本文的作者正和岛何川，他认为虽然大数据的概念十分热，但是对于很多实体企业与传统行业而言如何将自身业务数据化来得更加实际，更为靠谱。
数据是个好东西，它可以反映用户过去的行为轨迹，也可以预测用户将来的行为倾向。随着数据分析工具与数据挖掘渠道的日益丰富与多样化，数据存量越来越大，数据对企业也越来越重要。这直接催生了大数据的概念火热与流行，但对很多实体企业与传统行业而言，大数据仍显得陌生，甚至不知道大数据怎么用。
我也一直思考，实体企业与传统行业该如何迎接并立足于大数据时代。在接触一些企业主、金融分析师包括数据管理方面的专业人士之后，我认为：当前阶段，与其意淫大数据，不如扎扎实实地完成企业自身业务的数据化(这就像电子商务，核心还是商务电子化一样)。
首先，企业最终想要的是用户，而不是大数据。大数据只是为企业更好地粘住用户、开拓市场提供了一种决策支撑。
其次，海量数据本身并没有太大价值，它更是一种对用户既有行为的量化与累积。我们拿过去某一时段的数据，来预估一个新时段的用户行为，本身就有待推敲(当然，也不能说他完全没有价值，这就像经验重要，但经验往往不可靠)。
第三，比已经存在的大数据更重要的，是弄清楚这些数据是通过什么方式产生的，从哪些领域产生的，会对经营行为产生哪些影响，进而倒推出数据化与企业经营(员工管理)、用户行为的内在逻辑。
第四，数据化不会一蹴而就。它既涉及到对现在业务指标的量化处理，也有对企业员工的量化考核，它一定是细节而具体的，而且用数据说话，用数据决策，也是一种需要培养的决策思维。
第五，短期内，大数据还不能覆盖到所有行业与企业，云计算等概念对大多数企业而言还很遥远，还是要把重点聚焦在企业自身的业务模式上。
那么，企业该如何着手数据化呢?我主要想到以下几点。
第一、经营业绩数据化。
这一点是最好理解也是最容易被忽略的。随着国内企业的财务报表制度的愈加完善，如何让非财务人员(尤其是中层以上管理者)对企业的整体经营业绩保持一个数据敏感度，并能根据不同时期经营业绩的变化来调整策略，成为新的要求。
据我了解，目前国内的不少数企业的财务报表仍然流于形式，经营管理多依赖于决策者自身的经验，这必然会增加企业经营的风险。所以我建议，企业负责人首先要重视对整体经营业绩的数据化。分部门、分阶段(比如惯例上的季报，能不能变成内部的月报)、分重点对企业整体经营情况进行数据公开，供决策者参考，并培养决策者的数据意识。并通过更加合理与便捷的渠道让企业管理者实时了解企业的经营业绩等等。
尤其随着国际化的进一步加深，企业的经营业绩将受到更多外部因素的影响，如何建立有效的外部数据观测模型，将成为企业降低经营风险的重要手段。
第二、业务模式数据化。
目前很多企业不是不想利用大数据，而是自身业务模式难以产生有效数据，这就对企业自身业务模式的数据化提出了要求。
拿传统零售业来说，尽管也有一些会员管理，但是由于能够收集的信息很有限。比如顾客在这个门店什么时候来过一次，什么时候浏览过哪个产品，浏览时是什么感觉，甚至包括表情等等，这些数据很难通过传统的线下方式进行收集，也很难与他每次光临门店的信息进行对比，很难快速地在他下次光顾的时候找到一个合适的东西推荐给他。现在有很多的零售行业，他们有很多好一些的方法。那么店铺里面大家知道这个摄像的设备是很普通的，利用这些设想的设备，利用采集的图象的识别和分析，脸部的表情，浏览过哪些商品的记录和分析，这些信息的采集，就能够很好地帮助店里面的人员来分析顾客整个构成的情况，我发现很多实体店在这个方面有很多的想法，希望有这样的IT公司来帮他实现这样的IT支撑解决方案。
同时，现在的实体零售业正在经历一场转型——实体店和线上互动——实体店只是变成一个展示、宣传的平台，它的实际销售行为很多是发生在网上的，也就不再需要那么多的实体店，进而可以把实体店开在一些更方便顾客到达的地方。顾客在实体店里面看的东西，想买的时候可以到网上买，还能送货上门。