眼下，BAT（百度、阿里、騰訊）三大互聯網巨頭正在上演爭奪移動客戶端的“三國演義”，其實質就是大數據之爭。
　　
　　移動互聯網風生水起，讓數據變得豐富多樣，質感鮮明，顯示出它的移動性、碎片化和私密性。大數據里面有商機。在這個信息龐雜、數據處理技術十分先進的時代，只要你有全新的理念，就能從一大堆數據中得出各種各樣的商業推理，挖掘到豐沛的商機。
　　
　　在美國的一些超市里，啤酒和尿片往往擺在相鄰兩個貨架上。啤酒和尿片，原本是風馬牛不相及的兩種商品。但商家在大量數據中挖掘到這樣的商業現象：在美國，有很多年輕夫婦，孩子的尿片用完后，女主人在家哄孩子，男主人去超市買尿片。買完尿布后，男主人通常會順帶拿幾瓶啤酒放在購物籃中，于是啤酒和尿片就這樣神奇地“撮合”到一塊。
　　
　　大數據似乎是一堆雜亂無章的數據，但憑借統計技術把一堆看似沒有關聯的數據串聯起來，枯燥的數據就鮮活起來。海量數據一旦形成邏輯鏈條，冷冰冰的數據就有了商機。
　　
　　印證大數據商業魅力z*經典的案例，當屬美國網飛影視公司（Netflix）向q*推銷的恰如西方政壇萬花筒的美劇《紙牌屋》了。網飛公司通過分析3000萬北美用戶觀看影視的習慣數據，發現奧斯卡影帝凱文·史派西、美國大導演大衛·芬奇和英劇《紙牌屋》這三個關鍵詞在受眾中存在概率較高的交集，由此預測將這三種元素結合在一起拍攝的影視將會風靡q*。果不其然，《紙牌屋》一問世，立刻火了起來，男女老少趨之若鶩。奧巴馬總統在推特上的一句“請粉絲不要劇透《紙牌屋》”，更是“火上澆油”。在網飛公司影視發行覆蓋的國家，《紙牌屋》的收視率無不高居s*位。
　　
　　網飛公司擁有一個龐大的數據庫，每天用戶在Netflix網站上產生高達3000多萬個行為、400萬個評分、300萬次搜索請求，詢問劇集播放時間和設備。這些都被網飛公司轉化成代碼，當作內容生產的元素記錄下來。大數據的商業魅力可窺一斑。
　　
　　“大數據”概念引入影視產業后，為項目的投資決策、劇本撰寫、演員組合、影視制作、流程調整、營銷策略提供了實質性的幫助。制片商基于對觀眾喜愛的分析，尋覓觀眾喜愛的演員出演相關的角色，預測、設計觀眾追求的劇情，甚至去預測票房價值。這些所有的預測，都是基于占有的大量數據，經過一定的模型處理、邏輯推理得出的。
　　
　　大數據是客戶信息、渠道軌跡、營銷藝術的科學整合。目前電子商務行業已把大數據作為參與市場競爭的核心元素，誰能擁有大數據，在市場上就占得先機。正因為如此，大數據正成為商家拼搶的商業資源，可謂得大數據者得天下。
　　
　　回過頭來再說百度、阿里、騰訊三大互聯網巨頭的大數據之爭。
　　
　　就百度而言，互聯網搜索引擎從第一天開始就是大數據應用，百度義無反顧地承擔了從互聯網海量數據中找出需要的信息這一使命，百度擁有兩種類型的大數據：用戶搜索表征的需求數據，爬蟲和阿拉丁獲取的公共web數據。
　　
　　阿里方面，馬云宣稱平臺、金融和數據是阿里未來的三大戰略方向。阿里設立s*席數據官，并已把s*席數據官陸兆禧擢升為CEO，還將移動APP數據公司友盟收入囊中。阿里擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易挖掘出商業價值。倘若阿里旗下的淘寶網對所有在線購物的消費者作統計分析，就能得到網購的各種數據，淘寶網可用它來調整戰略，商家可用它來布局倉儲。
　　
　　騰訊則把目光盯在與流量相伴的數據分析上，從中挖掘、分辨出用戶的行為模式、興趣偏好等，打造專屬于每個人的智慧門戶。騰訊擁有用戶關系數據和由此產生的社交數據。依據這些數據，可分析人們的生活行為，挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來。
　　
　　但大數據也不是萬能的。不要以為凡是海量數據就一定會有商業價值，其實海量數據中的80%至90%都是無用的，只有10%至20%的數據才可能會產生一定價值。在此類數據庫中，雖說隱藏著無數商業秘密，也孕育著很多機遇以及潛在的成功，可要將這些信息利用起來卻是一項令人望而卻步的大工程。處理大數據絕非安裝一套系統就能唾手而得。需要使用正確的技術和工具，制定合適的政策和工作流程，物色善于使用分析法和預測分析軟件的統計人才，從而打造產品和服務，以滿足瞬息萬變的市場需求。大數據的處理需要企業有長遠眼光，舍得花血本，在數據倉庫、數據可視化工具、數據整合、商業智能、商業分析法和預測建模上大量投入。
　　
　　著名咨詢公司CorporateExecutiveBoard 在跟蹤了5000 家公司所做的一項研究中發現，盡管分析數據并獲得有效信息的能力已成q*各組織的頭等大事，但真正在這方面取得顯著成績的公司并不多見。所以，有賢達將處理大數據的工作比喻為“在一堆稻草中尋找一根針”。
　　
　　當然，真能尋找到這根“針”，也許就是商業競爭的“定海神針”了。