第三个维度是大数据实现企业的营销突破。营销包括老用户的精准营销，也包括企业潜在用户的获取。如何能找到这些潜在用户呢？为了获得他们的数据，企业可以通过和第三方合作，找到一些符合产品价值观和消费偏好的潜在用户。找到这些符合定位的潜在用户后，通过精准营销的方式，可以吸引他们成为企业的实际用户。例如，国际化石油公司的加油站业务，目标用户群是质量和服务敏感型，而不是价格敏感型。企业可以通过和一些电商公司合作，分析电商平台上那些客单价超过平均客单价30%的人群，这些人群可以定位成比较关注产品的质量和体验，而不是价格敏感型。通过对这些目标人群进行精准化的营销，我们就很容易把他们转换成用户，这是一个非常有效的开拓用户的方法。

　　第四个维度是大数据助力企业安全管理。能源行业最核心的风险之一就是安全风险，因为涉及危化品物流，一旦发生事故，会造成非常大的社会影响和企业损失。充分运用大数据技术，可以让企业运行得更加安全。例如，物流管理环节，可以通过分析危化品物流司机的驾驶行为，分析运输车的健康状态，及时地发现潜在的风险，纠正不安全驾驶行为，从而降低事故发生的可能性。同时，企业信息安全管理也可以通过大数据带来很多的提升。通过大数据安全分析平台，对整个网络和应用系统的日志进行监控和跟踪，分析各个系统的操作行为。在传统意义上，信息安全管理是通过黑名单的方式来限制不能进入、不能操作的人群，通过白名单可以放行允许操作的人群。但是，这种方式一方面会带来很多误报，另一方面会因为现在很多新的攻击模式和攻击方法之前没有被认知而产生很多漏报。所以，通过黑白名单这种被动式的防范方式，很多情况下并不能很好地应对信息安全的风险。通过网络和系统操作行为的分析，就更容易发现潜在的一些风险。因为任何一个风险都可以简单地表达成一个非正常的操作行为，这就起到了主动式预防和管理的作用。

　　第五个维度是大数据推动企业的业务创新。青岛的红领集团是一家定制化西服的公司。在过去10年间，它建立了一套大数据分析平台。利用这个大数据平台，它可以转换自身的业务模式，从批量化、标准化生产的企业转变成柔性化、定制化的服装企业。目前，它可以做到一天生产2800套左右的定制西服，而成本只比做标准西服高10%左右。

　　第六个维度是大数据支持企业的商业变革。网约车公司滴滴通过大数据和移动互联网技术，解决了市场闲散的运输能力和运输需求匹配的问题。它一方面可以通过用户手机定位和车的定位，根据供应和需求的距离，快速地撮合买卖双方达成合作，同时通过快速的大数据计算和距离比对，找到最需要服务的人和服务提供者，实现个性化定价，从而使撮合的效率达到最高。

　　4.企业提升大数据管理能力的路径

　　要提升企业的大数据管理能力，第一个方面是在企业内部建设数据文化。当管理层以及企业内部员工都能够明白数据的重要性，企业的决策必须通过数据来支持的时候，大数据才能够真正被利用好。之前很多企业推广BI，很多效果都不好，其中一个原因就是企业领导不重视，另外就是数据质量太低，无法形成正确的决策。只有当企业建立清晰的数据文化之后，大数据才能够真正被企业所用。

　　第二个方面是企业要建立明确的数据战略。数据战略包括企业需要用什么样的数据，这些数据从哪里来，是从内部获取还是从外部购买等。明确的数据战略，将帮助企业更好地利用数据。

　　第三个方面是要提升数据组织能力。一个数据团队通常包括数据处理人员、数据科学家、数据分析师和业务分析师。根据企业的不同情况，可以针对性设计数据组织能力的提升方法，主要包括企业内部建设的方式或外包和合作的方式。企业能力足够强、规模足够大，可以更多地通过内部建设的方式。

　　最后是建设大数据分析平台。这个分析平台实际上有很多选择，可以采购一些大公司成熟、成套的解决方案，也可以使用一些创业公司提供的解决方案，还可以使用开源的免费方案。当企业明确了数据战略、提升了自身数据组织能力之后，就可以建设数据分析平台了。

　　5.1.4 数据资产的管理

　　数据资产的概念越来越多地被提及。把数据定义成资产，这个说法其实是有前提条件的。因为作为一项资产，首先需要解决所有权的问题。但现实情况是目前还没有明确的法律法规定义数据的相关权利，例如，谁拥有使用权、谁拥有所有权等，所以在确定所有权方面是有所欠缺的。

　　第二点是内容的管理，也就是数据隐私的判定。例如，什么样的数据具有隐私性的内容，如何保护用户的隐私不被侵犯等，这里涉及数据内容的管理，目前也不是特别明确。

　　第三点就是数据的定价。所谓定价，正常情况下有几种方式，如成本定价、价值定价等。但是数据很难定价，因为数据本身是可以复制的，它不像机器是一个实体，可以随意复制并卖给其他人，对?