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你还记得曾经铺天盖地出现在北京地铁里的云台山旅游广告吗？
如果我告诉你，这是经过大数据分析，精准投放给北京居民的广告，你会不会感到惊讶？
事实上，这就是一个旅游行业 大数据的成功案例。
通过对游客的流量、归属地、抵达交通工具、驻留时间、消费行为和能力的大数据进行分析，云台山旅游公司发现：虽然北京的人口仅占全国人口的2%，但是在来云台山旅游消费的游客中，有60%是来自北京的。于是他们选择在北京进行精准的广告投放，从而实现有效的营销推广，吸引更多的北京游客。
行业应用渐近，“人人大数据”尚远
有研究机构预测， 2018年我国大数据市场规模将达到280亿元，未来5年年均复合增长率约为27.29%。而随着大数据基础设施不断完善，数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军，产业应用将成为主旋律。
DT大数据产业创新研究院院长、中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河的观点与上述预测不谋而合。在他看来，我国大数据产业已经走过了与数据营销、基础设施和工具、移动数据、金融融合的阶段，迎来了垂直行业应用的浪潮，从“互联网 ”过渡到了“行业 ”，“各行各业，你想到的、想不到的，都可以用大數据帮忙做决策”。
大数据的价值毋庸置疑，但是怎么才能让大数据在各行各业中发挥出更大的作用呢？
陈新河坦言，2014年时他就提出了“人人大数据”的想法，希望企业中的每个人都会利用大数据、做好数据分析，从而调动每个人帮助企业改进业务。
但是，几年过去了，这一愿景并没能普遍实现。陈新河表示，究其原因主要有两点：其一是数据的精准化程度不够高，其二是没有易用的工具，目前市场上的大数据工具只有专业的IT人员才会使用。
如何让人人都会用大数据？
“我们要让业务部门真正碰到数据，让业务人员能够自助式地处理数据，从而减少和IT部门反复沟通的过程，避免不必要的成本。”DataHunter 创始人兼CEO 程凯征告诉《计算机世界》记者，这是新一代商业智能必须具备的自助式的数据处理能力。除此之外，新一代商业智能还要具有探索式的分析能力、自由的艺术展示表达能力、AI整合的智能分析能力和互动、分享、协作能力，而这些能力已经被赋予到DataHunter的产品中。
DataHunter的人力资源部门就是新一代商业智能产品的受益者。根据行业公开数据和公司内部的数据，HR可以自己分析出用哪些招聘渠道最适合招聘什么岗位，可以看到应聘者的男女比例、部门分布，以及离职率等动态数据报表；根据从简历筛选、电话邀约面试、到给应聘者发录取通知的数量，形成招聘漏斗，从而达到最快捷有效的招聘效果，实现用数据分析驱动的人力资源业务。
“探索式分析则是从数据的层面出发，找到数据的价值，然后把这个价值提供给团队成员分享，其目标是不确定的。”程凯征介绍。
以农产品交易价格为例，农产品的产量和天气情况具有很强的关联性，比如南方某地突然降雪，就会给这个地区的农作物产量带来影响，但这个影响会在多长时间之后反馈到农产品交易价格上，在过去是没有办法分析出来的，因为天气数据在互联网上，农产品交易价格在农产品交易公司。但是当我们把这两个数据放在一起时，就会发现新的价值。
程凯征向记者强调：“探索式分析对数据分析产品有很高的要求，需要有专业的引擎，当用户选择了不同的数据类型时，我们会告诉用户应该用什么方式探索数据。”
作为DataHunter的合作伙伴，星环科技副总裁齐伟东表示，数据最大的价值是帮助企业领导人做出决策，而决策的前提就是先让数据可视化，“不能只存在硬盘里，还要展示出来。”DataHunter的做法是，先让用户看到数据，意识到问题，然后再进行数据分析，之后解决问题，如此形成闭环。
如果我告诉你，这是经过大数据分析，精准投放给北京居民的广告，你会不会感到惊讶？
事实上，这就是一个旅游行业 大数据的成功案例。
通过对游客的流量、归属地、抵达交通工具、驻留时间、消费行为和能力的大数据进行分析，云台山旅游公司发现：虽然北京的人口仅占全国人口的2%，但是在来云台山旅游消费的游客中，有60%是来自北京的。于是他们选择在北京进行精准的广告投放，从而实现有效的营销推广，吸引更多的北京游客。
行业应用渐近，“人人大数据”尚远
有研究机构预测， 2018年我国大数据市场规模将达到280亿元，未来5年年均复合增长率约为27.29%。而随着大数据基础设施不断完善，数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军，产业应用将成为主旋律。
DT大数据产业创新研究院院长、中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河的观点与上述预测不谋而合。在他看来，我国大数据产业已经走过了与数据营销、基础设施和工具、移动数据、金融融合的阶段，迎来了垂直行业应用的浪潮，从“互联网 ”过渡到了“行业 ”，“各行各业，你想到的、想不到的，都可以用大數据帮忙做决策”。
大数据的价值毋庸置疑，但是怎么才能让大数据在各行各业中发挥出更大的作用呢？
陈新河坦言，2014年时他就提出了“人人大数据”的想法，希望企业中的每个人都会利用大数据、做好数据分析，从而调动每个人帮助企业改进业务。
但是，几年过去了，这一愿景并没能普遍实现。陈新河表示，究其原因主要有两点：其一是数据的精准化程度不够高，其二是没有易用的工具，目前市场上的大数据工具只有专业的IT人员才会使用。
如何让人人都会用大数据？
“我们要让业务部门真正碰到数据，让业务人员能够自助式地处理数据，从而减少和IT部门反复沟通的过程，避免不必要的成本。”DataHunter 创始人兼CEO 程凯征告诉《计算机世界》记者，这是新一代商业智能必须具备的自助式的数据处理能力。除此之外，新一代商业智能还要具有探索式的分析能力、自由的艺术展示表达能力、AI整合的智能分析能力和互动、分享、协作能力，而这些能力已经被赋予到DataHunter的产品中。
DataHunter的人力资源部门就是新一代商业智能产品的受益者。根据行业公开数据和公司内部的数据，HR可以自己分析出用哪些招聘渠道最适合招聘什么岗位，可以看到应聘者的男女比例、部门分布，以及离职率等动态数据报表；根据从简历筛选、电话邀约面试、到给应聘者发录取通知的数量，形成招聘漏斗，从而达到最快捷有效的招聘效果，实现用数据分析驱动的人力资源业务。
“探索式分析则是从数据的层面出发，找到数据的价值，然后把这个价值提供给团队成员分享，其目标是不确定的。”程凯征介绍。
以农产品交易价格为例，农产品的产量和天气情况具有很强的关联性，比如南方某地突然降雪，就会给这个地区的农作物产量带来影响，但这个影响会在多长时间之后反馈到农产品交易价格上，在过去是没有办法分析出来的，因为天气数据在互联网上，农产品交易价格在农产品交易公司。但是当我们把这两个数据放在一起时，就会发现新的价值。
程凯征向记者强调：“探索式分析对数据分析产品有很高的要求，需要有专业的引擎，当用户选择了不同的数据类型时，我们会告诉用户应该用什么方式探索数据。”
作为DataHunter的合作伙伴，星环科技副总裁齐伟东表示，数据最大的价值是帮助企业领导人做出决策，而决策的前提就是先让数据可视化，“不能只存在硬盘里，还要展示出来。”DataHunter的做法是，先让用户看到数据，意识到问题，然后再进行数据分析，之后解决问题，如此形成闭环。