大数据走过了2015年集体爆发的元年，在意识层面上，已经经历了数据价值的萌芽期，国家、企业、个人正在重视数据价值，畅想着数据对企业发展和经济提升的推动作用。数据商业敏感度和数据应用场景是数据商业化过程中重要的两个方面，也是企业进行数据变革的原动力。我们先回忆一下2015大数据产业的一些热点，然后期望大数据产业的一些变化。以下是小编为你整理的学大数据要什么基础
大数据产业在国家和资本的推动下进入了爆发的元年，2015年宣称自己是大数据企业的大概有将近400家，其中典型的大数据企业有200多家。拿到融资的大概有五十多家，整体融资额超过50亿元，其中拿到亿元融资以上的企业有17家，最高融资额为7以人民币，估值超过三十亿元人民币的有十家以上，初创一年之内的大数据企业的起始估值大概在10亿元人民币左右。
几乎没有大数据企业对外公布经过审计的销售额和利润总额，绝大多数大数据企业仍然处于创业期，没有实现盈利，仍处于资本投入期。80%大数据企业销售额低于亿元，同质化开始，竞争逐渐远离蓝海。讲故事的大数据企业过多，概念多于实际的商业价值。
企业的大数据投资主要集中在存储、计算、分析平台，数据同业务结合的案例太少，数据带来商业价值的案例太少。这些都是大数据产业发展过程中出现的发烧症状，也是产业发展必须经历的进程。任何一个新兴产业发展必然要经历从不理智到理智到阶段，只有经过百花齐放，大浪淘沙之后，优质的企业才能够生存下来，成为行业的领导者。2000年的互联网泡沫和2010年左右的电商和百团大战，都是产业发展必须经历的阶段。
拨开泡沫，我们也看到了大数据企业发展理智的一面，大多数大数据企业都获得了资本市场都青睐。资本的眼光是毒辣的，没有商业价值的企业，其是不会主动投资的。2015年，50%以上大数据企业的业绩增长超过了几倍以上，人员增长超过了50%。大数据论坛和会议上，大数据企业不再谈技术和概念，谈的是商业案例和数据价值。越来越多的数据案例被挖掘出来，正在成为企业效仿的对象。企业也主动邀请大数据企业前来洽谈，寻找合作机会，共同寻找数据应用场景。过去是大数据企业给企业洗脑，提升数据意识，但是2015年很多企业主动接触大数据企业，提出业务需求，探讨如何利用数据分析和外部数据，来寻找新的商业机会。
数据技术和价值的应用正在帮助企业提升业务运营水平，从商业价值出发，数据帮助企业做了过去企业都在做的事情，开源和节流(增加业务收入，降低运营成本)。
典型的大数据企业分为三类，
第一类企业为大数据技术平台公司，为企业提供大数据存储、计算、挖掘、分析服务。例如Cloudera、星环、华为、IBM、SAS、SAP，Teradata等。
第二类企业是提供数据分析人才和工具的公司，深入到企业内部帮助企业利用数据解决实际业务问题，例如埃森哲、IBM、Palantir、TalkingData、美林数据、明略数据等。
第三类企业拥有数据源，利用采集或收集的数据，为企业提供数据产品的公司。例如Wind资讯(中国最牛逼的数据公司)、前海征信、芝麻信用、TalkingData、三大运营商、银联数据、九次方、金电联行、法海风控等。其中金融行业商业价值最好的数据来源是三大运营商、银联数据等。
营销方案实施
利用数据分析选择最合适的营销方案实施渠道，并对营销活动进行活动效果跟踪。既需不断保证方案实施的灵活性，也要对实施过程中出现的意外情况保持警惕，才能在竞争对手发现其市场份额被抢占之后再发起反击之前，将营销活动的影响开展到尽可能大的局面。
通过对营销方案实施过程中的数据进行分析并总结经验，用于指导下一阶段的营销方案制定。
对整个营销过程效果的评估可从营销成本、销售收入、企业知名度、消费者满意度等方面进行综合分析。
在当今大数据时代，信息技术不断发展和完善，为零售企业带来了海量数据，同时数据挖掘技术使得零售企业能够有效应用数据，数据被提升到前所未有的高度。
零售企业应重视数据的力量，深层次挖掘隐藏在海量数据中有价值的市场信息，指导企业制定各项决策，建立符合自身实际情况的精确营销体系，有针对性地实施营销计划，比以往靠管理者个人经验和判断作决策更科学有效。
利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。
寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区，当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业，一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域，也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入，如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入，这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊，经常半夜在外面活动，另外也经常住本地宾馆，这些信息都可以参考移动大数据进行识别。
总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
怎么去运用大数据
先采取一定的措施去采取到我们需要的数据，我们的工作中难免会需要很多的东西，那么我们最重要的就是能够得到这一些东西，然后去分析!这个很重要!
做好数据的挖掘，我们的挖掘也可以很明确，那么我们一定要更好的去做这个事情，我们太多的时候就是要把我们收集到的数据进行一个系统的分析了，这样的话我们才能找出这个内在的规律，这样才能使用这个数据!
使用好这个数据分析的软件，这个软件一定要跟我们要解决的难题比较的符合的呢，不然的话我们就无法更好的去完成，这个情况的话我们就需要在前期数据分析的东西软件选择的时候做好这一块!
不断的开始完善这一块的内容，找出我们的内在的联系，这个情况的话我们把内在的数据挖掘出来，这个情况就是为了帮助我们解决这个难题的呢，这边我们就要很好的去完善起来!
还是要确定一下我们的难点是不是能够跟我们需要的数据联系在一起，这个情况不得不说还是要前期要解决一下的呢，尤其是我们这个能够帮助我们解决这个问题的东西来说才最重要!
一定要尝试这个内容，尝试的解决，如果数据能够帮助我们这个解决这个就是要更好，不断的发掘我们这些东西之间的内在联系，这样的话才能更好的呢，尤其是难题和我们的数据，还是要经过分析的呢!
