专题课程
对于传统企业而言，由于分散在各行各业，主营业务与互联网之间既有相同点，也有巨大的差异。不同行业与互联网公司之间的差异也大不相同。以个人消费者为客户群的企业，如电信、金融、地产、零售行业、旅游、航空、汽车等差异偏小；而非以个人为客户群的企业，则差异巨大，如能源、电力、冶金、化工、兵工、工程建设等行业。
创新的环境保障
创新具有巨大潜在价值，也具备极高风险，无论对传统企业还是新兴互联网企业，都是如此。即使被业界意为创新之神的乔布斯，其人身路上也丝毫不缺少大量的失败。那么创新风险如此之高，互联网行业为何还趋之若鹜呢？这是在于互联网公司拥有一个良好的创新平台（环境），这个创新平台具有几个显著特性与传统行业不同，分别是：创新容错（允许失败）、短平快的项目运作、超低成本创新平台、光赚不赔的创新生态。
当创新成为企业常态化的时候，企业的活力将生生不息。
对传统企业而言，虽然整体项目创新短期内难于进行深度的变革，但是传统企业基于大数据的创新，却相对容易。因为大数据是基于企业IT平台建设，而且对大部分企业是全新建设，可以单独建立基于大数据的创新平台，乃至组建对应的创新团队。
传统企业的大数据创新平台，是基于云计算和大数据技术搭建的创新平台，通过与IT系统的集成，或对IT系统的再造来完成。云计算，特别是PaaS部分，可以实现业务创新的平台化，把大数据及大数据应用集成与其中，供创新团队使用。
对于传统行业的企业而言，利用大数据的商业模式创新宜采用由易到难的顺序来进行。优先次序是：
改善现有数据业务（提速、提升数据分析决策精准度）
挖掘新型数据业务（让现有数据诞生新价值）
跨界数据获取，构建完整数据运营平台
基于数据运营平台进行流程再造和商业模式变革
以大数据为基础，建设围绕业务核心的生态系统
改善现有数据业务（提速、提升数据分析决策精准度）
利用大数据技术与理念改善现有数据业务对于传统企业而言是最容易实现的一个业务创新。因为，这些活动可以在IT部门内部即可完成，现有技术成熟，不涉及额外数据增量，不涉及跨部门协同，甚至不涉及太多的预算（无需大的IT架构调整），也不需要特别的大数据专业人员。
改善现有数据业务，主要分为两个方面，一个是业务提速，一个是提升数据分析类业务的精准度。
数据业务提速方面，主要针对企业现有的数据库系统，无需更改传统数据库软件，仅在采用分布式存储的大数据处理架构，既可以达到提速效果，通过分布式存储软硬件架构调优，普遍可以提升3-20倍的数据处理性能。以前需要隔夜才能呈送给领导的报告，采用新架构之后，可以在领导办公室墙上的显示屏实时呈现，这对领导及时决策具有重大帮助。也对IT部门向企业领导呈现大数据的好处与自身部门业绩提供很大的帮助。让领导认识到大数据的价值，将是推动大数据在企业深入推广的最直接动力。
在数据分析类业务预测精准度方面，主要针对分析预测类的业务应用，相比专家系统，大数据系统可提升16-40倍预测精准度。大数据数据分析系统之所以能够相比传统专家系统提升预测精准度，主要是其对样本采用的是全量取样，全量分析的模式。这对拥有个人消费者类业务的企业尤其效果显著。这无论对企业领导还是业务部门而言，均可以非常明显的感受到大数据的价值所在。
挖掘新型数据业务（让现有数据诞生新价值）
在改善数据业务的基础上，IT与数据分析部门则可以需要考虑挖掘新型数据业务的价值。新型数据业务价值的挖掘，根据每个行业的属性而大不相同。而且，创新型数据业务的挖掘，需要企业正式或非正式的组建数据价值挖掘团队，由业务、IT、流程、财经等跨领域团队组成。通过对企业大数据的人工+机器分析的结合，发现新业务价值。
例如：在房地产行业，可以根据客户购房动机的分析，来设计户型、装修、提供投资型住房的运营中介服务、提供社区食堂服务等。在石化行业终端加油站，通过对客户行为的分析，提供多种增值服务（比如当地新鲜特产销售，而不仅仅是玻璃水）。航空公司则可以和机场书店联合提供机上图书借阅和商品购买服务（而不只是卖一些免税商品）。
