对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。）传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于Facebook、Twitter、LinkedIn 及其他来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了：呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。

不同类型的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息（或说数据）从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此，一般来说，企业用以分析的数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体，越接近于真实。

因此，大数据分析意味着企业能够从不同类型的数据中获取新的洞察力，并将其与企业业务体系的各个细节相融合，以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题，亚马逊CTO Vogels曾经说过，“在运用大数据时，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”可以预料，在不远的未来，企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。

目前，今天的企业的数据应用情景下有以下六个方面用途。

（1）与数据源整合。如果还仅是微博数据、论坛数据、广告数据、调研数据那肯定是死路一条，即便你拥有了最前沿的微信数据，数据整合间的交叉分析和提出是毋庸置疑的趋势。

（2）与CRM 集成。目前而言社会化聆听本质去获得消费者洞察，而将这些数据、洞察与企业CRM 数据库进行交叉对比，或者来扩充、优化企业CRM 资源，形成企业CRM 数据生命周期管理。

（3）数据指挥中心。一个实时的系统，一年365 天、一天24 小时的数据可视化呈现，直观将带来对市场变化积极追踪的关注，从而做出指挥管理。

（4）到老牌BI、ERP 中去。老牌的信息化厂商一定不会错过这个社会化媒体时代带来的时机，作为BI、ERP 的一个数据模块正在悄然进行。

（5）创影响力分析。这是一个需要一定的传播知识和传播实践融入进来综合发展的行业，需要有专门的算法和特定的知识，这个行业很大也会带来很多惊喜或惊讶。

（6）做社会化调研。越来越多的调研案例，正在采用这种方法作为传统调研的补充。

所以说，大数据分析不是万能的，但只要你选择正确的方向，观察企业合理的数据源，制定好数据处理的思路还是大有可为的。