從發現價值到創造價值，大數據將成為“互聯網”產業升級的驅動力。在過去，數據的價值主要用於決策領域，典型的應用是商業智能(BI)在企業管理中的應用，即通過數據的收集、管理和分析，將數據轉化為知識，發現數據的價值，從而提供決策支持。隨著數據量的不斷增加和數據處理能力的提高，大數據已經成為壹種新的資產，其應用場景也在不斷拓展。除了發現決策支持、提高效率等價值功能，大數據還可以創造價值功能:壹方面，大數據可以幫助提供傳統模式下無法提供的產品，滿足用戶需求，如完善個人征信系統、幫助金融機構提供消費金融產品等；再比如錢芳旗下的張成科技，通過浮動車模式提供實時交通信息服務；另壹方面，大數據也可以創造需求。比如大數據可以幫助實現人工智能，這是新技術創造的新需求。
大數據延伸BI內涵，提升企業效率。
大數據分析的結果為商業決策提供支持，幫助企業提高效率，實際上是傳統BI範疇的延伸。在人口紅利逐漸消失的背景下，中國企業傳統的粗放模式受到越來越多的挑戰。互聯網與工業結合背景下的大數據應用，有助於提高企業管理效率，幫助企業從粗放型向集約型轉變，實現產業升級。
大數據推動商業智能加速發展是因為:壹是大數據的分析過程和結果更加靈活、可靠、有價值；第二，大數據的存在提高了企業的商業智能意識，引導企業積極尋求商業智能的幫助。壹些大型企業往往有幾十個甚至上百個信息系統，其中包含大量反映企業日常運營的數據。如果能夠對它們進行分析和利用，將會為企業創造巨大的價值。
目前，大數據應用可以幫助企業實現家庭關系管理、盈利能力分析、成本控制和績效衡量的功能:
客戶關系管理(CRM):通過客戶信息統計，企業可以根據客戶需求定制產品和服務，提高客戶忠誠度，通過分析偏好挖掘潛在客戶；
盈利能力分析:幫助企業分析利潤的來源，各種產品的盈利能力，費用支出是否與銷售額成正比等。
成本控制:根據統計信息優化流程，如降低庫存和損耗，有助於企業控制成本；
績效管理:它幫助商業智能建立對員工的期望，並幫助他們跟蹤和管理他們的績效。
根據麥肯錫的調查，數據挖掘的商業價值是巨大的。大數據可以讓美國醫療行業每年提高0.7%的生產率，創造約3000億美元。在歐洲公共部門，每年可以提高0.5%的生產率，創造2500億歐元的價值；在美國零售業，每年可以增加0.5%-1.0%的生產率和60%的凈利率。
大數據滿足需求，市場空間巨大。
大數據可以幫助提供過去無法提供的產品，滿足用戶的需求。這種模式常見於傳統行業。過去，雖然某些行業存在用戶需求，但由於缺乏有效的技術手段，市場參與者無法提供合適的產品來滿足市場需求。大數據技術興起後，會帶動壹系列創新產品走向市場，各行各業都有。考慮到傳統行業的廣度，這將是壹個正在被挖掘的巨大市場。
以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例。這兩個細分市場的需求已經存在，但在大數據興起之前，傳統模式無法提供最好的產品，大數據技術下的產品優化可以更好地滿足需求，提升用戶體驗。
錢芳科技旗下的張成科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。通過向出租車公司和公交公司購買數據，與政府部門交換數據，以成千上萬的自有數據形式收集城際交通數據，並基於浮動車的算法模型對數據進行二次開發，張成科技建立了實時交通信息服務平臺。目前，張成科技運營著京滬等全國30多個大中城市的實時交通信息，準確率很高。目前，錢芳已將交通數據采集從城際交通擴展到整個陸地交通和航空領域，目標是通過大數據技術提供更全面的公共智慧出行服務。
大數據技術將參與車險定價，使定價更加科學。隨著車聯網的興起，OBD(車載診斷系統)等車載設備成為車聯網中的智能節點，連接運動中的人、車和道路環境，讀取行駛數據，從而分析車輛能耗、故障等車輛信息和駕駛員的駕駛習慣:G-sensor用於監測車主的急剎車、急加速、急轉彎等危險行為。通過破解Can-bus協議，可以監控車主的不良駕駛習慣，如轉彎不打燈、停車不手剎等，通過GPS獲取車輛的位置信息和裏程數據。這些數據將完善車險定價技術和核保政策，增強準確定價的能力。
