今日世界，产品与服务的可替代性日益显著，因此，企业必须知道并深入了解用户的期望与需求，这样才能赢得关键竞争优势。大数据分析可以将所有数据源集中起来，并提供获得用户数据的简易途径，之后便可对用户数据加以评估。诸如，谷歌和亚马逊这样的成功企业正是在这方面处于领先地位。通过智能方式连接内外数据，企业可以确保产品与服务能够满足目标用户的需求。
随着更为复杂的用户需求涌现，相对于采集、储存，数据挖掘是大数据走向应用创造价值的关键，精细化数据分析将成为驱动企业业务增长的关键功能，让大数据战略释放出大红利，催生出全新应用和商业模式，孕育出新产业和新的经济增长点，总之，以数据挖掘为核心的大数据价值输出新时代，正在趋近。
作为数据应用领域的佼佼者，诸葛io也发现仅仅是洞悉用户是远远不够的，更重要的是实现商业价值的增长，助力商业模式的创新，通过用户跟踪技术和简易集成开发，诸葛io帮助企业挖掘用户的真实行为与属性，实现自助式的数据驱动业务分析，进而实现业商业价值的提升。
大数据——经济变革新引擎
大数据链条划分，目前国际主流做法是分为数据获取、预处理、存储、挖掘或分析、可视化五个关键环节，挖掘被认为是核心。
如果把大数据比作石油，那么挖掘就是勘探、钻井、提炼、加工。核心是把数据资源变现成商用价值。以前是对于数据资源的利用，更多是信息的获取，例如企业通过经营数据的分析统计，总结过去的经营活动。而现在不再局限于信息获取，同时实时数据资源的挖掘，可以优化业务模块，可以催生新的业务模块，这是颠覆性的。
据全球知名咨询公司德勤发布的《2016分析趋势报告》，数据挖掘的威力和价值正在凸显，助推人们决策的更明智化，优化企业和社会运转，而商界正在积极寻找可以让他们赢得优势的科学方法。”我们已经走进数据价值输出的时代，“大数据依靠挖掘而呈现的巨大商业价值，正在成为推动经济变革的新引擎。”
诸葛io创始人&CEO孔淼表示，随着线上线下信息化的发展，数据整合也变得更加困难。有一个不可忽视的事实：随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
从中国的情况来看，数据爆炸主要来源于三个方面：一是企业管理信息化的深入，ERP/PMS/CRM等信息化系统积累大量的数据，在提高效率的同时，也在积累着大量的数据;二是服务互联网化的普及，App和网站从信息平台延伸成为了服务平台的基础，导致新增了很多可用数据衡量服务的平台;三是新技术的不断增加，人脸识别，红外体感可以识别线下行为，让越来越多的用户行为可用数据来做监测和分析，这无形中增加了大量的数据。
线上线下的信息化背后，产生的大量数据，如何整合，并发挥出商业价值?
在进行海量数据汇集过程中，有一个难题就是数据格式不统一、标准不统一。形态各异的数据正是大数据的显著特征。海量的图片、声音和视频甚至互联网上的闲言碎语……《2017德勤技术趋势》将这些非结构化的数据称之为暗数据，并认为这些暗数据是比以往任何时候都更有价值的数据源，当然，对挖掘技术的要求也越来越高。
在移动信息化研究中心发布的《2016中国大数据市场研究报告》显示，国内大数据企业此前主要聚焦在技术壁垒较低的应用、可视化等环节，而在存储和挖掘等环节，极少有企业切入。但从2013年到2016年，数据挖掘在大数据产业链中的分布情况从4.1%上升到9.2%。这意味着越来越多大数据企业和数据科学家加入到“暗数据挖掘”战。
对数据挖掘，麦肯锡显现出积极态度。麦肯锡全球研究所一份报告指出，到2025年，物联网11.1万亿美元的年产值中60%将来自于对数据的整合和挖掘。
诸葛io创始人&CEO孔淼表示，随着中国经济不断放缓，互联网时代多元化商业模式的不断发展，众多行业也面临着高昂获客成本和高流失率的双重挑战。流量红利时代已宣告结束，互联网用户增长放缓，获客成本增加。过去互联网流量处于疯狂增长阶段，但现在每年的增长仅为10%左右;更为关键的是，随着中国经济的发展放缓，也要求众多行业变革过去的发展模式。所以，数据驱动进而实现价值挖掘就显得迫在眉睫。
红利消尽，经济放缓，如何通过精细化运营提升企业价值?
