建设是其中的重中之重，但这个建设过程并不是一步到位的，需要统筹规划分步实施耐氏，大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环，在构建时，需要先整体后局部，有一个清晰明确的整体架构，这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑，再逐步深入推进。

⑵ 大数据对企业变革有哪些方面的影响

参考资料：中关村在线新闻

大数据给企业带来哪些影响？
根据麦肯锡调研，前段出了一个报告，详细地介绍了大数据给企业带来哪些影响。刘政总经理认为其实大数据现在已经渗透到了各个领域，把数据与资本和人力一起作为生产的重要因素，原来学习社会经济学的时候都知道资本、人力和生产资料是主要因素，现在把数据也加进来了。
再有一个非常关键的地方，就是在给大数据定义的时候都是讲到三个V （volume， variety，velocity），其实还有一个很关键的V就是大数据的价值 （Value），能够充分利用这些数据就能够给企业带来竞争力。当然这个大数据对不同领域影响不一样，主要是由于各个行业对数据的敏感度不太一样。再有就是专业的分析人员这方面应该说非常匮乏，包括欧美。欧美现在也在中国市场寻找这方面人才。
未来，一个国家的竞争力很大程度上取决于整体分析人员的能力，将来的决策都要求通过数据来说话，通过数据分析得到结果来做决策，分析人员的水平对于一个国家的竞争力，对于一个的企业竞争力非常重要。
大数据来了以后各个企业会去应对，想方设法更新自己的硬件，去买设备去存储。在最开始的时候把数据存储起来主要为了查询。一个人在银行开一个帐户，这个人过段时间还会回来，银行通过查询方式，可以把此人的信息全部查询出来。这个查询有一定的价值。当数量非常大的时候，在集群情况下，有上千万上亿的数据的时候，群体的趋势是什么样的是要通过分析才能得到，这个价值会更大，可以帮助银行做市场决策。
比如在银行里面大家都知道有一个二八定律，20%的人拥有80% 的存款。 这20% 的人是什么样的人，他们身份怎么样，要通过分析得到。如果想通过人员来查，几乎是不可能的。在大数据时代，数据分析的手段是关键，只有通过数据分析才能带来价值。但是传统的数据分析能力无法处理这么大量的数据。如今利用SAS公司的高性能分析，分析速度会带来数十倍的提高。让企业更快地抓住机遇，创造价值。

通过刘政总经理的介绍，我们了解到目前采用分析手段面临一些挑战，最主要挑战在数据方面，数据的质量，集成，一致性方面，而且目前缺少相应的分析人员。
大数据为人们提供了市场领导力的机会，如果你不能以最快的速度抓住这个机会，你就不可能知道竞争对手是如何决策的，就很难保证企业的长期竞争力，而SAS高性能分析为企业提供了这样一个快速的分析发现机遇的工具，帮助企业在战略决策方面领先一步。

⑶ 大数据下企业会计信息质量研讨论文

大数据下企业会计信息质量研讨论文

摘要： 大数据时代，对企业会计信息质量也带来了深远的影响。本文针对大数据时代企业会计信息质量，首先简要概述了大数据时代对会计信息质量的影响，并就大数据时代提升企业会计信息质量进行了详细的论述分析。

关键词： 大数据时代；企业会计信息质量；影响分析

会计信息作为企业经济活动中的重要信息数据，也是企业进行经济决策的重要数据基础，对于经济运行也有着非常重要的影响。随着当前经济社会发展信息化智能化的迈进，大数据时代来临，大数据由于具有信息来源纷繁多样、信息规模海量化等一系列的特点，信息数据质量出现了参差不齐的问题。同样，在大数据时代，会计信息质量也深受影响，会计信息质量控制方面出现了不少的问题。因此，做好大数据时代企业会计信息质量控制，增强大数据时代财务数据分析能力，不论是对于企业长远发展，还是对于经济社会有序运行，都具有重要意义。

