大数据时代数据分析

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大数据时代数据分析范文第1篇

［关键词］大数据　财务分析　信息共享　数据相关

大数据时代数据信息孤岛及数据壁垒等现象将逐步消失，数据资源将实现开放、共享的新格局。如何利用大数据提高财务分析质量，发挥财务决策参谋作用，帮助企业提高经济效益，实现价值最大化是财务人员转型即将面临的新问题。

一、传统财务分析存在的不足

（一）财务分析只关注财务数据，不关注业务指标。传统的财务分析主要集中在三张报表，就数据分析数据，强调数据之间的因果关系。虽然报表分析一定程度也能反映公司的盈利能力、偿债能力等，但财务报表数据只是定量分析，且跟会计政策的选择和会计人员的主观判断相关，尤其当业务部门和财务部门联系不密切时，财务人员无法掌握生产经营环节中的生产要素、成本费用以及经营管理风险等信息时，对业务层面的分析也仅停留在表面，不能对投资者或者经营者提供具有实际价值的改进建议。

（二）财务分析只重视短期效益，不关注长期战略目标。传统的财务分析只选择两三年的数据对比，通常是与上年同期比较、与年度预算比较。由于分析期间短，易造成管理层只顾眼前利益，不考虑长远目标。马歇尔曾在分析成本问题时引入了时间因素，他认为，在短期内成本有固定成本和可变成本之分，但从长期看，所有的成本都是可变的。因此，对战略目标执行情况进行评估时，需要选择更长的时间跨度分析。

（三）财务分析只关注自身发展，不关注外部环境的变化。传统的财务分析主要针对公司内部，个别延伸到行业分析。在竞争日益激烈的市场经济环境下，只关心行业指标远远不够，还要关心整个产业链的上下游变化。以钢铁行业为例，钢铁行业下游需求下降，整个钢铁行业都出现产能过剩的现象，如果财务不关注外部环境，那针对产能过剩提出的建议只是加快销售，在当前的宏观形势下，显然这个建议不切合实际。所以想做好财务分析，财务部门必须和业务部门通力合作，从外部数据中提取有价值的信息，为提高企业经济效益出谋划策。

二、大数据时代对财务分析的影响

（一）大数据时代能够提高财务分析的维度。大数据时代可以取得数据的来源非常多，不仅有内部业务数据，还有政策数据、经济数据等外部数据。数据的类型也多种多样，包括量化数据和非量化的数据。数据的开放性和数据资源的共享能够提高财务分析的维度，帮助财务人员多角度全面分析公司的经营情况和财务状况。

（二）大数据时代能够提高财务分析的深度。大数据时代更加关注数据间的关联关系，运用大数据技术对历年数据进行分析，通过对业务指标设定各种变量，根据变量之间的依随变化找寻与财务数据的关联关系，分析业务数据与财务数据之间的联动效应。

（三）大数据时代能够提高财务决策支持作用。大数据时代对企业决策所依据的信息完整性要求越来越高。企业在进行经济决策时，不仅要从自身角度考虑，更要从整个经济环境入手，引入外部数据源，进行多种数据的融合汇总，再运用大数据技术，从巨大的数据库中提炼出有价值的信息，在数据的分析和预测的基础上，帮助企业做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值。

三、如何利用大数据提高财务分析质量

（一）对历史数据进行深加工，挖掘数据间的关联。利用大数据的巨大数据源和数据处理能力，对企业成立以来的财务数据、业务数据以及行业数据进行加工整理，挖掘数据之间的关联关系，找出企业内部的增值作业和非增值作业。在考虑战略目标的前提下，帮助企业尽量减少或者避免那些带来较少经济效益甚至没有经济效益的非增值作业。

（二）打通业务到财务的信息通道，实现信息资源共享。建立全面的信息化系统，从业务前端开始采集数据，确保生产经营中各环节的数据信息，及时、完整、准确地传递到财务部门，实现企业业务流、信息流、资金流和价值流同步。让财务全面深度融入业务，充分发挥财务管理的价值分析和控制职能，实现企业资源的高效配置和运用。

