数据处理与分析等基础技术已经不是当前的最大障碍
提取价值或者用数据思维催生创新思维的技能。最好的例子就是新浪微博，它拥有海量的数据这一点是毫无疑问的，但是它目前还没有将这些数据进行价值化。
第二种是基于技术的公司。他们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司，他们掌握了作业技能但不一定拥有数据或提出数据创新用途的才能。
第三种是基于思维的公司。这样的公司主要是营销公司，他们往往会根据数据进行分析，得出相应的新营销策略。笔者以前在做媒体投放分析的时候，就经常会根据收视率、广告费、目标人群进行分析，进而得出一个最优的广告媒体投放方案。对某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键，真正让这些公司脱颖而出的是其创始人和员工的创新思维，以及挖掘数据新价值的独特想法。
7.3 大数据库时代的管理变革
不可否认，我们在互联网上的一切行为都暴露在“第三只眼”之下，当我们进入京东商城的时候，京东商城监视着我们的购物习惯。我们搜索什么样类别的产品，在哪个产品页面上停留了多久等一系列的行为都被他们密切关注，我们的一切行为都要成数据库的一部分，汇集在京东商城最后的大数据分析系统里面。
通过这个系统，他们可以轻松地看到大数据的价值潜力，例如我们购买某个产品的概率有多大，在某个地方每天某个产品的销售情况怎么样，这一切都为精准、有效的管理提供了帮助。而这也极大地刺激着京东商城进一步采集、存储、循环利用用户的个人数据的野心。
1.数据资产成为电商运营核心竞争力
互联网的最大魅力在于，互联网上的行为全部都可以被“追踪”和“引导”。通过对线上浏览、分享、活动、购买等信息的分析，商家可以很容易地了解到消费者的购买需求及潜在购买需求（网页上经常出现的“猜你喜欢”功能就是这种尝试），这使得网络推广成本变得非常低，而消费者的满意度则很容易得到提升。
从某种意义上来说，互联网公司是典型的“数据驱动”型企业，亚马逊、谷歌，以及中国的三大互联网公司百度、阿里巴巴、腾讯，都是非常典型的数据公司。百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据，爬虫和阿拉丁获取的公关Web数据；阿里巴巴拥有交易数据和信用数据，其还通过投资等方式掌握了部分社交数据和移动数据。腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。
除了百度、阿里巴巴、腾讯，互联网公司在跨界做零售、金融、媒体等各个行业的时候，首先掌握的就是用户数据，这些数据能够帮助他们做出更好的决策。数据可以说明过去，数据可以驱动现在，数据更可以决定未来。也许在未来的某一天，正在向互联网反扑的传统企业也会改头换面，它们会有一个统一的名字，那就是“数据公司”。
说实话，笔者对数据营销的研究并不过于深入，但从笔者开始进行营销时，就一直认为数据营销将成为被寄予厚望的营销方式，原因在于其创造价值的过程本身就是一场“商业和科学革命”。因而，数据处理与分析等基础技术已经不是当前的最大障碍，关键在于如何从商业、社会的角度充分理解数据。
索尼公司的创始人出井伸之解释索尼衰落的根本原因时，说了一段发人深省的话：新一代基于互联网DNA的企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预测，所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的，互联网的魅力就是“the power of low end”。
这句话有两层含义。第一，传统企业衰落的根本在于难以贴近消费者，难以理解消费者的真正的需求；第二，互联网公司的强项恰恰是天然地贴近消费者、理解消费者。因为消费者在互联网上留下的“足迹”被这些公司运用大数据技术全部收集起来，及时、高效地分析利用，形成预判和商务决策，从而在竞争中立于不败之地。
阿里巴巴就是成功运营数据资产的典范。马云在2012年公开宣称“平台、数据、金融”是阿里巴巴未来的指导路线。在阿里数据平台事业部的服务器上，攒下超过100PB已被“清洗”的数据，从2004年淘宝开始统计日志之日起，整个淘宝系就统一了日志格式。每个用户在网站上的浏览、购买、支付等任意行为都被日志系统记录下来。基于用户的浏览和购买历史记录，阿里巴巴不断丰富自己对用户的画像，得到了用户偏好的精确信息，做出了强大的精准广告系统，成为集体利润的一个基点；基于对商家的交易信息的了解，阿里巴巴能够精准评估商家的偿还能力，从而打造了效率极高效益极好的供应链金融；基于用户的支付信息，阿里巴巴能比任何银行都了解每个消费者的购买力，从而推出了“虚拟信用卡”，积极备战信用支付业务。
2.大数据的价值不在大，而在挖掘能力
在维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》一书中列举了上百个案例，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候，要用大数据思维去挖掘大数据的潜在价值。
什么是大数据思维？麦克托·迈尔·舍恩伯格认为：第一，需要全部数据样本而不是抽样；第二，关注效率而不是精确度；第三，关注相关性而不是因果关系。
而笔者认为，大数据并不在“大”，而在于“有用”。大数据思维首先就是要能够充分理解