一、大数据对企业会计信息质量影响分析

在会计信息数据的可靠性方面，以往会计信息披露主要为纸质方式，会计信息需要经过层层审批，一定程度上来说有利于提高会计信息质量。在大数据背景下，会计信息获取更加容易，会计信息的发布更加便捷，再加上会计信息容易受到网络安全影响，导致了会计信息的可靠性也会受到相应的影响。在会计信息数据的及时性方面，由于大数据时代在智能化网络化的迅速发展下，会计信息数据披露的时效性也得到了大幅改善提升。然而越是会计信息披露的及时性得到了大幅改善提高，越是对会计信息数据质量提出了较高的要求，如果会计信息数据出现失真问题，其大范围快速传播对经济活动造成的损失也将是非常严重的。在会计信息数据的相关性方面，大数据时代下会计信息数据统计范围大幅增加，与传统的会计信息数据有重点有侧重的抽样统计相比，会计信息数据的相关性降低。同时会计信息数据统计范围的扩大，造成了会计信息数据筛选难度大幅增加，会计信息数据归集分析的工作量和工作难度也大幅增加。在会计信息数据的完整性方面，大数据时代下会计信息数据出现了碎片倾向，海量的信息数据下，财务会计信息数据通常会独立披露，由于会计信息数据发布的系统性统一性受到影响，造成了数据分析容易出现片面性的问题。

二、大数据时代提高企业会计信息数据质量的措施分析

大数据时代，从企业外部环境来分析，应该重视良好网络环境建设、强化会计信息质量外部监督。从企业内部分析，更主要的是应该适应大数据时代，积极地完善内部管理，可以从以下几方面采取措施：

(一)利用大数据优势丰富会计信息数据内容

传统会计信息数据归集分析方面，通常主要是集中在结构化和货币化度量数据方面，对有形资产反映准确，而对无形资产缺少必要的.记录、反应和监督。在大数据时代，应该充分利用大数据优势解决这些问题，按照结构化和非结构化、静态和动态数据进行会计信息归集分析。静态结构化数据，主要是企业的会计信息系统和管理信息系统形成的一系列非实时项目数据，比如期末的计提、结转、税费结算等数据。静态非结构数据主要是源于互联网和移动互联网等设备，难以用结构化数据表示的。动态数据主要是实时性数据，动态结构数据主要是企业的会计系统中各类日常业务数据，动态非结构数据则主要是企业技术研发、产品市场信息、企业社会关系以及企业管理能力等数据。

(二)强化对企业会计信息数据发布及分析的监管

在大数据背景下，由于企业的会计信息数据归集分析的工作量大幅度增加，因此为了保证企业会计信息数据披露水平以及各类财务信息数据的分析水平，企业应该设立相应的会计信息披露和企业的财务数据分析中心，专门负责对企业内部各项财务会计信息和数据的归集、分析、披露。需要注意的是，在企业会计信息数据的披露和财务数据分析方面，既应该对企业内部财务数据进行全方面和深入地分析，形成标准化高质量的财务会计信息报告，同时也应该注意对企业相关行业的会计信息进行全面的收集分析，为企业经济活动决策提供数据基础。

(三)积极推进管理会计与财务会计融合

促进提升会计信息数据质量大数据时代下提高企业会计信息质量，必须注重推进管理会计与财务会计的深度融合。以往情况下，财务会计主要对外披露数据，管理会计主要对内决策服务，一定程度上存在着企业会计信息处理效率低下和会计信息资源浪费的问题。充分运用大数据技术，实现财务会计和管理会计的融合，可以将企业内部的各类会计活动以及非会计活动进行分类整理后，构成财务会计信息数据库，依托数据库既可以提升财务会计数据质量提高财务报告水平，也可以为管理会计提供全面的各项基础数据，进一步改进会计信息数据的不对称性，为企业决策提供科学系统的信息数据支持。

三、结语

大数据时代，影响企业会计信息质量的因素多种多样，既有外部环境因素，也有企业自身原因。从企业角度出发，应该更加注重强化企业内部会计信息化建设，提升数据资源水平，提高会计信息发布以及财务数据分析专业化水平，进而确保大数据背景下企业会计信息质量得到提升。

参考文献：

[1]温航，沈英.大数据时代对企业会计信息质量的影响[J].科技展望，2015，(22)：1+3.

[2]俞常娥.独立董事特征对会计信息披露质量的影响研究[D].江西财经大学，2015.

