Prada在提升消费者购物体验的基础上，同时还提升了30%以上的销量。在社会信息化的大环境下，很多企业都在加速转型，消费者已经开始参与到企业的发展进程中，并对其有着绝对的影响力。有报道指出，以往的研究只是IT部门对自己的技术能力做延伸拓展，但现在，数据处理技术在企业业务中的应用已经达到直接帮助企业获利的作用，不但改善了客户的体验，而且创造出了新的业务模式。
社会信息化环境的逐渐完善，也不断地推动着企业的加速转型。新技术和新应用的出现，使企业IT能以低成本快速地进入业务，从而更直接地释放和体现IT的价值。
3﹒大数据服务：从个性化到人性化
随着互联网的不断发展，未来大数据能更好地解决很多社会问题、商业问题和科学技术方面的问题，比如：医疗机构能实时监测用户的身体健康状况；教育机构能有针对性地制订用户喜欢的教育培训计划；服务行业能提供及时的符合用户生活习惯的服务；社交网络能为用户提供合适的交友对象，并为有共同爱好的人群组织各种聚会活动；政府在用户心理健康方面出现问题时能实施有效的干预，以防范出现更大的问题；金融机构能有针对性地为用户提供有效的财政管理渠道，给用户的资金提供更有效的建议和规划；道路交通、汽车租赁以及运输行业能为用户提供更加舒适的出行路线和服务安排等。有个性化的大数据作为支撑点，为用户提供的服务将变得更加精准、有效，每个人都能享受到大数据带来的便利，这就是互联网时代“以人为本”的最佳体现。
以在线教育为例，2013年在线教育全面席卷美国的教育领域，一系列新型的智能网络学习平台成为高科技领域创新和投资的重点对象，目前已有不少新兴的创业公司取得了初步成果。如著名的在线教育公司Coursera，它成功地与普林斯顿、伯克利、宾夕法尼亚法学院等知名学府合作，在互联网上免费开放这些大学开设的课程。也就是说，这些学校的课程，可以实现全球几十万人同步学习。全世界的学习者不仅可以在同一时间实时听取同一位老师的授课，还可以和在校生一样，做同样的作业，接受一样的评分和考试。
这种智能网络学习平台的出现，在美国引起了广泛关注和激烈讨论。其最大的原因就是这个平台已经不只是一个单纯的镜头、一段简单的录像，而是能够为学习者提供“定期评价和诱导”的智能平台。
例如，通过记录鼠标的点击率，计算机就可记录你在一张幻灯片上停留了多长时间，判别你在答错一道题后有没有回过头来复习，还可统计你在网上疑问的次数以及参与讨论的次数，从而发现不同的学习者对不同知识点的不同反应，从而总结出哪些知识点是重点知识，哪种陈述方式和学习工具是最有效的等规律。利用这些规律和分析，对平台用户的学习行为进行自动提示、诱导和评价，以弥补没有老师面对面交流的不足之处。而正是因为背后所拥有的大数据，这个平台的功能才会如此强大。
个体学习行为的数据看似是杂乱无章的，但当数据积累到一定的程度时，群体的行为就会在数据上呈现出一种新的秩序和规律。通过收集这些数据，分析和总结大数据带来的秩序和规律，就能让学习者通过计算机得到有效的指导和帮助。
在传统的教育模式下，分数代表着一切。一个班上有几十个学生，使用同样的教材，同一个老师在授课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，古人所说的“因材施教”在这种教育模式下是很难实现的。比如一个学生考了80分，这个分数仅仅只是代表一个数字吗？它还能代表什么呢？80分的背后是家庭的背景、个人的努力程度、对学习的态度以及智力水平等，而把它们和80分联系在一起，就成了数据。
大数据因其来源的广度，有足够的能力去关注每一个学生的个体表现，例如他在什么时候开始学习，哪一种讲课方式对他最有效果，在什么时间学习什么科目效果最佳，在不同类型的题目上停留了多长时间等。这些数据完全是在学生不知情的情况下被计算机所观察和收集的。这种收集方式只需要一定的观测技术和设备，不影响学生的日常生活和学习，过程非常自然、真实。
在大数据的支持下，传统的教育模式将会发生改变，呈现出一些新的特征：弹性学制、个性化辅导、在社区和家庭学习等。大数据支持下的教育特征，就是根据每一个人的特点，真正地做到因材施教。