效率成主场，诸葛io深入业务场景助力增长
“如果说以阿里巴巴、百度、腾讯为代表的企业，是把信息连接起来，解决信息传递问题，商业模式是以广告为主的流量变现;而以滴滴、摩拜等为代表的新一代企业，则是把人和物连接起来，解决效率问题，商业模式也不一样。
如今，打开今日头条，你喜欢的一类新闻或短视频就会直接呈现;打开淘宝，你喜欢的商品就会直接推送、购买商品的物流情况清晰可见;打开英语学习APP，为你量身订制的外教英语课在下班路上即可开课……流量世界里，用户应用效率在提升，企业提供的内容与服务也越来越精准。
那么，在红利消失的“注意力经济”时代，如何精准定位获客渠道?如何精细化运营，挖掘更大的用户价值?如何洞察客户流失的真实原因?如何减少用户流失?如何通过数据洞察实现业务增长?诸葛io的答案是深入到具体场景中解决问题。
随着大数据技术和认识的不断发展，越来越多的人也开始意识到，数据作为一种生产资料，如果不积极探索它、利用它、分析它，那么数据就如同沉睡的“金矿”，真正的价值无法体现出来。具体讲，对于一个企业来说，对内需要通过大数据优化企业信息化系统，优化成本结构;对外需要通过大数据减少客户流失，增加高价值客户。因此，以用户为中心，深挖行为数据、设定核心指标、梳理业务流程，最终用数据发现问题、驱动决策，这才是大数据应该产生的真正价值。
大数据在中国发展迅猛的同时，不同行业、不同企业也处于不同的阶段，有的处于数据平台建设阶段，有的进入到数据价值挖掘的探索阶段。所以，真正的大数据落地，既要结合行业场景化的需求，也要对行业有足够深入的了解，更要认清企业所处不同的大数据阶段，从而实现大数据价值挖掘过程中的“对症下药”。
- 信息获取时代：只解决企业内部管理问题，采集的是一些少量的数据，KPI、订单、业务，总结经营活动等基本业务状况。
- 信息挖掘时代：随着信息化系统对外使用，更多承载着客户服务，数据量猛增，如何结合数据思考规律，这也是诸葛io与传统统计的区别，诸葛io全面采集数据，帮助企业分析产品，运营策略，寻找更优质的市场渠道。
- 信息输出时代：融入更多自动化的分析，找出高价值客户，高流失客户，自动化的通过用户后续行为，评估推广渠道的质量并实现自动优化，这将是价值驱动更多要解决的问题，即，把信息和输出价值结合在一起。但大多数企业，更多的停留在第一和第二阶段，如何帮助这些企业紧跟数据技术发展的趋势，这也是一个大问题。所以，诸葛io的切入，其核心是为了解决这些问题。
以前，很多流量生意都是一锤子买卖，大数据则实现了把流量变成存量的过程，把数据形成资源，甚至资产化，流量承载的内涵在不断扩展，流量经济也逐渐走上内涵式的发展道路，即，除了用户规模外，用户的粘性与忠诚度已成为企业关注的重点。
诸葛io通过获得并积累数据资产，提高数据价值密度，自我优化分析模型探寻未知的事物关联性，快速响应变化，通过对用户行为数据的深入挖掘，实现在大数据分析与应用基础上的效率提升。
上线2年多以来，诸葛io在服务数以万计的行业客户中，不断积累并梳理不同行业中各种细分场景的共性和特性，为每个行业和角色注入数据驱动基因，针对科技金融、新零售、在线教育、内容&社区、工具类、O2O、汽车、SaaS八大行业提出解决方案，助力企业快速建立贴合业务增长的指标体系，从而快速从数据中获益。
数据驱动不仅是技术手段，更是实现业务增长的得力助手，诸葛io旨在通过细分场景、细分行业的专业服务，依托强大的用户洞察能力，助力企业轻巧从容的实现业务增长。
本文作者：佚名
来源：51CTO