先来一张海报~~
以下就是干货啦~~
PS:标黄的地方是老师重点强调的地方
目录：
一、大数据特征与发展历程 二、大数据应用层次和体系 三、企业实施大数据的五大关键 四、大数据与推广渠道防作弊 五、大数据更广泛的应用
一、大数据特征与发展历程
大数据的定义与特征
作者认为具有以下五大特征（4V+1O）的数据才称之为大数据，即：
数据量大（Volume）。
类型繁多（Variety）。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）。信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。 速度快时效高（Velocity）。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这
是大数据区别于传统数据最大的特征。比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。
关于大数据特征方面，特别要强调的一点是数据是在线的，因为很多人认为数据量大就是大数据，往往忽略了大数据的在线特性。数据只有在线，即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。
互联网的发展是大数据发展的最大驱动力
截至 2014 年 6月，我国网民规模达 6.32亿，较 2013年底增加1442 万人，互联网普及 46.9%，即接近一半的中国人在使用互联网。
更为重要的是，CNNIC的数据还显示，截至2014年6月，我国网民上网设备中，手机使用率达83.4%，首次超越传统PC整体使用率（80.9%），手机作为第一大上网终端设备的地位更加巩固，手机使得上网变得更加随时随地，手机上网更加渗透到人们的日常工作和生活中。
因此，互联网普及使得网民的行为更加多元化，通过互联网产生的数据发展更加迅猛，更具代表性。
二、大数据应用层次和体系
Duang~~
大数据在企业运营的不同层次有着不同的作用，也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大
数据企业运营应用金字塔模型。大数据企业运营金字塔分为7个层面，包括数据基础平台层、业务运营监控层、用户洞察与体验优化层、精细化运营与营销层、业务市场传播层、业务经营分析层和战略分析层。企业在考虑大数据应用时，此模型可以作为基础的参考方向。
数据基础平台层。数据基础平台层是大数据企业运营应用金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析和数据挖掘都是误导。数据基础平台层的目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的用户ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）和用户行为等，以达到全面的了解用户（客户）的目的。数据基础平台层的搭建有三大关键：
（1）确定用户唯一ID。企业需要确定打通用户（客户）数据的唯一ID，可以考虑用会员注册号，或手机号或者身份证号等。
（2）有效的解决数据孤岛问题。解决数据孤岛的问题，需要高层重视并授权给公司级的中立数据部门，企业从上往下，有意识强有力的去整合不同业务部门的数据，解决数据孤岛，打通数据；
（3）解决数据有效管理和计算的问题。
业务运营监控层。业务运营监控层主要目的是帮助企业监控业务运营情况的健康度，快速发现问题并定位问题原因。在业务运营监控层，如果企业构建了实时计算的能力，那么很多业务运营中问题就能更快的发现。
用户洞察/体验优化层。这一层主要是通过大数据来洞察用户行为和偏好以及监控和优化用户的体验问题。
精细化运营和营销层。这一层主要的目的是通过大数据驱动企业进行精细化运营和营销。
业务市场传播层。这一层面要做到通过“性感”的数据分析和挖掘来辅助产品进行传播。
业务经营分析层和战略分析层。这两个层面更多的是运营传统的战略分析、经营分析层面的方法论，拥有大数据的企业在这两个层面的优势在于其分析的数据可以来自大数据，并且数据更新速度快，快到可以按照小时来更新甚至是分钟级的速度更新，传统的战略分析、经营分析一般是按月来统计；另外一个优势在于大数据的数据来源更多，可以对非结构化的数据进行更多的深入挖掘和洞察。
三、企业实施大数据的五大关键
我们认为，企业要实时大数据战略，需要从五大关键方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。
1.制定大数据规划找准切入点
2.强化高管团队大数据能力，设立数据CDO
在互联网和大数据高速发展的时代，大数据正在深刻地改变商业的前景，如果企业要想抓住这个机遇，企业高管的数据决策力，数据管理能力也需要加强。抓住和大数据相关的机会可以增加企业营收、提高企业运营效率，甚至开拓出全新业务。大数据在推进的过程中，最关键是要高管重视，高管重视不仅仅是嘴上说说，而是要考虑在决策层有强化数据方向的决策力和领导力，否则企业很难把大数据用好。如果不增加新的数据高管力量，很多组织的大数据大计将难以启动。
3设计合理的大数据组织架构
企业的组织结构是企业战略能够顺利实施的基础，所以，大数据团队合理的在组织架构设置对于大数据战略能否成功实施尤为关键。
4.搭建有效的大数据团队
人才是大数据战略实施至关重要的方面，因此，设置符合大数据能力要求的团队显得尤为重要。以中央数据部门的能力要求为例：
5.用制度和文化来保障大数据的实施
大数据没有企业高管的重视，没有一线员工积极的参与，在具体的实施时会变得效率很低。
（1）转变思维方式，形成数据决策的文化。企业文化本质是老板文化，如果要构建数据数据决策的文化，企业老板们则需要形成看数据的习惯，老板要带头看数据，通过邮件看每天的关键指标的日报、看每周的周报，看月报、季报等。无论是日报周报还是月报，一旦发现数据有异动，则马上回复邮件问数
据异动原因。同时，老板在做相关决策的时候，形成用数据决策的习惯，让下属提供充足的数据决策依据，这样会驱动员工才更关注数据。
（2）相关岗位能力增加数据分析能力。在企业可能用数据较多的职位如运营岗位、客户服务岗位、营销岗位、人力资源、产品设计等增加数据分析能力的要求，员工在各自方向晋升的时候，需要评审其数据分析能力，需要举证相关的数据支撑日常工作的案例。通过这样的要求，员工自然会对数据的使用度更高。
（3）通过系统化的培训来培养员工的数据分析能力。
四、大数据与推广渠道防作弊
（时间不够，举了用留存率做判断的例子）
五、大数据更广泛的应用
大数据在很多领域，尤其是智能家居和健康医疗有非常好的应用： 当你发现，你家里的冰箱可以告诉你，经过分析，你应该去买胡萝卜了，你可以在电冰箱的屏幕下单或者用手机APP直接下单；
当你发现，你家里的灯光可以根据你的心情来调整，或者你可以通过手机APP来调整；
当你发现，你可以通过手机APP远程的监控身在老家的父母的血压，及时预警；
当你发现，你可以通过手机APP查看安装在老家的摄像头，看到父母的生活情况，而且摄像头可以给你报警，如果你的父母摔倒了，你可以立即采取行动。
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