大数据的迅速增长及相关技术的发展，正在带来全新的商业机遇。大数据将怎样改变人们的生活？又将如何改变企业的生意？维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中前瞻性地指出，大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说，只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”.
据有关机构预测，2015年，90%以上的企业主管都会把信息视为一种战略资产，但只有不到10%的企业主管能充分实现这些信息的经济价值。正因为如此，在现实中很多消费者会有这种感觉：“我”已实名，商家却还不认识“我”.
随着用户需求的多样化，以前面对顾客的抱怨企业只能忍气吞声，因为它们没有源头去了解顾客的需求。但是，现在身处大数据时代，企业有更多的机会去了解顾客，甚至可能比顾客自己还要了解自己的需求。所以，庞大数据的支持让昔日的个性化服务有了更好的延伸和更大的价值。
庞大数据也有含金量之分
对于普通人来说，大数据似乎相距甚远，但它的威力无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示；电信公司追踪客户行程动态，区域化推送有关旅游或商务信息；航空服务公司适时发送航班延误信息……这些都与大数据有着千丝万缕的关系。
有统计显示，过去两年里全球积累的数据量超过以往所有历史的总和，并且还在以每年40%的速度增长。也就是说，全球的数据总量每两年就可以翻一番。庞大的数据中到底蕴藏了什么价值？它的存在又有什么意义？这就要看企业如何利用它。
数据中所包含的信息有很多，而最具商业价值的就是和消费者相关的信息。如果可以搜集到精准的消费者信息，那么就可以为他们定制更加个性化的服务，从而比消费者自己还了解他们。当然，不是所有的消费者数据都视如珍宝，姓名、性别、年龄，甚至收入，都算是过时的信息，说其过时，并不代表它们没有价值，而是诸如此类的基本信息很容易获得。
信息是流动的，也是变化的，企业只有获得动态信息才是最有商业价值的。动态信息可以帮助企业了解顾客的消费习惯，比如他们喜欢网购还是逛商场，喜欢白天购物还是晚上购物，他们的消费理念有什么区别，他们会在什么时候做出非理智的决策。
个性化服务，旧瓶装新酒
标准化服务成就了许多知名企业，无论是餐饮、酒店，还是旅游行业，我们都能列出一批耳熟能详的品牌。所谓标准化服务，指消费者享受的服务经过标准限制和制定，不同消费者在实际体验上没有差别。标准化对企业来说很大程度地降低了采购、人力、服务等管理成本，但随着产品和服务越来越丰富，消费者的选择更广泛，始终遵循标准化服务的商家会发现他们的顾客在逐渐流失。
顾客为什么离开？他们又选择了谁？
标准化服务的最大弊端就在于，企业把所有顾客当作一个顾客来对待，而当顾客发现有其他可以满足自己需求的服务时，很容易就移情别恋。相比之下，个性化服务在管理成本上更高，而高多少则要看个性化的程度。以呷哺呷哺为例，它具备高标准的服务流程，但同时依据不同的消费需求为顾客提供了两种不同的体验，一种是吧台式分餐制的小火锅，适合2~3人的快餐式消费，另一种则是4人左右的大火锅，适合多人聚餐，这也是个性化服务的体现。但这种程度的个性化非常狭窄，它依旧是建立在压缩管理成本的基础上丰富其服务类型，企业要想达到千人千面的个性化服务，还得依托庞大的数据支持和有效的管理。
当然，千人千面的个性化服务可以作用在各行各业，但是能充分利用数据价值的依旧是与网络数字相关的产业和产品。其中最大的优势就是，企业可以通过技术支持实时获得用户的在线记录，并及时为他们提供定制化服务。2013年7月中旬，爱奇艺PC客户端全面改版，新版最大的特点就是依靠数据分析，在首页为用户提供了全面的个性化视频内容推荐。也就是说，不同用户的PC客户端将显示不同的首页内容，而且都是自己感兴趣的。
2011年9月27日，海尔和天猫在网上发起了用户定制电视活动。顾客可以在电视机生产以前选择尺寸、边框、清晰度、能耗、颜色、接口等属性，再由厂商组织生产并送货到顾客家中。这样的个性化服务受到广泛欢迎，2天内1万台定制电视的额度被抢光。类似的定制服务还出现在空调、服装等行业，也都受到了顾客欢迎。
这些例子已经展示了未来商业的曙光--通过满足个性化需求使顾客得到更满意的产品和服务，进而缩短设计、生产、运输、销售等周期，提升商业运转效率。
个性化服务为何难落地
据统计，95%的企业并未利用它们的数据，而39%的营销人员认为他们也无法通过数据正确预测出客户的需求。如此大量的数据被空置，而又有相当比例的数据总是被浪费，所以不是个性化服务难落地，而是数据根本没有被充分有效利用。同时，也受当下技术水平的限制，数据很难转化为服务。犹如你有一块美玉，但就是没有精巧的手工技术把它雕琢成一件价值连城的艺术品。
2013年3月12日发布的《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书提供了大数据应用的五大关键性建议，包括“以客户为中心”,制订前期“大数据战略规划”;制定全面完整的企业“大数据蓝图”;从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”;根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”;定制可衡量的指标分析“大数据 ROI（投资回报率）”.
该结论来自IBM与牛津大学共同进行的大数据研究。该项目对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士进行了调研，采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。
理想的个性化服务
要想为用户提供理想的个性化服务，企业必须掌握两点：一是如何通过数据充分了解用户的个性；二是合理地掌控和设计服务的个性。
了解用户个性，就是要为用户提供他们想要的产品和服务。首先，企业需要在庞大的数据库中，找出最具有含金量的数据；其次，把数据表现相同的用户分为一类，依据用户数据表现设计针对性的服务。在这里，企业的服务能否做到位，关键是有没有抓住最核心的数据。但不得不思考的一个问题是：通过数据分析所归类得出的服务项目太多，是否会导致管理成本增加，同时降低服务效率呢？
个性化分散的单位可大可小，大到一个有同样需求的客户群体，小到每一个用户都是一个个性化需求单位。而过于分散的个性化服务，会增加企业的服务成本和管理的复杂程度，所以要合理掌控和设计个性化服务。考虑是不是所有提供的数据都应该将它们转化为服务？所增加的成本和实际收益是否成正比？如果服务成本的增长并没有换得更好的回报，那意义何在？
总之，企业实现个性化服务的最大难点一是关键数据的可靠性，二是管理成本的可控性。具体来说，个性化服务设计的出发点就是对关键数据的分析，如果数据筛选和分析有误，那结果可想而知；个性化服务附带着各种成本的增加，比如数据管理。个性化服务在某种程度上只能以消费群体为单位，而非每一个消费者，同时必须考虑企业实际的成本投入和收益回报。
个性化服务落地四步骤
1、提取海量基础数据。企业拥有大数据就像拥有金矿，这座金矿的含金量高低，直接影响到能提炼出多少黄金。同样，大数据的质量好不好，也直接决定了企业后续能利用的数据有多少。
2、挖掘有用的核心数据。从基础数据中提炼有用的数据进行整理与匹配，就是数据的挖掘。数据挖掘需要专业的数据公司来操作，一般企业很难具备这样的专业能力。那么，企业是否愿意开放自己的核心数据？是否有经济能力聘请专业公司？这些都需要权衡。
3、响应市场营销数据。数据结果用于营销后，企业要进行响应。数据被挖掘出来后可以应用于某个细分市场，企业还要制定有针对性的营销策略。
4、维护会员服务数据。对营销方案的执行和实施以及后续服务，进一步考验企业的管理与应变能力。
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