1. 大数据的价值体现有哪些
第一、帮助企业寻找更多的市场机会
基于用户分析的基础上，企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念，怎么去搜集到更多的用户信息，挖掘可能有的市场机会，这是大数据帮助企业实现的最好方法。
第二、帮助企业提高决策的科学合理性
从大数据诞生的时候来讲，它都是站在企业的决策角度出发，从数据的数量到数据的本质，数据越多，管理者进行决策的时候所依据的信息完整性就会越高。
第三、帮助企业找到人员管理新模式
企业的员工是无条件的服从上级的管理，还是内部一盘散沙，企业的管理效率高不高，在竞争环境日益激烈的今天，对于企业来说，管理高不高效直接关系到企业的经营效益高不高效，大数据与企业的核心管理因素相结合，成为企业的资产之一，大数据的成果可以进行企业内部共享，对于企业来说，这是一个变革的机会。
第四、帮助企业提供更加个性化的服务
弹性管理，个性化领导，每一个员工都可以得到更加个性化的培训，每一个用户都可以得到更加个性化的服务，对于企业来说这种个性化的创新无疑要依靠大数据技术的支持和发展。
第五、帮助企业进行商业模式的改革
新型的商业模式不断的出现，对于新的市场机会的出现，大数据可以帮助企业获得更好的产品，新的业务模式也需要企业的商业模式进行支持，抓住机会，企业就可以进行更多的产品和服务的创新。
2. 大数据有哪些重要的作用
主要由以下三点作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
3. 大数据在互联网用户系统中的应用
大数据在互联网用户系统中的应用
但是对于今日的互联网和移动互联网，大数据的规模和应用深度早已不次于传统的电信、民航等行业，甚至超过不少。因此笔者还是想写些东西浅谈一下互联网的大数据应用，权当抛砖引玉，也希望更多的朋友参与交流和讨论。
首先，第一篇想谈一下互联网的用户系统。无论互联网还是移动互联网，本身具有很大的特性就是互联，所以我们都可以称之为互联网，或者说移动互联网是互联网的一个子集和延伸。
在传统的电信、民航、能源等行业，企业的客户和主体用户构成都是有身份ID的。比如电信行业中身份证登记的手机卡号，比如民航用户乘坐航班登机的身份证或护照信息等，这些信息可以作为基本的用户身份ID,便于企业对其用户、客户进行身份辨别，并对后续的用户行为进行跟踪和分析。传统企业所存储的用户信息的很大优势在于完整性，很多先天的比如姓名、性别、年龄甚至籍贯等真实的基础身份信息都可以简单获得。而在互联网上，用户的访问都是匿名的，即使用户在接入互联网的时候使用的登记信息是实名的，但那主要是提供给电信服务商和公共安全机构备案而用。普通的互联网网站在用户面前是完全透明的被"围观"的，这个状况在web1.0 的主要产品--门户网站中最为典型。到了web2.0 时代，互联网开始变得互动起来，用户从简单的匿名浏览，变成了可以通过注册身份参与信息的制造和流通。这个时候，诞生了这个时代在谈的互联网大数据应用中非常重要的一个非决定性条件--用户身份系统。为什么说是"非决定性条件"呢？因为，在这之前，大量的数据分析也是可以做的，但是由于对用户缺乏身份缺乏甄别，因此数据分析能够应用的场景和得到的数据都相对很有限，但并不代表不能做大数据分析。而web2.0的用户身份系统诞生，则使互联网某种程度上具有了和传统行业同样的用户身份记录系统，数据统计和分析都可以更精准和深入。其中，以腾讯QQ、新浪UC等PC桌面产品为代表的互联网早期产品，应该是建立了互联网更早的用户身份系统，我们也可以看到这些系统在其后续的web产品铺开时同样被继承了过来。
那么，互联网的用户身份系统，一般都具有哪些信息呢？
打开任何一个网站，我们都可以看到注册页面需要填写用户名/email,性别，年龄 等基本信息。当然，不同的网站和互联网产品有不同的用户资料细化的程度。拿现在比较流行的几款产品做比较，其他互联网产品大多类似：1.新浪微博中用户可以填写自己的昵称、头像、真实姓名、所在地、性别、生日、博客地址、email、QQ/MSN、自我介绍、用户标签、教育信息、职业信息……；2.腾讯QQ客户端上可以填写头像、昵称、个性签名、姓名、性别、英文名、生日、血型、生肖、故乡、所在地、邮编、电话、学历、职业、语言、手机……
看起来还真不少，那么网站要用户的这些信息会被干嘛用呢？
这里笔者刘三德认为主要有以下几点：1. 展示自我；2.作为唯一的身份ID用作用户身份区别；3.搜索和推荐相关；4.网站自身可以做用户分析和用户行为跟踪。展现自我放到第一位是因为这是从产品满足用户需求的角度决定的，用户资料的首要任务就是为了作为用户唯一的可识别身份标识展示自我。其次，搜索和推荐相关这一点笔者刘三德计划在后续用专门的篇章来写，此处简单理解即可。最后一点，也就是本文所关注的一点，就是用用户身份来做数据分析。涉及到的用户分析主要维度为用户资料和用户行为。同样，用户行为也计划在后续篇章专门来写，本文着重讨论一下用户资料的分析。
可能行业内的一些文章和老前辈的观点，数据首先要量大、其次要有高的复杂度，才可以称为大数据。但笔者认为，大数据在一维的层次上不一定具有很强的复杂度，大部分是由最简单的数据形式构成。就譬如用户资料，一个网站如果有一千万的注册用户，如果每个用户的资料具有6个有效字段，就是6000万的有效数据。而将这6000万的有效数据通过一层或者几层简单的统计叠加分析、交叉分析等，在计算上本身就具有了不小的复杂度。何况现今的互联网产品，尤其社交类产品如FACEBOOK,腾讯QQ、新浪微博等动辄上亿的注册用户，本身用户系统就是一个非常具有价值的大数据。[page]
通过分析用户系统可以得到什么呢？
当然，用户填写的注册资料中包含的资料，都是最基础的分析数据。还是用数据说话，如下图：
