不管大数据如何炙手可热，除非为了大数据而大数据，都不能够回避这样的一个问题：使用大数据，究竟可以做点什么？
不管大数据如何炙手可热，除非为了大数据而大数据，都不能够回避这样的一个问题：使用大数据，究竟可以做点什么？
用大数据做点什么？先不说怎么做，能不能做。还是要回归根本：大数据究竟带来什么。有人说，IT并不创造价值，IT的价值是透过传统产业效率提升来实现的。大数据作为IT的一部分，也符合这样的一个规律。
如果进一步思考，传统产业效率是怎样借助大数据来提高的呢？说什么大数据提升决策能力，什么全数据分析，提升人的认知水平。这些统统是理论，既然是理论，往往无懈可击。但理论的实际价值在于落地，与实践相结合。
当大数据与实践相结合之后，给我们带来哪些新商业模式和价值呢？在“行业大数据：理想丰满 现实骨感”一文中，曾经说过，RTB、DSP、SSP、Ad Exchange和Ad Network都是互联网大数据应用的代名词，但对于传统行业/企业来说，这些还是缺乏借鉴的价值。
对于传统行业/企业，其实也可以找到一些大数据应用的关键词，例如：银行卡欺诈分析、银行卡实时监控、运营商客户流失分析、购物篮分析、病理诊断等。实际上，这些应用并不是大数据创造出来了，但大数据会让这些应用发生根本性的变化。
以电信客户流失为例（参见：大数据应用厂商Actian在行动），运营商的客户基础实际上很薄弱，小到一个资费促销，或者手机捆绑，就可能导致客户流失。当年我曾收到很多朋友换号186的短信，恐怕都是拜苹果所赐。现在想一想，如果有大数据分析预警，这样的事情也许就不会发生，至少可以采取措施，避免一边倒局势的出现。
4G也是如此，很多人并不知道会比3G快多少，也不知道TD-LTE和WCDMA究竟有什么差别，但WCDMA的标签是3G，TD-LTE的标签是4G，多数人会选4G。还是哪些话，如果有大数据分析，联通、电信也许不会这样的被动。
我问过一些同事为什么一直用中国移动，原因很简单，其号码绑定了很多服务，如银行卡、QQ、支付宝等，多得自己都记不清楚。但对大数据来说，这应该不是问题。所以，对于运营商来说，大数据客户流失分析就不仅是点缀，而是业务的一部分。
对于行业企业来说，与其让大数据搞得头晕脑胀，不妨也研究一下类似“客户流失分析”、“购物篮分析”这样的应用，评估一下这些应用的价值。
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