原標題：中小企業如何利用好大數據做生意？

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互聯網經濟發展到現在，已經開始從信息和交易快速的向更縱深的大數據商業發展，數據將會是未來一切商業的陽光和土壤。在這個時期，大數據資產將比實體工廠的資產更有價值。

美國是唯一擁有領先地位的商用人工智能國家，就近幾年的表現，中國在互聯網人工智能、感知人工智能上取得領先優勢。每個階段的涌現依賴于不同的數據，各個企業通過數據技術，對海量數據進行采集、計算、存儲、加工，同時統一標準和口徑。被稱為數據中臺，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。這些服務跟企業的業務有較強的關聯性，是這個企業獨有的且能復用的，是企業業務和數據的沉淀，不僅能降低重復建設、降低“煙囪式”協作，同時，它是差異化競爭優勢所在。然而，數據中臺建設的基礎還是數據倉庫和數據中心，數據體量、產業規模以及云計算高速發展所推動的基礎設施成本都已不再是問題，大數據能否創造真正的商業價值和回報是大數據企業真正關心的核心問題。為了快速響應用戶的需求，借助平臺化的力量可以事半功倍。用戶才是商業戰場的核心。

按照我們一般理解，大數據分為工業大數據和互聯網大數據，目前無論是技術還是應用，領先的都是互聯網大數據，狹義的大數據也更多說的是互聯網大數據。

工業大數據更多的是借鑒了互聯網大數據的概念，又結合了IoT物聯網的技術，把面向個人用戶的“行為”數據分析與思維模式進行擴展，并應用到了企業領域。

進一步細分，按照不同行業，可以將工業大數據分為公共事業大數據、交通大數據、物流大數據、零售大數據、醫療大數據、石油化工大數據等類別。按照不同用途，又可以分為工控大數據、經營大數據、產品大數據、場景大數據等。

基礎的數據平臺建設工作，包含數據平臺建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。

中小企業如何利用好大數據做生意？

很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標準化的SDK和上報協議，并且數據散落在各個部門產品的服務器，無法構建結構化的數據倉庫。

做數據平臺的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平臺價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，并得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。

當然中小企業不具備這樣的能力，所以要盡早借助于專業的對口數據平臺才行！

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