大數據創造需求，拓寬市場邊界。
大數據創新產品拓寬市場邊界，供給創造需求。大數據創造價值。基於大數據的新產品除了提供滿足現有市場需求的產品外，還會創造新的供給，帶動新的需求，打破原有的市場邊界。想象力是巨大的:
壹方面，大數據可以獲得前所未有的洞察當下，深入挖掘現有的商業價值:
例如，Airbnb擁有海量的獨特數據，包括旅遊目的地、用戶評論、房屋描述、社區信息等。Airbnb也有壹個團隊與當地人交流，收集所有相關的歷史數據。當用戶在搜索住宿地點時，Airbnb利用大數據分析，通過Airbnb社區告訴未來的客人哪裏是更好的住宿地點，甚至可以幫助用戶更深入地了解壹個地方，包括地理信息無法描述的文化或宗教差異。優步利用地理位置及其用戶的綜合數據，大大縮短了司機接下壹位乘客的時間和乘客的等待時間。
另壹方面，大數據可以以前所未有的準確度預測未來，從而獲得前瞻性的商業價值:
例如，社交數據分析公司托普斯準確預測了iPhone 4S上市後的市場表現，還成功預測了美國大選和奧斯卡獎的結果。它在商業分析、市場營銷、新聞等領域具有很高的價值，所以蘋果公司以超過2億美元的價格收購了托普斯。
大數據產業鏈分析
大數據產業鏈的主要參與者
大數據產業鏈可以分為四個部分:數據采集與整合、數據存儲與運營、數據分析與挖掘、數據響應與消費。數據收集與整合是指從互聯網、移動終端、物聯網、應用軟件等收集數據。通過技術手段，然後按照壹定的規則對數據進行存儲和計算，再根據需求調用數據進行智能分析和挖掘，從而將數據轉化為價值信息或產品，為決策支持、提高效率和創新產品提供依據。
數據資產開始成為核心資源。
有了數據，大數據時代的王者。大數據時代，數據資產成為核心資源。2012年，奧巴馬政府明確提出將“大數據戰略”上升為國家意誌，並將數據定義為“未來的新石油”。所以，擁有數據可謂是大數據時代的王者。擁有數據的組織可以分為三類:
壹是兼具數據和大數據思維的互聯網公司，如阿裏巴巴、騰訊、JD.COM、谷歌、亞馬遜等，在互聯網端積累了大量的數據資源，而這樣的公司是IT起家，對大數據有著天然的敏銳嗅覺，大數據技術也相對成熟。因此，互聯網公司可謂是最早使用大數據的機構，成為大數據應用的先行者；
第二，傳統軟件公司轉型互聯網，通過SaaS模式為用戶提供服務。比如用友推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供財務管理應用，也可以認為是兼具數據和大數據思維的模式；
第三，有數據而缺乏大數據思維的機構，手裏有很多數據，卻無法有效利用，比如金融機構、運營商、政府部門。
使用數據，數據實現的推動者。對於手裏有大量數據但無法變現的機構，需要專業的第三方公司提供大數據服務，主要是各類IT咨詢機構和行業應用軟件廠商，尤其是行業應用軟件廠商，在各自領域有天然的卡位優勢:軟件公司提供行業應用軟件及相關運維，行業應用軟件本身是重要的數據源，軟件公司並不擁有數據。但是，有數據通路的機構，天然擁有大數據思維和大數據技術，以及良好的行業客戶關系，從信息系統建設延伸到大數據運營是順理成章的。因此，各細分行業的應用軟件提供商有望成為傳統數據機構的重要合作夥伴，幫助其探索大數據價值的實現。
大數據技術是壹種重要的生產力。
大數據應用的關鍵不僅在於數據本身，還在於大數據技術，它包括數據采集、數據訪問、基礎設施、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節非常廣泛。隨著數據量和數據復雜度的增加，大數據技術本身也處於快速叠代發展的過程中。值得壹提的是，大數據技術落地的壹個重要因素在於如何實現技術與業務的融合，這就需要有很深的業務理解。對於兼具數據和大數據思維的互聯網公司來說，技術和業務本身是相互驅動，共同發展的。對於有數據而缺乏大數據思維的機構來說，深耕行業的應用軟件提供商是最佳選擇。
以上是邊肖為您分享的關於大數據應用現狀，從發現價值到創造價值。