（三）加强对业务指标的分析，找出业务管理的薄弱环节。业务是企业的核心，财务报表是企业各项业务活动数字化的表现。因此，财务分析不仅要分析财务指标，还要对指标背后的业务情况进行全面了解。财务必须要懂业务，从业务角度观察业务的变化对企业经营状况的影响，同时，对业务分析的结果要及时反馈给业务部门，做好业务工作的服务保障，帮助业务更好的提升。

大数据时代数据分析范文第2篇

关键词：大数据时代 数据分析 理念 辨析

中图分类号：C8 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0136-02

近年来，对大数据的研究和应用已经受到我国各界人士的广泛关注，国家统计局已经把信息处理技术列为关键性的创新技术工程之一。随着我国大型计算机的迅速发展，处理大规模的复杂数据的能力逐渐提升，从这些大数据中提取有效信息的能力也逐步加强，毫无疑问，我国进入大数据时代的脚步将会进一步加快，人们将会感受到大数据时代下给其带来的生活、工作上的便利。

1 大数据和大数据时代简介

1.1 大数据

大数据是指远大于一般数据的巨量资料，需要人们通过全新的处理模式才能获取其中有价值的数据信息。“大数据”这一概念最早由维克托在《大数据时代》一书中引用得来，最开始对其定义为：不通过传统的随机分析方法直接对所有数据进行分析处理，主要有大量、高速、多样和价值4个特征。

大数据可以分为大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前受到最多应用的是大数据技术和大数据应用。人们通过收集数据，提取有效信息就可以为企业发展或者社会活动提供最有效的实施途径。因此，可以这样说，在大数据的王国里，最成功的企业就是那些善于运用机遇的公司。

1.2 大数据时代

大数据时代是建立在信息时代的基础上，通过互联网、物联网等渠道广泛搜集海量数据资源并对其进行存储、提取和展示。在大数据时代，几乎所有人都能够享受从任一数据中获得所需要的信息，大数据时代也具有社会性、广泛性、公开性和动态性4个特征。大数据时代的发展将会引领社会众多领域和行业的变革，对人类的生产、生活方式产生深远影响。

在大数据时代下，传统的数据分析思想已经不再适用，应该做出改变。首先，应该转变抽样思想，大数据时代下的样本即总体，已经不再依靠少量样本分析事物的相关规律；其次，要转变数据精确测量的思想，大数据时代要学会接受繁冗复杂的多样性数据；最后要转变探究事物的因果关系思想，转为研究事物的相关规律。以上思想的转变，均与统计学有关，因此，下面将分析大数据对统计学带来的具体影响。

2 大数据对统计学研究工作的影响

2.1 大稻莘岣涣送臣蒲У难芯慷韵

大数据影响的领域范围非常广泛，在大数据时代，不仅能够对以结构数据为度量单位的客观主体，还可以对不能用数据衡量关系的文本、图片、音像等非结构数据进行分析，大大扩展了传统统计学的研究范畴。

2.2 大数据影响统计学的工作进程

统计学是对所搜集的数据进行整理和归纳的方法论学科。大数据时代的资料十分丰富，分析数据已经不再需要抽取样本了，因为数据总体即是样本。此时，传统的统计学抽取样本分析的工作方法已经不再适用，而是被现代化通过传感器自动采集数据的方法所取代。

3 大数据时代下数据分析理念辨析

3.1 数据分析理念

传统的数据分析是指用统计学方法将收集的数据资料进行系列分析，以便最大化地开发数据中的功能，从中提取有价值的数据，再和未经处理的数据进行对比，发挥数据的作用。大数据时代下的数据分析，由于数据量非常大，数据本身的动态特性使人们要研究的数据难度加大，因此，大数据时代的数据分析一般利用统计学的理念，采用更广泛的方法统计和分析数据，以此摆脱对数据样本的依赖，也可以避免数据的流动性给分析结果带来的不确定性。大数据时代更加注重数据的增值分析工作，研究数据的未来走向，使其中有价值的数据可以增值，将有效数据有机整合，能够及时发现问题和解决问题。

