事实上我们不断的强调：数据分析不仅是个人的技能，更是企业组织的技能企业招募人才之后，其实关键在于团队如何将数据的价值发掘出来，而不是在乎“你”一个人的能力有多强，诞生“数据驱动型的企业”的首要关键就在此处个人技能很重要，可是大家都知道，有经验的经理人所在关心的是：的团队能力。

有了足够的团队能力，才有机会进行所谓的“业务驱动”，发现数据的价值。这一切，其实都是需要按部就班的达成，而不是说花钱招募了专家，就可以做到的。尤其是人工智能很夯的今天!依据陈升玮先生的说法：不可以越级打怪。

过去十年中，大数据来自业务需求和技术创新的结合许多以大数据为核心战略的公司在21世纪初就已经非常成功著名的例子包括苹果，亚马逊，脸谱和Netflix的。

许多业务驱动的因素是它们成功的核心，并 解释了为什么大数据迅速成为业界最令人垂涎的话题之一。可以确定的六个主要业务驱动因素：

数字化社会的来临 技术成本急剧下降; 经过云计算实现连接; 增加对数据科学的了解; 社交媒体应用; 即将推出的物联网(IOT)。

在这篇文章中，我们将简单的说明每个业务驱动因素。经过降低营运成本创造新的收入来源，每一项都会增加了企业的竞争优势。

1. 数字化社会的来临

大数据主要是消费者驱动和消费者导向。世界上大多数数据都是由消费者产生的，他们现在都是“永远在在线”。大多数人现在每天花费4到6个小时，并利用各种设备和(社交)应用软件产生数据。每次点击，滑动或发消息，都会在世界各地的数据库中产生新的数据。因为现在每个人的口袋里都装有智能手机，所以数据产生的数量已经是难以理解了。一些研究估计，60%的数据是在过去两年内产生的，这很好地表明了数字化社会发生的速度

2. 技术成本直线下降

与收集和处理大量不同(各种各类)数据相关的技术变得越来越便宜。数据存储和处理器的成本不断下降，使小型企业和个人能够参与大数据的各种分析与解析活动。对于储存设备的容量，经常引用的摩尔定律仍然认为储存密度(因此容量)是每两年翻一番。技术成本的暴跌已经不在话下 。

除了储存成本的急剧下降之外，大数据之所以可以让人类承受且应用的第二个关键因素是开源大数据软件框架的开发。最流行的软件框架(现在几乎被认为是大数据的标准)是用于分布式储存和处理的Apache Hadoop。由于这些软件框架在开源中具有高可用性，因此在组织中启动大数据的工作变得越来越便宜

3. 经过云计算实现连接

云计算环境(数据远程储存在分布式储存系统中)使得快速扩展或缩小IT基础架构并促进按需付费模式成为可能。这意味着想要处理大量数据(因此具有大量储存和处理要求)的组织不必投资大量IT基础架构。相反，他们可以许可他们所需的存储和处理能力，只需支付他们实际使用的金额。因此，大多数大数据解决方案利用云计算为企业提供解决方案变为了可能

4. 增加对数据科学的了解

在过去的十年中，数据科学和数据科学家这个名词已经变得非常流行。2012年10月，“哈佛商业评论”称数据科学家为“21世纪最性感的工作”，其他许多出版物近年来都在这个新的工作岗位上描述了许多，也助推了对数据科学家(以及类似职位)需求的增加，许多人积极参与数据科学领域。

因此，关于数据科学的知识和教育已经非常专业化，并且每天都有更多的信息可用。虽然统计和数据分析以前大多仍然是一个学术领域，但它很快成为学生和社会人士的一项热门话题

5. 社交媒体应用

每个人都了解社交媒体对日常生活的影响。然而，在大数据研究中，社交媒体起着至关重要的作用。这不仅是因为每天通过Twitter，Facebook，LinkedIn和Instagram等平台产生的大量数据，还因为社交媒体提供了关于人类行为的近乎实时的数据。

社交媒体数据以前所未有的 模提供对“公众”的行为，偏好和观点的见解。因此，对于能够从这些大量数据中获取意义的任何人来说，它都是非常有价值的。社交媒体数据可用于识别客户对产品开发的偏好，针对未来购买的新客户，甚至针对选举中的潜在选民。社交媒体数据甚至可能被认为是大数据最重要的业务驱动因素之一

6. 即将推出的物联网(IoT )

物联网(IOT)是实体的设备，如车辆，家用电器和其他嵌入有电子设备，软件，传感器，执行器等连接物所构成的网络，使这些物体能够连接和交换数据。随着消费品供货商开始在家用电器中加入“智慧”传感器，它越来越受欢迎。虽然2010年普通家庭有大约10台连接到互联网的设备，但到到2020年，这个数字预计将增加到每户50个。这些对准连接之后，所需要处理的数据，将会更可观，也是这些对象联机价值发掘的根本之处。

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