挖掘新型数据业务价值这一动作的关键收益，对企业而言是打通大数据业务创新的流程并组建数据挖掘创新的专业团队。为传统企业走向创新性企业，迈出关键一步。
跨界数据获取，构建完整数据运营平台
传统企业往往是聚焦在某一行业（乃至专业领域），而大数据的价值发现，与数据的全面性与量级是强相关的。如果只是局限在企业内部数据业务的创新，虽然短期内会有成效，但长期看，或从数据竞争角度看则是很容易处于不利地位。因此，企业在打通数据创新流程后，需要把关注重点，落实到跨界数据获取方面。构建企业自身可控，并可持续发展的数据资源。
那么企业需要获取哪些数据呢？
面向个人消费者类企业，在合法及保障用户隐私的前提下，需要全面的用户画像与行为信息。
面向中小企业类客户的企业，在合法及保障企业数据安全的前提下，需要全面的企业信息。
行业性垄断企业客户，则需要侧重行业信息、国家、国际经济与市场动态信息。相关行业信息等。
相比互联网企业，传统企业在数据量上虽然不具备优势，但传统企业在自身的专业数据，以及行业数据上仍旧拥有优势，因此，以自身优势数据为核心，广泛汇聚第三方数据，将有利于企业早日构建自身的数据竞争力，并进而提升企业业务竞争力。
第三方数据的获得，方式比较多，最好能与企业内部数据业务创新的方向相切合，及从业务创新需求的角度出发，获取第三方数据，则可以把获得第三方数据尽快的利用起来。在方法上，包括：”免费”获取各种第三方开放数据，数据交换—用自身数据与第三方进行交换，购买数据，投入资金购买部分必须的数据；运营数据---通过运营数据来获取更多的数据，这是下面要展开分析的。
基于数据运营平台进行流程再造和商业模式变革
若希望长久保持数据竞争优势，传统企业需要对数据运营的流程再造和商业模式变革。当企业认识并通过业务改良和创新感受到数据的价值之后，推进以数据为中心的内部流程再造和商业模式变革的时机便趋于成熟。
传统企业与互联网企业一个最大的不同，是很多传统企业没有实现完全的数字化，比如工程企业、房地产企业，能源企业，仍在存在着大量的人力流程（离我们所讲的工业4.0还有较大的距离）。这像矿藏一样，使企业获得数据优势后劲十足。
围绕大数据的流程与商业模式变革，需要从企业决策者的辅助决策系统开始。需要通过基于大数据的辅助决策系统，让企业领导者看到：动态的宏观环境变化、动态的市场变化、自身企业综合竞争力的变化、财务与盈利状态、企业的内部活力点（大数据创新业务增长点）、企业内部员工的效率，供应商效率，特别是企业面临的问题（流程问题、商业模式问题）、优先的问题解决点建议。这就是大数据运营平台的雏形（或1.0版本）。
通过让企业决策者，发现竞争压力，和内部问题的解决，不断优化内部流程，优化企业效率，进而还是从量变到质变的方式，实现企业的流程与商业模式的变革式创新。这不是一个疾风暴雨的过程，而是一个循序渐进的过程。
当数据运营（决策）平台，为企业做出实实在在的贡献时，企业决策者才会加大数据运营平台本身的投入，关键是会产生动力将数据运营平台的根基做大做牢，深入到企业方方面面，使企业最终成为一个以大数据智能运营为中心的高度智能化、信息化、并将工业4.0深入贯彻实施的现代化、高效率的企业形态。
以大数据为基础，建设围绕业务核心的生态系统
企业无法孤立于经济社会而存在，特别是大型企业，需要与产业，乃至全国到全球经济融合在一起。但企业不仅是经济生态的一个成员，被动的响应生态的需求。而是应该积极主动的参与经济大生态，并围绕企业为核心建立一个属于企业自身的生态系统，无论这个生态系统大或小，生态系统的建立，如同地球外层的大气和生命，帮助企业增加了活力，并保护自己发展与成长。
企业大数据也需要建设一个生态系统，才会让大数据不仅从质和量上得到发展，获取更全面的业务创新，而且，可以让数据生生不息，伴随的业务创新，可以从企业内走向企业外，并最终发展成为一个行业数据运营公司，始终立于不败之地。
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