可以想象，这种智能化学习平台的出现将会给传统教育界带来一次巨大变革。学校曾经是最重要的、也是唯一的教育资源，好的学校更是少之又少。但由于这种智能型学习平台的普及，在不远的将来，名校将不会再有门槛，人人都可以上，也就是说，对中国这种教育资源还相对缺乏的国家来说，如果操作得好，资源匮乏的问题很快就可以得到缓解。此外，这种学习平台的出现，也将会给整个教育行业带来冲击和挑战，名牌大学将更受到社会的追捧，其品牌影响力将会更加突出。那么普通大学的发展空间会受到何种影响呢？它们会不会因此衰退？如果不会，又会以什么样的方式来吸引学生？既然最好的视频资源可以免费得到，教师的角色是不是也要进行调整？将如何进行调整？这些问题，都是未来教育界需要思考和面对的挑战。
大数据带来的不仅是教育模式的改变，它在各行各业都掀起了浪潮。三碧酒店就是一个将大数据的个性化和人性化结合得很好的例子。
三碧酒店改良后的官网已在前段时间正式上线。作为中国第一家大众时尚酒店，三碧酒店一直以来都秉持着个性化、人性化的设计理念和精致、时尚的现代风格，致力于为入住的消费者提供时尚、快乐、舒适的三碧品牌体验。前不久上线的官网就集中体现了三碧酒店个性化和人性化相统一的理念，上线之初就得到了消费者的广泛好评。
其他酒店的官网预订栏只限于传统的预订项目，但三碧酒店不同，它充分考虑了客户的不同需求，以能让客户真实地看到住房条件为基本原则，在保留传统的列表订房和地图订房的同时，特别推出了自助订房。在自助订房的页面中，消费者可以清楚地看到房型、楼层位置、酒店的设计风格等信息。这对于消费者来说，无论有什么样的需求都可以通过自助订房选取自己喜欢的房间。可以说，三碧酒店在官网上所做的这一步创新远远超过了其他酒店的官网，将人性化和个性化做到了一个新高度。
在官网的登录页面，三碧通过与QQ、支付宝等大平台的合作，实现了多账号登录模式。在大数据信息化的时代，通过这样一个小小的创新，就将原有的仅支持手机注册的旧官网变为了更加开放和便捷的新官网。同时，三碧酒店利用QQ、支付宝的应用链接、账号绑定等功能，进一步加强了用户的隐私性和账号的安全性，为用户带来了更极致的体验。
在新官网首页，用户只要直接点击“3B Hotel”，就可以直接进入官网快速预览及预订专区，而且官网还有支持检索城市、查看入住日期、离店日期以及快速预订酒店等功能。在同一页面，三碧酒店新官网的人性化设置再一次得到了体现，为用户提供外出旅行必备的杀手锏——包括查询火车票、租车、预订机票、查看天气、设置地图等服务。将用户出行可能用到的各种信息都包含在内，给用户带来了一站式的便捷服务。
在风格方面，新官网比旧官网在整体风格上显得更加温馨，酒店还邀请了外籍模特以三碧酒店余姚胜山店为背景，在大堂、客房、餐厅等不同区域进行多角度拍摄，力图将三碧酒店的形象呈现得更加完美，让用户在进入官网的一瞬间就能感觉到家的温馨，同时也感受到时尚的气息。
4﹒只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”
“可能感兴趣的人”“你喜欢哪一种产品”“购买此产品的人还购买了……”这些提示看似平常，但这背后其实孕育着被誉为“新油田”的大数据产业。
美国互联网数据中心指出，互联网的数据每天都会以50%的速度增长，而目前世界上所拥有的90%的数据都是在近几年产生的。这些数据并非单纯指网友在网上发布的消息，工业设备、汽车、电表等都带有数码传感器，能随时测量有关的位置、运动、温度，甚至是空气中化学物质的变化轨迹，而这些都是产生海量数据的原因。
大数据的技术战略意义不在于能够掌握多少数据信息，而在于能够对这些数据进行专业化处理。也就是说，如果把大数据比成一种产业，实现产业盈利的关键点在于提高对数据的加工能力，然后才能通过加工实现产业增值。
我国目前的大数据还处于初级阶段，但其商业价值早已呈现出来。首先，那些手中握着数据的公司早已站在了食物链的顶端，只要进行数据交易即可产生庞大的效益。其次，基于数据挖掘会产生多种商业模式。比如，帮助企业做内部数据的挖掘，或者侧重优化，以帮助企业精准地找到用户为重点，这样做可以大大降低营销成本，提高企业的销售率，增加企业的利润。据有关部门的统计，目前大数据所形成的市场价值已经达到51亿美元，到2017年，将会上涨到520亿美元。
