互联网让企业之间的竞争越来越多元化，市场也是从企业主导变成了客户主导，消费者的口碑效应越来越明显。作为企业来讲，就一定要把客户至上的原则贯穿并落实到企业经营的每个方面，不光是要知道客户需要什么，而且要知道他们在这种需求背后还有什么需求，只有这样，企业才能够继续生存下去。没有客户的认可，就没有市场。现在的商业价值都是由客户体现出来的，客户价值才是商业价值的基石。
数据最重要的不是数据本身
能体现大数据价值的，是数据和数据之间的关系。
Google做了一件非常厉害的事情，就是可以在不知道网页语言的情况下，依然能够明白网页里面说了什么。这就好比一个人，如果你知道某种语言，那么看懂这种语言是很容易的也是常理，但是如果仅凭着字词的排列和顺序还有分类，就是看懂内容，这就是很厉害的了。
而实现这种功能的工具就是知识图谱，它所涵盖的知识是没有边界的。实际上，知识图谱并非数据，只是数据之间的联系。但是会有一个很严重的问题，就是数据的量太庞大了，保存的方式也不一样，只要数据之间的联系做一点点改变，知识图谱就要发生很大改变。
打个比方说，有一个反映网购平台的用户和用户之间联系的知识图谱，这里面所包括的信息量就已经非常大了。可以想象一下，现在的平台里面的用户有多少，关系如何，可以再直白一点说，比如有25个客户在平台上，那么这25个人所构成的关系线的数量就是25×25，而且还有问题，怎么来界定客户之间有关系呢，是见过面，还是说一起买了某个东西。如果这样看，虽然人数少，但是问题依然很复杂。
数据和数据之间的联系的点是无穷多的，而且界定关系的标准稍稍改变一点，整个数据库就都要跟着改变。所以，知识图谱的建立和管理都是有难度的。举个很常见的例子，银行帮你办理信用卡，不光要看你自己的支付能力、你的家人的支付能力，还要看你的爱人的职业是什么，当这些复杂的关系牵连在一起了，就会形成一个很重要的知识图谱，银行就是依照这个知识图谱来决定是否帮你办理信用卡。
原来大数据的价值就是人无我有，而在未来，数据本身将变得无足轻重，最关键的就是数据和数据之间的联系。
在处理数据的时候，一定不要总是追求实时化，要分清实时性和实时化，有的数据是非常重要，但现在不需要，就可以晚些时候再处理，先要处理需要处理的数据，让这些数据在合适的时间派上用场。
上面所说的很多都是有关数据的收集和管理的，在数据处理上LinkedIn的做法就很有意思而且可以借鉴一下。LinkedIn进行数据处理的时候，会先把公司的所有数据分层，一层是着急要处理的，另一层是重要但不着急要的。据此就分出了着急要的即时数据，不着急要的即时数据，不着急要的非即时数据。
企业对数据分出层次是很有道理的，因为数据的处理还是应该根据时机来定，就像好多企业的财务报表都是第二天才能处理出来，因为财务的数据和其他数据的相关度很大，其他数据如果没有处理，那么处理财务数据也没什么意义。
但是如果是银行的话，财务的数据就必须要实时处理。数据的处理可以让企业更直观地看待数据，也加强了数据的有效性，不过有一点是需要注意的，就是能够及时处理数据的话，那么以前没法处理的很多问题就可以处理了。就像上面所说过的那个场景，编程人员就可以在编程的时候写上“要是那个几天前看过网页，但是没有行动的客户重新登录了，要不要补偿一个红包给他”。这样的话都是编辑好的，用户的登录就是一个时间标志，告诉的计算可以使各个网站都拥有第一手的数据。
再换一个方面来思索，现在的手机，电视还有其他的信息设备人们都在使用，在这样的情况下，一个网站需要有什么样的能力，才可以在高速变化的情况下掌握到客户最及时的需求，以此来抓住消费者，销售产品，这样的能力在以后的商战中将会是越来越重要的武器。
一个网站一定要提高自己处理数据的能力，尽量做到实时处理，在最短的时间里掌握消费者的需求动态，进而推测消费者下一步的行动，然后有针对性的采取手段，当然实时处理数据还得把握好时机，有的数据重要，但是不着急，就不要优先处理。
如何玩转大数据
在看NBA的时候，常常会有很多的数据，比如抢断次数、犯规次数，某个队员在某个区域会很准，那里就是他的得分点，某两个队员在一对一的时候，谁会占便宜，谁会吃亏，某个球队遇到某个球队就是不赢，某个队员在关键的时候的得分方式，某个队员对某个队来说就是绝对的核心等等。
就会有疑问出现，弄这么数据有意义吗，真的准确吗，就算是现在的数据反映了这样的情况，有一定的规律，那以后也一定会这样吗？篮球赛场也像是战场一样，充满了未知，这样的数据一定有规律可循吗。就好比抢篮板，篮球砸在篮筐上飞出的轨迹是不确定的，怎么能预判到下落的地点呢，也许就是巧合，站的位置正确就能拿到篮板，那么这样看，数据上反映的篮板球数量多一定有价值吗？
这些问题确实存在，但是关于数据有一点是肯定的，那就是数据肯定是有意义的。虽然在比赛中确实存在偶然因素，但是
