百度连接了信息与读者，阿里连接了商品与消费者，腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的，可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家，数据连接了客户习惯，数据连接客户喜好，数据连接了位置，数据连接了时间和空间，数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间，通过数据记录来反馈物体的移动，客户的消费习惯，个人爱好，行为习惯，活动轨迹，运动规律等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签，这些具有价值的标签经过整理和分析后，将会揭示事物之间的相关性和规律，将会为个人、商家、社会带来巨大价值。
1、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费
制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。
2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发
房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策;利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。
3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流
进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高。
4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测
通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。
5、利用移动互联网位置信息进行精准营销
O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网+的战略。
6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置
电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。
7、移动大数据助力交通运输规划和管理
交通大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度，合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换，提高已有线路运输能力。大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率;航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本;铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。
8、大数据帮助金融行业进行价值变现
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息。中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面，其中招商银行信用卡中心和平安银行走到了金融行业的前面。
大数据就是资产，能够帮助企业进行价值变现。大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少;就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率;大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。
（来源：36大数据；编辑整理：sing）
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