随着大数据的概念提出，慢慢的变多的人，开始关注数据，注重数据带来的巨大的价值。大家谈论的也都是与大数据相关的专业话题了，无论是商业BI，还是阿里云。都是慢慢的变多的行业内部人员乃至关注大数据的看客的讨论热点了。

  大数据现实体现最初是人口普查，最早是在美国，10年为一个周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口继续增长，经过科学的预测，如果还是按照老方法去做，需用13年做完，这显然跟不上时代的要求。所以人们开始从记录，采集，整理，分析等多个领域寻求加快数据分析的速度，大数据的概念也慢慢被提出。

  现如今，大数据体现最多的可能是社交网络之中了比如：facebook，微信等网络社交平台。其中也不乏实际应用的例子。

  微信几乎每个人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群发送指定的广告，还可以再一次进行选择地区，可以再一次进行选择性别，年纪分类，教育程度分类，给全用户进行初步分类之后，再是根据你朋友圈的发文或者交流信息进行提取分析，进一步给每个客户贴上独特的标签，最后把有关信息给到销售部门，进行精准营销。

  如今还有绝大多数的公司对大数据渴望又不知道怎么下手，其中大致包括两个方面。

  1、想做数据分析，但是之前没有相关的数据意识，基础数据丢失或从未搜集，或者数据孤岛严重，行业数据相对独立而难以共享。

  2、数据产生的体量大，维度高，提取难度大。例如某个知名商业银行的信用卡部门，每天收集大量的个人客户的多维度信息，面对大量信心无法价值化，因为涉及个人隐私和安全，数据不可买卖，又不知道怎么内部做多元化的分析促进其他相关业务增长。

  农夫山泉，几年前销量并不如今，当时他们基本上只掌握了大量的交易的数据，通过一系列分析得出，农夫山泉的利润始终上不来，是因为运输成本很高，怎么来降低运输成本成为问题的关键点，交互数据的需求成为至关重要的一环，所以决定，每个采集人员每天到10至20个销售点，取收集大量的交互数据，这中间还包括水的位置，排列形状，天气，优惠活动，市场反馈等一系列交互数据，一个月一个人收集的信息量大约3个TB，继而委托sap公司做多元化的分析开发出物流成本控制处理系统，从而进行运输预测，运输安排和中转站的一系列重新部署，最终直接降低运输成本，提高了运输效果，终于坐到饮用水市场第一的位置。

  通过今天的介绍，希望给大家一些对于大数据的基本认识，也希望我们大家一同关注大数据发展，共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要知道更多，欢迎关注西线学院官网，点击咨询。