数据一直是一些公司的关键资产，但在过去的三到五年里，数据从“重要的”转变为“关键的”。数据，更重要的是，数据分析，已经成为各种行业和企业的真正竞争优势，而不仅仅是Facebook、亚马逊和谷歌。

根据埃森哲(Accenture)和通用电气(GeneralElectric)2014年的一项研究，84%的受访企业认为，大数据分析可能会在未来一年内“改变行业的竞争格局”，89%的受访者认为，未能采用大数据分析策略的公司可能会失去市场份额和动力。

"数据的核心优势在于它告诉你关于你以前不知道的世界的一些事情。当您的竞争对手了解更多信息时，您也需要学习，"说，HilaryMason，FastForwardLabs的创始人和数据驱动的共同作者：创建一个数据文化。

下载技术PRO研究“S”（ZDNET姐妹站点）报告，IoT和大数据的威力。

根据梅森的说法，以下三个趋势使得大数据成为竞争优势：

与过去相比，企业在正常运营过程中也收集到更多的数据。

数据科学咨询公司PolyDigal的创始人马克斯·史隆(Max Shron)说，“过去，如果有人走进一家商店，商店唯一能知道的就是他们的收入增加，库存下降。如果他们什么都不买，你什么都不知道。”“现在，有了忠诚度卡和网上购物，你就可以收集每一次点击和交易。”

物联网(物联网)运动甚至正在推动数据收集超越人们的在线活动和销售点交易，进入他们的日常生活。传感器和无线通信技术正被嵌入从汽车和衣服到医疗设备和家用电器的所有领域。公司可以使用这些数据来更好地理解客户如何在现实世界中与他们的产品进行交互，然后迅速适应客户的需求和需求。

大数据不仅仅是为了大公司。"即使较小的公司也在其分析团队的后面投入资源，以同样的方式，他们投入了工程和产品团队之后的资源，"梅森说."在那里有一些很好的工具，甚至允许小型企业有效地使用数据。"

但是，仅仅收集和存储一个数据山还不够。为了获得竞争优势，公司必须使用其数据来确定行为。据Shron说，最终目标是公司建立一个“个性化”的预测模型。

考虑Face book上有针对性的广告。face book知道哪些成员点击了，哪些成员不点击，以及他们在看到广告后看到了什么。同样，Netflix知道他们的订户看哪些电影，他们不看，以及每部电影在他们的队列中坐了多长时间。Polynumeral帮助客户设计了一个项目，为个人捐赠者量身定制筹款信息。

收集正确的数据也是至关重要的。“这不是数据集有多大，而是它有多详细(或细粒度)，”斯隆说。他建议，公司应该收集他们能够以成本效益方式收集的所有数据。“不要用双倍的资本预算来做这件事，但如果你能(收集数据)相当便宜，那就去做。”您可以随时削减数据集，但不能回去获取数据集。无论你收集了什么类型的数据或收集了多少，Shron说，组织必须能够通过一个唯一的标识符，例如电子邮件地址、用户ID或cookie，在所有内部系统中识别客户。

除了收集自己的数据外，组织还可以利用广泛的公共或开放数据集。例如，Shron公司与世界银行合作研究孟加拉国的贫困问题。传统上，这项研究的数据每五年由人们挨家挨户收集--这是一个昂贵而耗时的过程。多进制分析人员使用国家海洋和大气管理局(NOAA)免费提供的卫星数据来检查全国各地的夜间照明模式。

通过对这两个数据集的研究，他们发现了夜间照明与调查数据显示的经济趋势之间的相关性。然后，他们能够建立一个仅使用照明信息的预测模型。尽管新的卫星驱动模型不如旧的手工收集的调查数据准确，但它确实显示了贫困的总体趋势，而且(因为这些数据是免费的)允许世界银行更定期地审查这些趋势。

企业必须适应这种数据民主化。梅森说：“依赖专利数据集许可的公司应该会被竞争对手超越，使用现代数据收集技术，更新更频繁，准确性更高。”

无论您的公司已经有数据分析策略，还是正在开发一个，或者只是开始思考一个计划，Shron和Mason建议公司（大的和小的）遵循一些基本的第一步，这样他们就不会在大数据淘金热中落后了。

"首先，问问自己，“我们有什么数据？”".梅森说."然后，“我们应该有什么数据？”最后，“我现在可以用这个数据验证哪些假设？”"

斯隆认为，每个人都会犯的错误是，他们收集了一堆数据，交给了数据科学家，然后让他们告诉他们里面有什么。分析人员应该在收集开始之前就来。您还希望确保数据分析人员对业务有足够的了解，以了解应该收集哪些数据以及可以从中构建哪些数据。

关键是弄清楚如何收集您想要的数据，构建正确的模型，并将该模型连接到企业，以便公司可以采取行动。