在以往的文章中，我们不止一次的提到过数据对企业的重要性。对现代企业来说，数据的意义不亚于第一次工业革 命后的煤炭、钢铁，或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。事实上，对于数据的深度挖掘和应用正是工业4.0的核心。在具体应用中，广 告自动化购买、用户画像这些基于大数据的企业级应用都已经获得了广泛的认同。
对于互联网企业来说，数据常常贯穿了整个企业的运营过程，支撑着企业的正常运转，但大多数企业的数据资产依然长年累月的堆积在服务器里，并不产生什么价值，如同被埋进地下的金子。
如何将这些埋进地里的金子挖出来产生价值?这个问题摆在了企业面前。首先，企业的数据系统构建的首要目标是“因地制宜”，从需求和应用场景出发，“倒推”出一个最适合自己企业的数据系统����利用企业运营中产生的数据进行数据采集、数据预处理、数据仓库的建设、数据统计、大数据的分析、数据挖掘、数据可视化等工作，利用企业在运转中产生的各种数据进行多个层次的应用：
用户画像、业务运营监控、精细化运营、精准营销、用户生命周期管理、�������场传播、经营分析、战略分析
不同层次的应用需要不同的部门产生的数据，越高层次的应用对数据的要求就越高，也越能够对企业产生巨大的影响。
企业数据系统的构建对于企业来说最大的意义就是打破数据孤岛，使企业的数据资产“活”起来，为企业产生更多价值。因此，数据对于企业的价值体现在三点中：
首先，作为一种资源，数据的保有和利用就意味着企业拥有的“数据资产”。许多企业以数据资产为核心开发了大量产品，拥有个性化推荐能力的新闻阅读客户端和购物软件都是其中的佼佼者;
其次，对数据的深度挖掘和利用业务运营监控和精细化运营成为可能。如前文提到的利用数据进行用户生命管理、经营分析和战略分析也成为企业建立数据系统的目的之一;
最后一点，数据的利用也同时能够实实在在地增加企业的业绩和收入。无论是利用数据系统开发产品、进行营 销或是提升管理效率，都可以为企业创造更多价值和业绩。
那么，企业建立数据系统就是势在必行的吗?这个问题需要根据实际情况进行考虑。对于互联网、金融和通信等行业，由于先天就拥有大量数据，同时数据应用更加成熟，对企业业绩的增加几乎可以说是立竿见影，所以这些行业更适合主动建立一个完善的数据系统;另一些行业则需要更多成本才能发挥数据的价值，甚至需要从数据的采集开始从头做起，所以在较为传统的零售、餐饮行业大数据应用的发展稍慢。
尤其是对于中小型企业来说，建立一个完善的数据系统需要投入大量的人力、物力，对于规模较小的企业可以说是一笔大开支了。他建议这些企业利用第三方数据工具进行数据的采集、统计和处理，根据自己的业务诉求来进行企业的数据化建设。
相比之前提到的各种问题，观念的转变才是企业数据化面临的最大困难。
大数据能够给企业带来什么样的价值?我的企业适不适合大数据?我的企业哪里用得上大数据?很多企业的决策者对这些问题并不了解，缺乏“数据意识”，不习惯通过数据进行经营和决策。
观念的转变需要时间，也需要市场的培养。在大数据时代，数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁，或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。企业只有跟上时代的步伐才能够在血腥的市场搏杀中生存下来。
