企业如何才能利用大数据分析挖掘有价值信息？传统大数据分析软件和工具主要适用于以结构化数据为主的传统数据，要想及时捕捉、存储、聚合和管理包含非结构化数据在内的大数据，以及对大数据进行深度分析和挖掘，企业越来越需要智能化的数据解决方案。

1从“3V”到“4V”，让大数据从“包袱”变成“翅膀”
商业的发展天生依赖数据来作出决策。但数据只是“大”并没有多大意义，关键是如何挖掘数据价值，将大数据的3V特征，即“大量化（Volume）”、“多样化（Variety）”、“快速化（Velocity）”增加到4个V，挖掘出Value（价值）。然而，面对浩如烟海的数据，企业在实现数据价值时仍面临着三大挑战：数据入库难、数据融合分析难、数据消费难。要想将大数据从“包袱”变为“翅膀”，还必须跨过这三道鸿沟。
通常情况下，企业的数据可以分为3种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。传统的商业系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。对于企业来说，至少有90%的数据并未录入系统。即使是针对已经录入系统的数据，面临内部烟囱式建设的业务系统，如何融合分析也是一个难题，更遑论进一步将数据用于企业智能决策和智能分析。
庆幸的是，云计算、人工智能等新技术的出现为大数据产业发展提供了技术支撑。如果说，数据是掀起新一轮价值突破的“黑金石油”，那么云和AI则是“ 炼油厂” —— 对数据开掘、传输并将其“智能熔炼”，随之回到需求源头进行数据“提纯”再利用。云计算按用量付费、可扩展的存储计算能力、便捷易部署等特点，大大降低了企业应用大数据的难度与成本。人工智能通过神经网络等领先算法，自动处理、分析大规模数据，从而获得预测性的洞察，从而指导或直接替代人工决策。
2“智能熔炼”，帮助企业大数据从量到质实现飞跃
正如《大数据时代》所言，大数据开启了一场重大的时代转型，就像望远镜让我们感受到宇宙，显微镜让我们能够观测微生物，大数据收集、分析海量数据帮助我们更好地理解世界，是众多新发明和新服务的源泉。
企业如何才能利用大数据分析挖掘有价值信息？从大数据产业链来看，主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节，其中，数据存储是产业链的支撑，参与者以传统数据库企业为主。产业链最核心的当属数据分析与挖掘，其能力直接决定着大数据应用的推广程度和范围。