数据下的生产力

　　在如今的信息社会，数据已成为了核心资源。就像农业时代的代表-土地，工业时代的领袖-能源。全世界都在朝着这个方向奔跑。

　　一、数据处理在行业中的重要性

　　首先，需求的找寻是依照行业的竞争与合作的平衡点出发来沟通的(数据分析企业需要对行业整体进行宏观把握)。

　　其次，大数据具有想象力的发展方向是将不同行业的数据整合起来，提供的立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。

　　后，大数据行业引领的是一个多方面发展的行业，这个行业从事人员不但能数据收集、分析和处理，还需要给需求者以方向性指导建议。

　　比如，大部分人经常喜欢做做星座、性格、喜好的测试等等。然而我们从来没想过这些测试原来也是大数据的功劳。不知不觉这些数据发挥了巨大的作用。

　　(企业之间信息不对称，使得数据信息凸显其重要，而权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其大的潜力。)

　　二、数据=生产力

　　当数据采集完成后，我们可以通过五个方面来使其成型。数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据的解读、数据的显化。

　　五点看似简单的程式却使Netflix凭借一部片子咸鱼翻生，这样的桥段在美剧《纸牌屋》身上上演，而他的武器就是大数据。

　　依靠原创剧的成功，Netflix不仅成为娱乐圈里的谈资，亦成为数据革命的代表。媒体们也都在重要版面研究《纸牌屋》成功之道。获得如此密集关注，并非没有道理。《纸牌屋》不仅是Netflix网站上有史以来观看量高的剧集，也在美国及此外的40多个国家大热。

　　而其中值得研究的是Netflix如何从后端数据推导出前台生产的。

　　多年前，依赖于种种技术，Netflix对数据的记忆能力已经炉火纯青。当一位用户通过浏览器登录Netflix账号，Netflix后台技术将用户位置数据、设备数据悄悄地记录下来。这些记忆代码还包括用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络等动作。在Netflix看来，暂停、回放、快进、停止等动作都是一个行为，每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为，此外Netflix订阅用户每天还会给出400万个评分，300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。这些都被Netflix转化成代码，当作内容生产的要素记录下来。

　　数据的慢慢积累使其终成为一种生产力。

　　三、数据服务是行业竞争所产生的第三方服务

　　大数据类似于市场调查只是战场变了。在与客户协议的时候，客户提供企业相应的数据和大数据收集的行业数据，然后建立客户信息。其中主要的是了解客户产品所对应服务对象的习惯-预测其中主要的1个因素是习惯，多搜集平时习惯产生的数据可以精准的预测其下一步的动作，和服务对象的需求欲。