2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务 。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率 。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率 。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新 。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征 。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右 ， 但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸 。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB 。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大 ， 数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化
数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据 。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数 。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下 ， 也能够做到数据的实时处理 。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息 。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性 。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒 。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态 ， 这些应用不断产生大数据 。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台 。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值 。
大数据具有催生社会变革的能量 。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya
Krishnan,卡内基?梅隆大学海因兹学院院长) 。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现 。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响 ， 还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场 。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展 。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”
转变“数据驱动” 。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用 。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
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