3.2 数据分析的主要程序

3.2.1 数据整理

统计数据的整理主要分为4个步骤：审核统计资料、对资料进行分组、汇总和编制统计表格或图表、保管和公布。当统计对象为数据资料庞大、类型复杂、要求处理速度快的大数据时，这些步骤就显得繁冗了，尤其是图表的绘制是没办法实现的，因此，只需要对资料进行审核和存储。大数据的审核和存储不同于传统意义上的数据审核和保存，大数据时代利用先进的现代化工具进行数据的审核和保存。

3.2.2 数据的开发

传统数据的样本量较小，目的主要着眼于解决问题，数据的时效性较强，数据的使用价值会随时间流逝而降低。而大数据的流动性很强，随着时间的推移会越来越壮大，而且具有推陈出新、价值重塑的可能，因此，在大数据时代，数据是会不断增值的，开发大数据，是一项有重要意义的工作。

3.2.3 数据的应用

其中分别对教育、运输、消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融等进行分析和预测。根据这些行业的特点，可以总结出大数据挖掘商业价值的基本方法为：客户群体细分，为每个群体量定特别的服务；模拟现实环境，发掘新的需求的同时提高投资的回报率；降低部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线索产品和服务的创新。从图1中可以看出，大数据的应用群体十分广泛，能否对获取的数据及时、迅速处理，对该行业的发展具有重要意义。

4 结语

该文主要对大数据时代下数据分析理念进行了相关的分析和研究。首先对大数据及大数据时代的概念做了简要阐述，接着分析了大数据对统计学的两点影响，最后分析了大数据时代下的数据分析理念。总而言之，在现代社会，大数据的应用已经成为时代新的特征，能否从海量数据中提取有价值的信息做出相应的预测，对于企业或者个人的发展具有重要意义。

参考文献

大数据时代数据分析范文第3篇

这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。

这家银行在意大利已经有了几十年的历史。他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。

做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。

这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。数据可以弥补我们对直觉的过分自信，数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度。

但有，些事情是“大数据”不擅长的，下面我会一一道来：

数据不懂社交

大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态，擅长侦测出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。

计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况，但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情，更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。因此，在社交关系的决策中，不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，而去相信你办工作上的那台机器。

数据不懂背景

人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化，人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。

数据会制造出更大的“干草垛”

这一观点是由纳西姆塔勒布(Nassim Taleb，著名商业思想家，著有《黑天鹅：如何应对不可知的未来》等书作)提出的。随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。这些相关关系中，有很多都是没有实际意义的，在真正解决问题时很可能将人引入歧途。这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长。在这个庞大的“干草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。

大数据无法解决大问题

如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。

数据偏爱潮流，忽视杰作

当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是，一些重要的(也是有收益的)产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。

数据掩盖了价值观念

大数据时代数据分析范文第4篇

随着大数据技术的发展，人们在日常生活方面的质量得到了很大程度上的提高，大数据融入了人们日常生活的各个方面。同时，大数据技术和计算机软件技术二者已经实现了深度融合，也让大数据技术在未来发展中有了更大的空间，但是还存在一些需要解决的问题，这也就意味着相关研究人员，需要对其在应用方面进行更加深入的研究，让其在具体应用过程当中自身的价值能够得到充分的发挥。

2计算机软件处理技术的作用

大数据时代背景之下，计算机软件技术其实就是对于相关科学技术在理论方面实行了有效融合，通过监测、传输、分析等方式，对相关数据进行有效分析以及处理，进而对更多的新内容进行有效获取。计算机软件技术其主要应用就是，在企业管理的相关数据库中进行有效应用。如果企业要实现更好的运作以及发展，就需要对计算机软件技术进行相关研发以及应用，这样不仅可以让人力、物力得到有效节约，还能够让企业在运营方式方面朝着更加专业化以及科学化的方向发展。计算机软件信息技术的发展，在很大程度上对于传统的办公方式起到了有利的转变，让办公人员在公务处理能力以及办公效率方面得到了很大程度上的提升[1]。

