第一，企业在重视获取大数据的同时，开始意识到要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。从前我们通过对市场、行业和业务洞见来分析市场形势，传统的BI方案(商业智能方案)也能给我们提供解决方案。然而，大数据分析是全量数据和多数据类型，相对抽样研究，能更能精准体现数据价值。
第二，在应用大数据的同时关注小数据。小数据强调的是定性和定量分析。大数据强调的是趋势和融合分析。小数据的分析往往是面对一个业务主题，而不是行业趋势或热点。小数据在做数据取样和验证结果时能对大量的、宏观的数据分析进行补充。当然，最终我们要获得的是数据价值本身，而不仅仅是把它分为不同类型的数据。
第三，在数据的搜集和处理过程中，建立数据属性标签。我们常把数据属性标签比喻成脸谱勾画，通过数据属性标签我们可以更容易识别数据的不同特征。数据标签的属性是指在使用数据前，企业要了解数据的场景以及数据是如何进入这个场景的。因此，数据属性管理的层级化和维度化就变得十分必要，而在将数据属性标签化之前，就说数据如何起了作用也是不现实的。
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