[3]孙玥璠，杨超，张梦实.大数据时代中小企业信用评价指标体系重构[J].财务与会计，2015，(06)：47

⑷ 大数据对企业决策的影响

大数据影响了企业主体的轿顷判断和决策，改变了企业的传统文化氛围和基础立场。

大数据理念的提出，影响了整个人类社会的发展。

对于企业来说，通过大数据分析系统的应用，不仅影响了企业主体的判断和决策，同时也改变了企业的传统文化氛围和基础立场，使企业在原始积累的程度上不断创新，催生出全新的发展领域和经营范围，这对于企业来讲无疑是有利的。

但是，如果企业管理者一味依靠大数据闭隐陆分析结果，势必也会影响自身的判断，使企业的携迹发展陷入僵局。

大数据时代的到来，企业的经营主体也应该审时度势，作出基本的战略调整规划。

大数据时代下企业传统管理模式存在的弊端

1.管理人员对大数据的缺乏正确认知。

2.企业对大数据分析技术的掌握能力较差。

3.专业数据分析人才缺失严重。

⑸ 大数据给企业带来哪些影响

客户猛铅是企业重要的数据源，当数量庞大的客户处于同一个平台上时，就会产生无数个数据源，而企业通过大数据的整合分析，对这些数据源进行分析，探码大数据客流分析通过对人群热力指数计算潜力图，竞品分布，大数据识别城市生活消费功能区，用户画像反映出商场附近客流情况以及客流潜力。将会总结出一套新的规律，从而帮助企业了解客户，为企业的确定更准确的发展方向。

了解用户

今天的客户和以往有很大不同。大数据的兴起使他们能够在购买一个产品之前彻底和孜孜不倦地研究它，并了解他们的消费情况。通过运用大数据，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。并从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，

锁定资源

通过大数据技术，使企业在运营过程中，对运营所需资源的挖掘、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完野正全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果没有大数据这将是一种几乎不可能的事情。

规划生产

大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、颂知悔一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。更好的帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，大大降低了企业的经营风险，使企业能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

做好运营

通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。不用像过去一样每天做市场预测，还要依靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视

开展服务

通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。通过业务分析软件和零售专业知识，还可以帮助企业更好地了解购物者的旅程，以增加同店销售，减少盗窃，并消除不必要的成本。

⑹ 大数据给企业带来哪些影响

大数据的兴起促使传统企业进行了信息化转型，很多企业都会采用基于大数据技术的云服务产品来代替之前的传统营销工具。CRM由于实施流程相对更容易见效快，而逐渐被企业所青睐和重视。CRM的理念重在逐渐帮助企业实现从"以产品为中心"转向"以客户为中心"的营销战略，帮助企业规范和优化业务流程，同时让企业及时获取外部销售和市场信息，快速应对市场变化，从而带动企业从日常运作多方面来改进和完善管理，节约运营成本，提高企业经济效益。

企业实施CRM营销战略的关键主要包括了以下三点：

360度全面的客户管理
企业面对客户管理时候常常存在许多痛点，比如数据安全，客户信息的重复导致的撞单，因人员变动造成的客户流失。而CRM系统不但能完成客户资料的海量存储。在隐私设置上面，能根据权限设置导入导出，禁止复制，有效保证数据安全。多种方式防止资料重复，有效防止撞单、丢单、抢单等数据混乱情况。可根据CRM对客户信息设定共享、转移、分配，最大限度利用客户资源。在客户信息和数据存储方面，对资料搜集、筛选、跟踪、维护进行全方位跟踪和管理，避免因人事变动引发的客户流失。

营销自动化提高效率
在营销效率方面，企业可以利用CRM抓住每一个高价值的实时营销节点进行实时营销比如基于用户在网站的点击行为及时推送密切相关的产品信息，CRM还可以根据用户喜好通过电子邮件营销，将用户可能感兴趣的内容推送以提高点击率，从而为销售人员挖掘线索做了一个良好的铺垫。CRM系统能够通过对客户信息的搜集、整理，实现对客户的分类、分级、分地域管理，针对不同需求、特点、价值的客户进行精准的营销推广，发挥营销的最大价值。

报表科学的预测销售结果
统计图和报表是一种个性化查询方案，它保存了用户常用的查询需求，用最直观的方式表现出来，为管理决策者大幅节省了时间。只要有一个CRM账号，所有用户都可以建立自己的个性化视图，并拥有部分视图分配权限，可以灵活共享数据，提高团队协作效率。CRM系统根据报表生成各种统计图，使企业管理者随时掌握最新动态。