3大数据时代之下的计算机软件技术

3.1云储存技术

对于人们当下的日常生活来说，要想实现更加高效的便利性，就需要对云储存技术进行有效应用。云储存技术相比较于以往储存技术来说，具备着更大的优势性，云储存技术其实就是对传统技术展开的有效优化以及改进，进而得到快速发展的一项技术。通常来说，要想实现随时随地地下载以及浏览云储存当中的一些内容以及资源，通常只需要在网络终端方面对网络进行有效连接就可以，但是相对于传统的储存技术来说，这样的操作很难得到有效实现。同时在云储存技术当中，人们可以对所需要的资料进行有效的归纳以及整理，然后还可以对其在有需求时进行及时提取。云储存技术当下在大数据时代，在发展当中可谓是一种必然的趋势，可以在大数据时代的发展当中对于各项需求进行有效满足，对于海量的数据进行科学合理的有效分类，使人们日常生活工作更加便捷高效[2]。

3.2信息安全技术

对于信息安全而言，在互联网当中可谓是一个相对普遍的问题，因为互联网本身具有开放性的特点，这就对于资源在管理方面来讲，属于一项弊端。网络上的资源会由于自身具备的开放性，受到一些不明病毒或者是黑客的攻击，这就会造成资源破坏和丢失。互联网其实可以对大多数技术进行有效的支持以及运行，但是对于资源以及数据而言，它们之间都是互联互通的，这就在一定程度上给数据以及资源在安全方面带来了威胁。因此，需要对计算机信息安全技术进行有效的设计，尽量让互联网在安全问题的方面得到有效的保障，让人们在使用互联网的时候，对于资源在安全性方面得到有效的保障。对于当下的互联网而言，信息安全这项技术在保障方面起到了不可或缺的重要作用，但是在提升方面还是有着很大的发展空间，通过计算机信息安全的相关技术，可以对大数据的发展起到更好的推动作用。

3.3云储存服务技术

随着大数据的发展，云储存服务技术在应用力度方面，已经得到了极大程度的提高。计算机软件当中这项技术的具体应用，不仅可以对于传统计算机在存储模式方面展开全方位的完善以及优化，还可以让计算机在存储的时候最大程度地避免受到时间和空间方面的双重限制，进而让计算机存储在大数据时代下的发展要求可以起到最大程度的保障作用。而且将云储存的服务技术在大数据时代进行具体应用，通过对网络连接进行有效强化，能够让大数据存储技术在现实当中的作用得到有效增强，同时还可以对用户起到一定保障作用，让其通过各种特定的渠道，对于之前所存储的一些相关数据信息，通过一些特定渠道进行有效浏览，还可以方便用户对于各种数据信息进行及时有效的处理，如果在存储过程当中出现一些突发问题，还可以进行快速及时的处理。为了对云存储的服务技术进行有效的强化，就需要对大数据时代中的网络存储在作用效果方面进行突出。那么相关工作人员对于云储存的服务技术在现实作用以及计算机存储单元的相关结构方面，对于具体状况就要进行有效了解，这点必须有足够的保障，让计算机结构当中基础功能的各项优势得到充分显现，让各项基础信息在存储效果方面得到非常有效的提升。而且大数据环境之下，对于用户信息在服务状态以及基础信息存储的效果方面，也相应提出了更高程度上的要求，这就应该对于云储存的服务技术和大数据时代之间，在关联效果方面进行非常有效的强化，那么在有必要的时候，有关部门还可以对云储存服务技术进行有效的借用，进而对各项数据信息在整理方面可以更加高效。在大数据时代之下，对于云储存服务技术，在联系方面要进行更加有效的突出，让云储存服务技术在大数据时代的应用价值得到有效的提高以及体现[3]。

