大数据正成为新的经济推动力和重要的生产资料，对大数据进行全面有效的研究和分析，能够为企业进步和发展提供良好的前提条件，人们在这一点上已经逐步达成了共识。大数据主要是指数据信息十分庞大繁杂，需要使用云计算等数据挖掘技术才能够对数据信息进行深度的挖掘，由此获取到具有高潜在价值的巨量资料。大数据蕴藏的巨大潜力和能量在各行各业不断积蓄，并且数据量本身就较为庞大，具有一定的复杂性，这就需要企业在进行数据信息的处理过程中，需要有更高的能力进行挖掘和分析。
用于分析的数据量十分庞大
数据分析是当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点，企业需要有完整、真实、有效的数据进行支撑，企业需要使用大量的数据，才能提高预测概率，来提高决策成功率。在以前，对于数据的收集、存储以及分析都存在着一定的局限性，企业在分析和处理相关信息问题的时候，都是从能够获取到的少量信息中，最大限度的挖掘和分析自身所需要的信息，这在无形之中增加了企业的工作量，同时信息的不完整性、滞后性等问题将会直接影响到企业的全面发展。在大数据时代来临之后，现代企业以大数据驱动流程形成营销闭环战略，提高销售漏斗转化率；以大数据驱动企业产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，强调迭代创新。全面提升企业的核心竞争力，扩大产业规模提供了良好的前提基础。大数据时代中的一个鲜明特点就是样本即为总体，它对于全体数据进行追求，但并不会只依赖于随机样本，既扩大了数据的获取范围，又提升了解决问题的精确性。
数据的精确性要求有所降低
在以前小数据时代之中，由于可获得的数据量比较小，企业需要建立自身专门的数据库，对自身收集到的各项数据进行存储、整理，不断提高和优化数据的准确性，精确度被放在重要的地位，是因为如果数据之中出现了一定偏差，将会给企业的正确战略决策造成负面影响，小数据时代中数据的疏忽造成的后果会被放大。而处在大数据时代下的企业管理并不需要面临这个困扰。大数据时代中，企业能够获取到全量的数据成为现实，这样就能够因为数据量的增加，减少数据的错误率。企业管理过程中针对某一个错误问题，都能够及时的进行调整，增强了企业自身的纠错能力，企业应用大数据，并不单纯是为了数据的准确性，更多的是从数据之中挖掘潜在的价值信息。其实，允许数据的混杂性和容许结果的不精确性才是我们拥抱大数据的正确态度，只要做到10%准确结果，能够达成业务数十倍的增长即可，这是真正的大数据思维，未来我们应当习惯这种思维。
对事物之间的相关性进行寻找
大数据时代和以往的区别还体现在一个重要方面，那就是对于事物之间的因果关系不再进行重点研究，而是将研究的重心逐渐放在事物之间的相关性方面。相关性一般是指两个或多个变量之间变化趋势的一致性，它衡量的是一种线性关系。相关性分析是数据分析中很常用的统计方法，也非常的简单易懂。在商业世界里，相关性分析可以用来研究：（1）使用与态度的关系，用于消费者细分；（2）新产品研发，分析总体评价指标与属性评价指标的关系；（3）购买的产品组合与购买决策因素间的关系等等。大数据时代，逐渐摒弃了提出假设——分析数据——处理数据——验证假设的方式，而是从低价值密度的数据中，对具有潜在价值的信息数据进行充分挖掘，从而对事物之间的关联进行全面探索。
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