大數據分析除了讓企業更加「理解消費者」之外，也讓「資料的蒐集與分析」成為企業的另一項重要資產。<雲端資料的殺手級運用>書中指出，在2010年麻省理工史隆管理學院與IBM的分析報告裡顯示，從100多個國家、30多個行業別以及近3千位高階主管的調查中發現，運用數據分析技術的企業，其績效表現平均值比表現差的企業高出4倍；此外，在「利用分析技術指導未來策略」與「利用分析技術指導日常運作」的兩項比例上，表現優秀者也比表現較差者皆高出一倍。
調查發現，全面運用分析技術的企業，透過行為分析讓消費客群持續的增加，以資訊管理、業務分析、內容管理等來優化業務流程，或是透過財務規劃分析將企業的利潤結構和成本來源進行改善。另外一方面，表現較差的企業，在客戶服務、產品研發、風險管理等的重要面向傾向於用直覺進行判斷和操作。隔年擴大到4千5百分的樣本數、更深入的研究調查後發現，應用程度較深的「已轉型」與「經驗豐富」的企業，遠較僅是「有意願轉型」的企業，兩者的績效差距持續擴大中。從這個調查報告來看，大數據分析技術似乎已蔚為企業發展的主流趨勢之一，運用的意願與程度，無論在客戶面、人力資源面或策略面，都牽動著企業因應市場變化與提高績效的能力表現。
今年以無黨籍候選人參選、成功交出漂亮成績的新任台北市長柯文哲的競選團隊，許多評論表示除了大環境民心思變以外，透過科學化、大數據方法的操盤策略，更是精準掌握民意的祕密武器。由一支5人組成的沉默軍團，每天從1千4百萬人的臉書用戶與6億個讚的海量資料中，偵測什麼是當下民眾關心的議題、什麼是民意現在的導向，進而提供重要分析數據做為具體策略的判準。
大數據分析就是有著如此神奇效果的民意偵測器，社群網路的特性與一般電話調查、街頭採訪不同，其內容的言論與分享貼文都是屬於自發性的，是未經過任何刻意思想介入、未經修飾，最坦率的直接民意。這也是海量資料(big data)近期成為十分熱門話題的原因，全世界每一分、每一秒鐘都有數以萬計的結構化與非結構化資料正在產生中，而這資料量的龐大已是原有的基本分析工具所無法處理的。據<雲端資料的殺手級運用>資料的顯示：
每一秒一家大型醫院會產生12萬筆生理健康數據；每一分鐘，YouTube網站上傳影片的總長有72小時；每一天，一家銀行要處理500萬筆信用卡交易、一個推特(Twitter)網站上有2.3億條推文(Tweets)。……
其他更驚人的一分鐘網路數據包括：
- Facebook上產生超過68萬條內容
- 超過27萬美元的網路購物交易
- 蘋果商店裡的APP被下載達4萬7千次
- Flickr用戶分享了3,125張照片
- 有217名行動網路新用戶誕生
在網路仍在不斷延伸、擴張的未來，資料數據產生的速度將更加驚人。而什麼是大數據的特性?它不只是大，也代表著是內容龐雜的、難以儲存的非結構化資料；過去除了儲存在企業內部的銷售與庫存等資料以外，客服中心的通話紀錄、臉書或推特等社群網站的文字發佈、智慧型手機裡全球定位系統(GPS，Global Positioning System)產生的位置資訊、各種感測器每秒產生的圖像與資料，或是企業蒐集分析的資料種類，都比往年大幅的增長。而這些資料過去僅是儲存在資料庫中，現在則是企圖從中擷取出有用的知識。此外，透過各項資料工具、每分每秒更新的驚人頻率，也是大數據的特性與挑戰。
大數據的功能不是「資料」本身，而是如何從中獲得「分析」。從企業、政黨或其他組織的困境中，必須透過一連串資料探勘的摸索過程；從定義問題、選擇資料、處理資料、排除不必要的偏誤之後，再將處理過的資料，經由統計、技術工具運算後，以圖表、數值等方式擷取知識，才能以結構化的資料進行解讀與決策判斷。這樣的過程打破了企業從既有已知內部資料的限制，擴充到探索未知的外部資料，在原有的框框中，開啟無限可能的洞察力。因此，如何利用大數據和各種支撐大數據的技術工具，了解普遍民意的即時動向，改善營運績效、創新服務與產品，以體察消費者需要什麼，將是未來不同產業、不同領域的決策者值得花時間好好思考的重要面向。
參考資料：
1. <雲端資料的殺手級運用>，2013年，胡世忠著，天下雜誌股份有限公司出版。
2. <BIG DATA讓你看見真實欲望>，2013年，宋吉永著，悅知文化出版。
3. <揭密柯文哲股份公司>，2014年12月8日，商業周刊第1412期。