大数据时代下企业如何挖掘和提升数据的价值

　　【摘　要】数据是信息化时代的重要特征。在当今这个信息化的时代，数据的数量在逐渐增多，越来越多的数据需要进行处理。因此，大数据时代下，企业对于数据的挖掘以及提升数据的价值迫在眉睫。文章主要分析了大数据时代下企业如何挖掘和提升数据价值的策略，以供广大同仁研究探讨。

　　【关键词】大数据；数据挖掘；数据价值

　　引言

　　企业在这个信息化的时代，重点关注的是数据给企业带来的发展，重点分析的是数据给企业带来的商业价值，并没有意识到对数据的整理与具体应用。网络的发展为企业的宣传提供了新的途径，因此，企业对于互联网上的信息化越来越重视，对于数据的挖掘以及提升其价值的要求越来越高。

　　1.数据挖掘技术与大数据

　　随着现代科学技术的不断发展和大数据网络的开展，人工智能技术发展越来越迅猛，其中数据挖掘技术就是人工智能技 術发展的一个表现。人工智能技术的运用和数据挖掘技术的应用相对应，从另一方面来说，数据挖掘技术就是依赖相应机器的算法而实现的，数据挖掘技术根本目的是将规律之外的信息，或者是比较复杂的信息进行深入的挖掘，挖掘出比较隐秘的信息，再利用这些隐秘的信息来提升它的潜在价值。数据挖掘技术对于大数据下数据应用来说，对数据信息进行深入研究并转化成有意义的信息，促进决策的生成，并保证决策可以获得预定的应用价值，实现了数据利用。因此，数据挖掘技术是大数据应用环境下的一个重大应用技术。

　　2.大数据时代下企业数据挖掘的应用

　　数据需要经过挖掘和分析才能反映出其价值。为了保证企业的长久发展，推动企业的发展，就需要利用数据挖掘技术，为企业的决策提供依据。

　　数据挖掘技术从海量信息中整合分析再到最后的结果是企业进行数据分析的整个过程。对数据挖掘技术分析出的结果进行分类，详细的分析可以为大众提供更好的服务，保证企业进一步的发展。对数据进行分析预测是数据挖掘的重要步骤，是对数据挖掘更好的应用。预测分析是对数据挖掘的一个估算，保证数据挖掘最后的结果有一定的准确性。数据的预测是一种极为复杂的计算过程。但数据的预测结果会为企业最终的决策提供参考。数据挖掘中最重要的特征是数据本身的应用性。在大多数企业中，数据是以大量的信息为基础来进行的。因此数据会涉及到企业各个部门。这便要求企业必须重视对于数据信息的收集，为数据分析提供资源。

　　数据的结果需要大量的信息来验证，为保证数据结果的准确性，信息必须进行大量的收集，并充分利用数据的特性来进行详细的分析。

　　3.大数据时代下数据价值提升的方法分析

　　3.1信息数据的清晰化

　　视觉对于大众来说是非常重要的。大众往往对产品感兴趣首先是通过视觉接触。因此，为了推动企业发展，提高大众对于企业产品的兴趣，首先要做到企业产品信息数据的清晰化。让信息清晰化主要从两方面来进行，一是数据所要表达的内容需要准确有趣。因此，为了使大众能够快速抓住产品所想表达的内容，需要将所有的重点集合在一起，相当于书的目录便于大众能够快速准确的进行浏览。二是信息的关键点。大众在获取信息的时候很难记住大量的信息内容。为了重点突出信息的关键点，企业应该纯粹的传达数据所体现出的信息。为了让内容重点突出，应该对信息进行排序。依照金字塔的规则对重点突出的内容进行排序，从而使大众能够快速抓取信息重点。

　　3.2信息的情感化

　　企业的发展需要大众的推动。大众在转发、咨询、购买企业产品这些举动都是在情感的推动下所进行的。因此，企业在信息的传达上需要情感化。不同的产品服务可以配不同的情感。情感是信息最直接的表达，情感的表达所呈现的效果是再多华丽的语言也达不到的。信息的表达是每个企业都能做到的，而真正拉开产品内容质量距离的是情感的表达、创新的内容。因此，企业为提升数据的价值，便需要将数据反映出的信息情感化，从而进一步推动企业产品的发展。

　　3.3提升数据价值的方法

　　数据的存在有一定的价值。数据并不是凭空而来的，数据是由企业内发展的业务产生。数据在不同的领域具有不同的属性，对于企业来说数据具有的金融属性便是它的价值。

　　提升数据价值的基础是利用数据的变现能力，其是指将技术转变为生产力。企業需要了解高深的数据处理技术，根据实际情况解决客户的问题，并将其进一步的提炼，逐渐发展成业务，为客户提供更好数据服务。同时，数据产生于企业的业务。若想提升数据价值，最重要的还是回归于企业业务的服务。回归企业业务本身最基本的是数据的挖掘，接着将挖掘的数据与实际应用联系起来，打通数据与业务之间的直接联系。最关键的步骤是数据的流转，数据的流转将客户使用企业业务的数据重新流动到业务上。流回的过程是经过数据的加工处理接着返回业务形成新的数据，最终使其成为一个循环系统，将数据进行挖掘、加工、流转形成新的数据，可以使原有数据的价值得到提升。

　　结语

　　总之，在如今这个大数据时代下，数据的挖掘可以帮助企业进行准确的多媒体分析以及企业发展方向的分析等，保证企业的运营发展。大数据时代下对于挖掘数据进行价值的提升将会成为企业运营发展的主要能量之一。

　　参考文献：

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