在当今大数据时代中，数据越来越引起人们的重视，数据的价值被无限放大，事实上，数据本身是没有价值的，而数据的价值来源于将它们整理在一起，发掘背后的规律，也就是常说的数据决策分析，而实现这一手段需要企业从认知上、前提上、工具上去把握。

正确认知数据

企业需要摆正对数据的认识，首先明确利用数据的确可以为企业的决定分析带来帮助；其次明确数据并不是收集的越多越好，不要为了分析而去收集大量与业务无关的低质数据；最后有效利用起企业当前内部信息化系统中产生的数据。

先有质再有量

企业利用数据的最终目的是运营决策分析、战略把控、风险预置，数据治理是数据分析的必要前提，数据源头不统一、数据冗余、缺失、内容不一致等问题，都会影响决策分析的效果，造成分析数据不准、与实际偏差大的情况。

选择对应工具

数据分析常伴随BI商业智能、大数据分析等工具，企业需要根据自身信息化建设情况及实际分析需求进行工具的选择，对于内部业务数据分析可以选择BI工具，将企业过去、现在的业务数据从中归纳提取共性、差异，掌握当下组织的运营现状，做出科学的经营决策。

对于内外部数据决策分析、市场形势把握、风险管控、上下游业务联动需要选择大数据分析平台，分析内部运营决策的同时，对海量数据的计算，分析出规律，从而支撑未来的行情趋势预测，帮助企业个性化决策，制定未来战略计划。

作为一名大数据行业的从业者，我来一下这个问题。

当前正处在大数据时代，数据价值化是大数据技术的重要目的之一，可以说数据的价值化操作让大数据构建了一个庞大的应用生态。要想了解如何让数据产生价值，首先要清楚数据价值所代表的具体含义，简单的说数据价值需要通过数据应用来进行体现，而数据应用主要体现在决策上，这是目前大数据价值化的主要方式。

影响数据价值的因素有很多，有的数据本身就存在较高的价值密度，比如传统信息系统（ERP系统等）中的数据就有较高的价值密度，而很多非结构化数据（视频监控等）的价值密度就比较低，目前非结构化数据占据着大量的比例（超过百分之九十）。另外，单一数据往往能够呈现的价值是有限的，而当数据的维度不断提升时价值密度也会随之提升，而要想发掘高维度数据的价值就需要通过专业的数据分析来实现了。

数据分析是目前数据价值化的重要方式，数据分析的方式目前有两大类，一类是采用统计学的方式，另一类是采用机器学习的方式。数据分析就是在一堆“杂乱无章”的数据中找到其背后的规律，从而为决策（人或者智能体）提供支撑，从而体现出数据的价值。当前，场景数据分析是大数据分析的主要应用之一。

随着数据分析技术的多样化和数据分析能力的逐渐提升，数据自身所产生的价值也会逐渐提升，所以未来谁掌握着数据，谁就掌握了发展的先机。另外，未来人工智能产品能否得到落地应用，一个重要的基础就是能否有足够的价值化数据来为智能体提供决策支撑，所以数据的作用在未来智能化时代将非常关键。

数据已成为今日社会最重要的生产资料，生产资料变为价值，甚至形成可观的利润，需要的是加工和处理。就像煤炭一样，从地里挖出来的煤并不值钱，但是经过一系列处理后其价值就不菲，而起其高附加值的副产品更是利润可观。让数据转化为价值，有四个关键点要注意。

一是数据的分析能力。也就是说要把有用的数据从大海中挑选出来、关联出来，得到你需要得到的数据。

二是数据的解释能力。目前在大数据领域，最大的一个问题就是提供给用户一大堆数据、一大堆图表，对用户就是数据轰炸，很多用户不知道是什么意思。当下，如果有人能够致力于可解释的大数据分析，一定会有前景。

三是数据的迭代能力。过去的数据其存在的价值，如果能够保持这些数据持续更新、不断演进，这样的数据将是有很大的价值空间。

四是数据的交互能力。最重要的是在限权主体之间进行数据交互，这个能力十分重要。我们曾经提出一种叫做数据寻呼的模式，谁也不拥有数据的全集，但是可以在一个平台上去寻找呼叫数据，在一定的规则下进行交互。

当前正处在大数据时代，数据价值化是大数据技术的重要目的之一，可以说数据的价值化操作让大数据构建了一个庞大的应用生态。要想了解如何让数据产生价值，首先要清楚数据价值所代表的具体含义，简单的说数据价值需要通过数据应用来进行体现，而数据应用主要体现在决策上，这是目前大数据价值化的主要方式

影响数据价值的因素有很多，有的数据本身就存在较高的价值密度，比如传统信息系统（ERP系统等）中的数据就有较高的价值密度，而很多非结构化数据（视频监控等）的价值密度就比较低，目前非结构化数据占据着大量的比例（超过百分之九十）。另外，单一数据往往能够呈现的价值是有限的，而当数据的维度不断提升时价值密度也会随之提升，而要想发掘高纬度数据的价值就需要通过专业的数据分析来实现了。

数据分析是目前数据价值化的重要方式，数据分析的方式目前有两大类，一类是采用统计学的方式，另一类是采用机器学习的方式。数据分析就是在一堆“杂乱无章”的数据中找到其背后的规律，从而为决策（人或者智能体）提供支撑，从而体现出数据的价值。当前，场景数据分析是大数据分析的主要应用之一。

随着数据分析技术的多样化和数据分析能力的逐渐提升，数据自身所产生的价值也会逐渐提升，所以未来谁掌握着数据，谁就掌握了发展的先机。另外，未来人工智能产品能否得到落地应用，一个重要的基础就是能否有足够的价值化数据来为智能体提供决策支撑，所以数据的作用在未来智能化时代将非常关键。

大数据技术和舆情监测技术可以为企业创造更多的商业价值，山东贝赛信息科技有限公司的火蓝舆情管理系统提供完善的数据信息服务，全方位无死角智能采集，综合分析舆情发展趋势，让数据产生价值。

你好！数据产生价值是需要有很大投入的，数据就是收集信息、就如编制网络一样一点一点积累数据，你的数据越大你的价值就越高当然价值就是你的数据转换来的。

很高兴你谢谢！

大数据分析，类似今日头条这样兴趣推送给客户。

公司要有战略性眼光得重视

整个公司自上而下对数据驱动文化得认同，融入到价值观文化血液里。

想要发挥数据得最大价值，必须坚持数据驱动，数据驱动并不是一句空话，他可以落地到战略及战术层面来解读：

公司得老板要认识到他得重要性

数据驱动需要有基本得框架和方法论

如何让数据产生价值？

首先战略上 老板BOSS要有战略眼光，认可数据的价值，会经常使用数据来指导决策或运营，同时也要求其他人重视 使用数据。

然后 有一定的组织（相应的数据部门，包括研发了，产品了，数据分析人员等）保证。

有了以上两个战略条件后，再来看下具体战术实施，根据图片上的架构:

最底层肯定是做基础 数据平台 数据支撑的，包括数据的采集，处理，存储落地（ETL）。

数据要产生价值要看你打算怎么去应用它了，如果方向不对也不会产生什么价值，另外要看你收集的数据是否足够多，深度和广度。以及应用水平算法等等。