新兴的企业进入数据服务领域会面临着三大挑战：第一，是否拥有全面开发技术的能力。第二，是否拥有足够的资金，因为做数据服务需要大量的基础设施以及海量数据的存储、计算等，而这些都需要投入庞大的资金。第三，是否能比大公司成长得快，这也是决定企业能否顺利发展的关键一点。
大数据的发展前景是符合时代潮流的，但对具体产品和数据的处理能力，才是决定最终成败的因素。如何获得大量的数据、如何提取数据的价值都是非常重要的。
世界的本质就是数据，所以，大数据时代的经济学已经发生了巨大的改变，甚至是本质上的变化以及发展，这影响到了人类价值体系、知识体系和早已成为习惯的生活方式。在哲学史上，可知论和不可知论一直都在争论不休，但在大数据时代这些都会转变为实证中的具体问题。可知性是绝对性的，不可知性是相对性的。
大数据时代在处理数据的理念上也发生了很大的改变：要整体性不要抽样性，要效率性不要绝对精确性，要相关性不要因果关系。从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两方面来看，大数据是社会向前滚动的最根本动力。
在互联网时代，有很多事情是必须在大规模数据的基础上才可以完成的，在小规模数据的基础上根本不可能完成。大数据是人们学习新知识、创造新价值的源泉，同时还是改变市场结构、组织机构以及社会各方面的常用方法。
这些改变仅仅只是一个开始，大数据的发展已经对我们的生活方式以及与世界的交流方式提出了挑战。最为惊人的是，社会不需要它对因果关系的渴望，只需要它关注相关关系就足够了。也就是说，只需要知道是什么，而不需要知道这是为什么。这个认知推翻了以往的惯例，而且企业做决定和理解市场的方式也将受到全面的挑战。
大数据最核心的部分是预测，它往往被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，是被视为一种机器学习，但这种定义对人们的误导非常大，大数据不是要教机器人像人一样懂得思考，而是要根据这些数据算法预测事情发生的可能性有多大。
在大数据时代，我们可以对更多的数据进行分析，有时甚至可以处理和某个现象相关的所有数据，而不用再依赖随机取样的老方法。大数据时代，研究数据非常庞大，我们也不能一味地只知道去追求精确度，或者去寻找因果关系。
大数据时代开启了一场前所未有的寻宝数据，而人们对于数据的看法以及对由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，是主宰这场游戏胜败的关键。
大数据时代人们对数据态度的转变，从互联网上的网址就能得到证明，虽然它们不去追求极致精准，也不会去假装精确，但这并不代表系统不知道正确的数据有多少，只是当数据量变得越来越庞大时，和数据的完整性与混杂性相比，数据的精确性已经变得不再重要。
在数据的质量上，大数据时代与小数据时代有着明显的不同，在小数据时代，追求精确度是非常合理的，因为当时企业收集的数据非常少，所以当然是越精确越好。但是对于有些事，能够快速地获得一个大概轮廓和发展脉络就足够了。
知道人们为什么对某些信息感兴趣虽然是有必要的，但这个问题暂时还不是最重要的，重要的是要知道“是什么”可以创造点击率，知道“是什么”足以重塑很多行业，而不单单只是电子商务方面。
销售人员在从事销售时就被告知，他们需要了解是什么让客户做出最终选择，要充分地把握住客户做这个选择的背后原因，因此他们的专业技能和经验会得到高度的重视。但大数据却能用另一个方法知道是什么，比如亚马逊的推荐系统梳理出了许多有趣的相关关系，知道是什么就已足够，没必要知道为什么。
大数据对相关性关系非常注重，因为它不仅能为我们提供新的视角，而且视角非常清晰，但如果把因果关系考虑进去，这些清晰的视角就会被蒙蔽掉。
随着大数据的出现，数据的总和价值比部分价值更重要，当企业将多个数据集的总和重新组建到一起时，重组总和本身的价值就比单个总和的价值更大。