4计算机软件技术在大数据时代之下的具体应用

4.1企业管理层中的应用

在企业中可以对管理者起到有效的帮助作用，让其对多个部门进行有效实时的掌握，对于多条业务线在核心目标方面进行精准掌控，对于订阅报表实行定期的自动化推送，对业务决策进行相应支持，对市场变化进行有效应对。针对管理进行概述，让数据具备实时性，对公司中不同团队以及不同业务的运作情况方面进行及时反映，及时发现相关问题，及时进行决策。常规报告、定制报告这些都可以及时推送到领导者的邮箱中，而且报告还可以在内容方面实行灵活的定制，让自动化成为一种办公习惯。

4.2运营中的应用

在营销方面形成一举两得的全方位模式，对于不同情况之下的用户人群实行精准的定位，然后在营销方面实行多样化的个性指导，对于用户在操作方面要具备一定的针对性。对于用户进行有效细分，有目标地进行营销，然后对普通用户群体进行有效锁定，分组组建群体，组建一些永远保留群体，然后推出一些大数据之下的相关营销内容，使用语义分析以及深度学习的模型构建相关引擎。那么推荐结果就可以使用数据分析的模型，进行多个指标、多个维度的实时性、效果性的分析。在反馈方面既快速又及时，迭代特征集以及算法模型都会相应更加精准，进而让客户在粘性程度方面可以得到有效提高，同时让用户保有量得到有效的提高。对于用户整体的保有量进行有效的分析以及显示，对于那些长期没有登录的用户进行有效锁定，然后推送一些营销的相应模式，对于流失用户进行有效的挽救。对于用户进行深入有效的分析，综合用户的各种行为对操作数据进行交叉行为的分析，对于核心用户的具体特征进行有效洞察，然后对于用户的行为轮廓进行准确勾勒[4]。

4.3相关产品中的具体应用

对用户行为进行有效跟踪，对于核心流程进行有效分析以及转换，对于修订计划进行快速形式的验证，让新用户可以得到最大程度上的保留，让老用户可以得到最大程度上的消耗。对于用户转型进行最大程度上的改进，对于核心转型的流程，比如：开户、注册、支付等进行漏斗形式的分析，对于亏损问题进行及时有效的洞察，对于用户转型进行有效改进。让用户在保留率方面得到最大程度上的提高，对数据进行验证时要使用当下最流行的功能，进行迭代形式的A/B测试，对于效果进行有效评估，对于功能进行有效增强，对于活动性以及保留率进行有效增强。对用户体验进行有效改善，对于用户在行为路径方面进行有效的跟踪，对于站内的一些流量进行合理的分配，对于产品交互与布局进行合理的微调，让用户体验得到有效的提升。

4.4在市场营销部门中的应用

通过优质的渠道寻找相应的最优资源，对营销策略进行有效调整，让领先转化率得到有效提高，进而让市场上的整体投资在回报率方面得到有效提高。针对流量进行有效跟踪并进行相应的测量，然后对能力进行牵引。对于新用户在渠道来源方面进行有效沟通，使用相关数据分析对于渠道在拉动能力方面进行直观性质的有效评估。对于通道质量实行有效的分析转换，并且进行有效识别。对于注册转型以及支付转型进行有效分析，对于渠道创新质量要实行端到端的具体衡量，对于渠道营销的整体策略要进行不断的整体优化以及调整。对于网站进行整体优化，对于线索进行转化以及完善，对用户行为进行有效跟踪，对于内容交互以及浏览体验进行有效优化，对注册线索在转化率方面进行有效提高[5-6]。

5结语

综上所述，我国计算机软件技术当下正在和大数据实现着飞速融合，而且关系日益紧密。当下人们对于大数据相关的概念，在接受程度上越来越高，就未来发展而言，大数据技术研发一定会更加全面以及到位，进而为我国信息行业在未来发展中提供非常大的助力。

【参考文献】

[1]侯聪聪.大数据环境下计算机软件技术的应用探讨[J].电脑迷，2018(3):52.