⑺ 大数据分析影响力报告

大数据分析影响力报告

北京 – 全球领先的大数据分析和营销应用服务供应商Teradata天睿公司（Teradata Corporation，纽交所：TDC）日前发布全球性报告，揭秘六大行业大数据分析计划当前实施状况。该报告由Teradata天睿公司与麦肯锡公司（McKinsey）联合赞助，采用《福布斯观察》（Forbes Insights）设计的调查问卷，面向全球领先企业的316位数据及IT高级决策者展开调研。该报告展现出大数据计划对企业文化与实践的影响，揭示该大数据计划所面临的挑战，并肯定了大数据投资的商业价值。报告特别指出，大多数受访者对大数据分析不仅进行重大投资，而且从中获得显著的投资回报率。在所有投资类型中，约90%的企业的投资达到中高级，而约三分之一的企业认为他们的投资“非常重要”。此外，约三分之二的受访者认为大数据及分析计划已对营收产生重大的实质性影响。Teradata天睿公司产品与服务营销副总裁Chris Twogood表示：“运用大数据技术的企业正在逐步实现大数据项目的影响力，这令人非常兴奋。企业不仅致力于投资大数据分析技术，大多数企业还能使这些投资产生实质性的影响。约五分之一（21%）的受访者一致认为，大数据分析是企业获得竞争优势最重要的一条途径，而38%的受访者则认为是其企业首要考虑的五大议题之一。”Twogood还表示，通过包括数据仓库在内的分析生态系统并结合开源技术部署大数据分析能力，能够整合多种不同类型的系统，可进一步增强竞争优势。在受调查的六大行业中，企业高层认为大数据具有不同的价值潜力；零售业受访者最看好大数据技术，认为大数据与分析能力是该行业获得竞争优势的重要途径。调查显示，大数据技术正在改变未来，并通过以下三种重要方式为创新开拓机遇：创造新的商业模式（占受访者54%）；开发新的产品促销方式（占受访者52%）以及向外部公司进行数据变现（占受访者40%）。大数据取得成功的最重要动力 —— 企业高层的支持那些处于技术前沿、更重视大数据与分析技术的企业表示，管理层的支持至关重要。具体而言：l在将大数据视为获得竞争性优势最重要途径的企业中，超过一半企业的首席执行官亲自关注大数据计划。l在将大数据视为最高领导层重点关注五大议题的企业中，该技术的支持者通常来自最高领导层下一级别的管理层。报告还显示，特别是在企业文化、战略与运营方面，企业仍存在许多障碍。超过一半的受访者表示，接受数据驱动型企业文化是其中最大的障碍，也就是说数据驱动型方式的运营观念目前仍未获得普遍认可。报告还强调，对运用数据进行奖励，以及针对数据进行实验与创造力的培养亦是对该企业文化的重大挑战。麦肯锡公司消费者营销部门首席营运官Matt Ariker表示：“尽管报告称大数据技术已有所进展，企业虽已充分利用大数据资源，但仍存在极大的提升空间。这些企业文化挑战将在方方面面阻碍大数据计划的实施。但好消息是，这些挑战同时也是一把双刃剑：改善企业文化和思维方式的培养方式，鼓励运用数据实验能力将有助于数据与分析计划获得良好的发展势头和影响力。”依托大数据计划获得最显著增长势头的企业并未将目光局限于交易型数据，他们正在探索多种数据类型。超过一半的受访者认为，最令人关注的是位置数据（用于识别电子设备的物理位置），紧随其后的是文本数据（电子邮件消息、幻灯片、Word文档、即时消息等非结构化数据）。除探索这些全新数据类型外，领先企业还在分析生态系统中选择性地整合结构化与多结构化数据集，以发现推动新技术创新的分析洞察力。大数据分析影响力报告简介本调查由Teradata天睿公司和麦肯锡公司联合赞助，《福布斯观察》执行调查了企业资深领导，包括企业高管层、执行副总裁、资深副总裁或者相当级别领导，以及执行领导团队，包括副总裁、总监、数据科学家或分析师等。受访对象涵盖广泛的行业，包括金融服务、技术和电信、医疗和零售等。从地域分布看，50%受访对象来自北美，25%位于欧洲、中东和非洲，而另外25%来自亚太地区。所有受访对象均在年营收超过5亿美元的公司任职。

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⑻ 大数据分析时代对市场营销的影响研究

下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造