无论是奥巴马竞选团队利用大数据技术提出竞选策略，金融行业通过大数据来鉴别个人的信用风险，快递领域通过数据来确定行驶路线，减少等候时间，还是商场通过大数据发现产品之间的潜在购买关联等，这些尝试都是把数据变现成21世纪货币的有力证据。大数据真正讲的不是数据本身，而是要探讨怎么利用数据在公司内部驱动对消费者需求的预测、产品功能的验证、软件开发管理模式的影响等。
 
大数据促进对消费者需求的预测
 
新一代基于互联网DNA企业的核心能够在与利用云模式和大数据技术更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸。明智的选择是，传统的产品型公司架构互联网平台或是借力互联网公司的数据资源，因为"获取用户的真实需求"是互联网的基因——通过网络购物（电商平台）或受网络社交（社会化SNS、微博等）影响消费决定的用户不是通过语言告诉你需求，而是在一系列的行为中，不经意地透露了需求，这一系列的行为必须能够相关参照、关联、才能得出答案。解决这个问题的技术就是"大数据"。

简约而不简单
 


大数据时代对企业信息化的影响

大数据促动的产品功能验证
 
采用精益创业思想来推进实验性项目时，企业需要具备畅通的渠道来了解用户行为和反馈，这就要求开发团队在交付功能的同时关注用户行为的跟踪采集，在架构设计和项目计划中对这些特性给予同等的重视。对于Web应用，有很多已有的服务（如google Analytics）提供了相当便利的用户行为采集和分析功能，可以获得用户点击的页面热度、访问路径等，同时也可以通过结构化的数据库调用数据去分析，但用户更多的行为数据往往以异构、非结构化数据的形式存在（例如服务器日志文件），因此，在分析用户行为时，传统的关系型数据库乃至数据仓库都显得力不从心。因此，引入hadoop等轻量级、开源的大数据分析工具对于有效理解用户行为、快速调整产品实验功能方向、验证商业价值存在与否有很帮助。
 
对软件开发管理模式的影响
 
传统的大型软件应用往往采取瀑布模型，这是软件工程的基本方法，首先要进行需求调研，接下来一系列的步骤包括设计、开发、测试、交付上线等，上一步没有完成，原则上不能进行下一步，严格采取瀑布式模型周期会比较长，用户除了在需求阶段有发言权外，基本被排除在整个流程之外。而互联网时代，信息化产品的推出往往以天计算，几天就有升级，吸收大量用户的反馈，迅速的完善产品，同样地需要重新思考软件开发的指导思想，这无疑也会引起业务流程和组织结构的变化——让软件开发模式更倾向于小团队敏捷式开发管理。