伴隨著互聯網的深度發展，巨大的信息流背后產生的海量數據成為一塊蘊含財富的寶藏。數據之所以成為新商業經濟社會的必爭之物，在于它實際場景中的應用價值。數據只有被應用到具體的商業場景和產業生產中才具有價值和意義，企業之所以將建立的交易數據庫、客戶數據庫等視為企業核心競爭力，是因為得數據者得用戶、得用戶者得天下。企業之間的激烈競爭是商業社會優勝劣汰的必經之路，如何利用好數據，將之轉化為有價值的數據財富應用到產業化場景中，是當下企業建立競爭壁壘的首要問題。
以下是互聯網周刊發布的《2015年度中國大數據創新場景應用服務商排行榜》，該榜單整理的是國內最具創新能力的大數據應用服務型企業，從四個維度：技術能力，服務能力，發展潛力以及市場影響力對創新能力進行了綜合評分。當然，該排名并不能保證百分百的全面與精準，該榜單梳理的目的主要是幫助大數據生態產業鏈條上的各家公司更好的發展，以及大數據所服務的客戶更加了解大數據。
大數據賦予精準營銷能量無窮大
每一次營銷，都將形成循環效果。通過定位用戶群、分析用戶內容偏好、分析用戶行為偏好、建立受眾分群模型、制定渠道和創意策略、試投放并收集數據、優化確定渠道和創意、正式投放并收集數據、實時調整投放策略、完成投放評估效果等，完整的數據應用過程不斷把控營銷質量與效果，實現從效果監測轉向效果預測。
借助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特征的客戶進行針對性營銷，甚至能從將一個產品推薦給一些合適的客戶到將一些合適的產品推薦給一個客戶，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。國內在用大數據做精準營銷方面最具創新性的企業有集奧聚合，品友互動，百分點，億贊普，晶贊科技等。
還有，電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，并利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鐘內將貨物送上門，提高客戶體驗。馬云的菜鳥網絡宣稱的24小時完成在中國境內的送貨，以及京東劉強東宣傳未來京東將在15分鐘完成送貨上門都是基于客戶消費習慣的大數據分析和預測。
電商可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態圈內的商戶提供基于現金流的小額貸款，電商業也可以將此數據提供給銀行，同銀行合作為中小企業提供信貸支持。由于電商的數據較為集中，數據量足夠大，數據種類較多，因此未來電商數據應用將會有更多的想象空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。依托大數據分析，電商的消費報告將有利于品牌公司產品設計，生產企業的庫存管理和計劃生產，物流企業的資源配制，生產資料提供方產能安排等等，有利于精細化社會化大生產，有利于精細化社會的出現。
大數據更懂交通出行
最近兩年，智能手機中的公眾交通出行應用軟件開始得到發展，大數據不僅會便利在線打車企業，還可以為智慧城市的規劃帶來積極影響。根據大數據反映的城市各路段擁堵情況、出租車行駛路線的分布等情況，城市管理部門可以更合理地規劃城市道路和交通管理方案。
值得注意的是，雖然打車軟件企業都在挖掘大數據的價值，但這一市場也在呈現差異化的特點。例如，目前優步青睞派單制，而滴滴快的則大力推廣搶單制。究竟哪種方式更適應用戶需求，或許還需市場檢驗。
從整體上看，今年隨著打車軟件新的解決方案的集中推出，基于大數據的應用也不斷增長。可以預見的是，今后圍繞著出行大數據的創新和市場競爭的增強，公眾出行也會獲得更多豐富的選擇和便利。
大數據安全問題刻不容緩
隨著大數據時代的到來，數據的收集和存儲更加方便，同時跨境流動更加頻繁，安全問題愈發凸顯。我國在發展大數據產業的過程中，部分企業收集用戶數據的使用權限邊界界定不清，用戶隱私和權益遭受侵害，一些重要數據被非法倒賣、流向他國，安全威脅已經從個人層面上升至國家安全層面，亟須引起重視。在大數據面前，既要貼心的服務又要保護隱私，這是一個兩難的境地。
在傳統的PC互聯網時代，電腦連接還有明顯的邊界，需通過線纜連接，這時的安全問題可以靠防病毒、查殺流氓軟件、防火墻等進行防御；但進入到互聯網新階段，特別是移動互聯網時代，手機等終端打破了對網絡邊界的定義，手機和個人隱私信息聯系在一起，安全問題變得更加嚴重。
目前用戶數據的收集、存儲、管理與使用等均缺乏規范，更缺乏監管，主要依靠企業自律，用戶無法確定自己隱私信息的用途。而且國內大數據的安全應用仍多停留于想法，仍需進一步探究如何落地。大數據首先應建設一套規范且靈活的建設標準與運行機制，規范化建設可以促進大數據管理過程的正規有序，實現各級各類信息系統的網絡互聯、數據集成、資源共享，在統一的安全規范框架下運行。
大數據技術的發展帶來企業經營決策模式的轉變，驅動著行業變革，衍生出新的商機和發展契機。駕馭大數據的能力已被證實為領軍企業的核心競爭力，這種能力能夠幫助企業打破數據邊界，繪制企業運營全景視圖，做出最優的商業決策和發展戰略。其實，不論是哪個行業的大數據分析和應用場景，可以看到一個典型的特點還是無法離開以人為中心所產生的各種用戶行為數據，用戶業務活動和交易記錄，用戶社交數據，這些核心數據的相關性再加上可感知設備的智能數據采集就構成一個完整的大數據生態環境。
目前大部分企業面臨的挑戰不是缺少數據，而是數據太多。通過新型技術，大數據價值可能被充分地挖掘和利用。大數據要發揮價值，必須與業務融合，能夠帶來實際業務收益。大數據的應用模式仍處于探索階段。
