大数据的意义或作用归根到底就四个字：辅助决策。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势，这些都可以为辅助决策服务。我们掌握的数据信息越多，我们的决策才能更加科学、精确、合理。从这个方面看，也可以说数据本身不产生价值，大数据必须和其他具体的领域、行业相结合，能够给企业决策提供帮助之后，才具有价值。
大数据的核心价值：从记录到决策的底层支撑操作基础与情景辅助数据记录的本质是构建操作的基础框架。例如，金融交易记录、历史备忘录等，通过记录多方操作过程及次序，形成可追溯的“虚拟备份”。
其次，大数据技术的核心价值在于从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息，进而指导决策和优化流程。这种能力对于提升各行各业的效率和竞争力具有重要意义。
工业大数据的应用还可以提升制造附加值。一方面，通过大数据分析优化生产流程，提高生产效率和质量，降低成本，从而增加产品的竞争力；另一方面，利用大数据在产品的使用过程中向用户提供智能增值服务，如远程监控、预测性维护、智能诊断等，可以延长产品的使用寿命，提高用户满意度，实现制造价值的延续。
1、恩核出席2024数据价值化研讨大会，积极探索数据要素市场化新路径 2024年3月6日，恩核作为国内成熟的数据治理工具盒及专业服务提供商，受邀出席了在杭州举行的2024数据价值化研讨（浙江站）暨数商生态联盟启动大会。
大数据具有价值密度高的特征：数据量大Volume、类型多样Variety、价值密度Value和高速Velocity。大数据的潜在价值十分巨大，甚至被定义为“未来的新石油”。以下是对大数据特征的具体分析：数据量大（Volume）大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。
大数据Value（价值密度）特征的核心特点主要有以下三点：整体价值高，单位价值密度低：大数据中海量数据蕴含着巨大的潜在价值，但这些价值分散在大量的低价值信息中，需要借助技术手段进行“提纯”。就像监控视频，大部分画面可能没有关键信息，但其中特定的片段却能用于行为分析或安全预警等。
数据量庞大：大数据的一个显著特点是数据量极其庞大。这些数据通常是由各种传感器、社交媒体、电子商务、移动设备等收集而来的。庞大的数据量虽然带来了信息丰富性的优势，但也同时增加了从数据中提取有价值信息的挑战。数据价值密度低：在大量数据中，有价值的信息可能只占很小一部分。
大数据的特点主要包括：数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度高。数据量大是大数据最显著的特点之一。传统的数据处理方式难以应对大规模数据的存储和计算需求，而大数据技术能够处理和分析海量的数据，这些数据通常是以亿计甚至千亿计的规模。
大数据具有四大特征，包括数据采集多样化、数据体量巨大化、数据处理快速化和数据价值高密度化。数据采集多样化指的是，大数据的来源非常广泛，可以来自社交媒体、电商平台、物联网设备等各种渠道，数据类型也多种多样，包括文本、图片、视频、音频等。数据体量巨大化是大数据最显著的特征之一。
大数据的价值主要体现在提升企业竞争力、优化运营效率、创新业务模式以及辅助科学决策等方面，具体如下：精准营销与客户洞察企业可通过分析消费者行为数据（如购买记录、浏览习惯、社交互动等），实现个性化推荐和精准广告投放。
大数据最核心的价值在于对海量数据进行存储和分析。这一价值体现在多个方面，以下是详细解释：首先，大数据能够助企业挖掘市场机会并探寻细分市场。通过收集和分析大量的市场数据，企业可以深入了解消费者的行为、偏好和需求，从而发现潜在的市场机会。
大数据能力强的部门可通过云计算、互联网和内部搜索引擎，将大数据成果和能力分享给较薄弱的部门，帮助其创造商业价值。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。大数据价值分析：大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场；大数据提高决策能力；大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力。
大数据的核心价值：从决策支持到预测未来大数据的核心价值在于通过海量数据的智能分析，提取深入、有价值的信息，为组织决策提供科学依据。例如：企业层面：通过分析用户行为数据（如购买记录、浏览偏好），企业可精准定位市场需求，优化产品设计与营销策略。
大数据的核心价值：从记录到决策的底层支撑操作基础与情景辅助数据记录的本质是构建操作的基础框架。例如，金融交易记录、历史备忘录等，通过记录多方操作过程及次序，形成可追溯的“虚拟备份”。
大数据最核心的价值在于对海量数据进行存储和分析。这一价值体现在多个方面，以下是详细解释：首先，大数据能够助企业挖掘市场机会并探寻细分市场。通过收集和分析大量的市场数据，企业可以深入了解消费者的行为、偏好和需求，从而发现潜在的市场机会。
1、从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和olap技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。
2、技术赋能：运用机器学习、自然语言处理等技术，挖掘数据深层价值。例如，通过情感分析技术处理用户评论数据，评估产品口碑。场景化应用：将数据洞察转化为具体业务动作。例如，物流公司通过分析运输路线数据，优化配送路径，降低运输成本。
3、开放数据库方式 开放数据库方式是通过直接访问目标数据库的方式来实现数据采集。这种方法通常适用于同类型数据库之间的数据访问，或者通过配置链接服务器、openset和opendatasource等方式实现跨服务器、跨类型数据库的数据访问。优点：可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性高。
4、精准营销与客户洞察 个性化营销：通过分析客户的浏览、购买记录，企业能精准推送个性化产品推荐。如亚马逊根据用户历史购买行为，使推荐商品的点击率提升了35%。客户细分：依据消费习惯、偏好等数据，企业可将客户分层，制定针对性营销策略。如星巴克根据消费频率和金额细分客户，推出不同会员权益。
5、大数据下的精准营销则相反，通过建立在海量数据基础上的市场前瞻性分析、竞品分析、消费者动向分析等数据服务，帮助广告主找到最具潜力的用户群体，更合理地分配数据营销中的广告预算。从这个角度来看，大数据下营销方式做的是减法。”于捷告诉记者。