[2]林兰芝.大数据环境下计算机软件技术的应用分析[J].电脑迷，2017(17):43.

[3]刘甜.大数据时代下计算机软件技术的应用探索[J].计算机产品与流通，2019(6):20.

[4]李子强，戴文雄.基于大数据背景下计算机软件技术的应用研究[J].计算机产品与流通，2019(2):9.

[5]崔妍.大数据时代计算机软件技术应用研究[J].信息与电脑(理论版)，2020，32(4):15-16.

大数据时代数据分析范文第5篇

经济社会不断发展，助推了现代信息技术的革新，大数据逐渐成为时展的先声，成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合，汇总了海量数据信息，成为巨大的资源库。为了快速处理数据，提取有效信息，大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛，除了传统数据之外，还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂，对技术提出要求，云计算满足了数据需要，开发了大数据的信息价值，应用范围正在不断扩大。

大数据对社会发展产生重要影响，对企业的辐射作用非常大。以营销为例，大数据汇总了用户的需求信息，企业依靠大数据技术，能够对用户需求进行分类，并根据用户需求提供相应服务，提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向，企业可以根据大数据制定营销管理目标，预测市场的发展方向，获得更多的发展机遇。当然，大数据也给企业带来了挑战：在大数据时代，市场处于时时变化之中，企业必须构建现代化的营销体系，加大产品创新力度。同时，企业需要不断更新营销理念，顺应市场的发展变迁，创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊，企业必须采用高效营销策略，不断提升自身的营销竞争力。

二、大数据时代企业的营销策略

（一）开展数据营销

在大数据时代背景下，企业营销出现了新变化，传统营销方式逐渐落后于时展的潮流，企业需要把握机遇，充分认识大数据特征，并依靠大数据进行营销。与传统营销相比，大数据营销更具挑战性，其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托，企业可以调用互联网中的数据信息，把握用户的最新需要，并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济，全球化加速了国内市场和国外市场的整合，企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类，企业可以根据市场数据制定营销策略，在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略，能够创造更多的经济效益，并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率，企业需要做到以下几点：第一，企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘，仅仅对月份市场数据进行了调研，以偏概全对市场认知不足，难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况，需要放长眼光，获得更多数据，并对数据发展趋势进行分析，从中洞察用户的个人需求等，理解消费者的消费情感。同时，企业要对市场发展方向进行预测，以便快速调整营销策略，提高营销质量。第二，企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则，让消费者投入营销工作之中，为营销部门提供可行性意见，增进彼此之间的联系，深化消费者对企业的情感体验。第三，企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求，企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据，进行一对一的产品信息推送[2]。

（二）构建数据平台

在大数据时代背景下，企业之间的各部门需要建立互通联系，各部门需要共享客户数据库内的信息，并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中，客户数据受到了忽视，客户需求并没有得到充分满足，企业与客户并未建立对话关系，其推出的产品营销范围有限。针对这一情况，企业需要改进营销行为，打造专业化的营销数据平台，并将客户数据作为重要资源。一方面，企业应该引入更多的技术资金，引进大数据技术，形成完善的客户数据库，并要求各部门共享信息，根据数据捕捉客户的消费动态，记录客户的消费行为，分析客户的消费习惯等，对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面，企业应该制定市场调研表，对竞争对手的产品信息进行获取，关注竞争对手的最新动态，并制定相应的营销方案，在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露，企业应该采用数据加密技术等，对数据平台进行定期更新和维护。

（三）培养新型人才

传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用，对大数据内涵不甚了解，针对这一情况，企业应该加快人才培养的步伐，打造专业化的数据营销人才团队。首先，企业应该加大宣传力度，明确大数据的重要作用，并定期开展培训教育工作，对营销部门进行培训。其次，企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起，以培训考核结果分配薪资，增强营销人才的警惕意识。再次，企业应该邀请技术人员开展讲座等，为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等，不断增强营销人才的数据分析能力。