以上图片来自互联网
以上数据是第三方机构公布的，而且都是最简单的一维数据，我们可以看到很多家网站的用户资料对比（上面引用的部分数据来源也可为线上调查问卷等形式）。对于独立的一个网站来说，用户资料的分析当然只是局限在自己的网站范围之内。进入互联网web2.0时代以后，大家都开始更加重视用户和用户体验，对于网站自身用户的特征进行分析，可以更好的网站的用户特性分布，方便针对网站的用户群特点更有针对性的进行对应的产品设计和研发。比如通过了解用户的消费层次等，也可以更好的提供用户消费相关展示和服务。
那么，无用户身份信息的互联网是否不再大数据？--不用注册的用户身份系统的。
可能有的朋友会对这个话题存疑问，也可能有的朋友会惊恐，认为隐私泄露了，其实这里的应用也非常简单。在类似传统的web1.0 门户类以展示为主的互联网产品中，也是可以做数据的分析和挖掘的，而且也有比较成熟的方案。是否有朋友曾经经历过以下场景：在网络上搜索汽车、查了半天汽车资料，一个小时以后再随手打开的一个图书阅读网站上居然出现了"汽车广告".其实，即使我们没有在这些网站上注册，网络等搜索引擎本身还是可以为用户标识一个唯一的身份信息，虽然这个身份信息只是临时的，可能有效期也只有几天左右。但是，这依然是一种唯一的用户身份，只不过是记录的信息有限而已，但是仍然为用户行为分析提供了很大的帮助。感兴趣的朋友可以搜索"google adsense隐私政策" 进行相关了解，此处不在赘述。
用户资料系统方便了一系列的大数据挖掘
除了传统的互联网桌面端和web端产品，最近几年突飞猛进的移动互联网以及终端应用，基本也都有完备的用户信息系统。apple苹果公司做了app store,迄今为止的应用下载次数突破250亿次，而每一次的下载都需要使用唯一的用户ID,通过分析，苹果可能比你父母更加了解你想要什么--这属于用户行为分析范畴，后续将专门讨论。
总之，用户身份和资料的分析是互联网大数据分析中最基础的分析，用户身份系统在互联网的大数据时代，为后续的用户行为分析和对应的企业产品、服务设计提供了基石，也为更加深入的数据挖掘奠定了基础。
4. 大数据是什么有什么价值作用
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的并段厅方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。
1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；
2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；
3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。
企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：
1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;
2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;
3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;
4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;
5、从大量客户中快速识别出金牌客户;
6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
一、技术价值
大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。
App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。
大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。
大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。
交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。
淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。
由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。
只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。
目前有很多传统企业盲目行走大燃哗数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。
这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。
无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。
二、商业价值
在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？
而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺绝隐信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。
单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。