某位网友在笔者的搭台唱戏文章中留言，“企业内部的大数据普及很困难，看看以前BI的推广情况就知道了 。 ”这个问题很尖锐，也直指问题的核心 。 （注：这里的BI 特指专题分析、精确营销等内容，不包括传统意义上的报表取数）
拥有大数据的企业，对内运营的意义不必多说，而判断大数据运营成功的一个标志，就是企业能否自觉采用数据化的思维和手段来解决生产经营中的问题，企业成立了新的大数据组织，这些组织的一个使命就是普及大数据在本企业的应用 。
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笔者从传统BI时代走来，知道普及BI和大数据本质并没有什么不同，面对同样的机制、业务和流程，有多少信心说大数据对内就能成功？
但仔细比较下传统BI和大数据所处的环境，的确发生了很多变化，也许能给大数据的普及以新的机会，希望能回答以上网友的质疑，当然仁者见仁了：
1、天时已经完全不同
大数据和BI本质都是数据化的运营手段，其对内推广成功与否是受制于天时地利与人和的，所谓时势造英雄，假如企业属于爆发增长期，这个时候重要的是资源驱动，速度驱动和执行力驱动，而精细化运营的手段似乎性价比不高 。
比如运营商大发展时期，新增用户不需要分析的多精细，动感地带、神州行和全球通三个品牌已经定位的很清楚，大家发力营销就可以了，春节回流车站摆摊卖卡的效率就很高 。
BI中的精确营销等手段，实施的成本现在看来其实很高，沟通成本，计算成本，数据成本，变革成本等等，特别是传统企业线下为主，大幅抑制了数据价值的发挥 。
这也是传统BI无法普及的一个根本原因，在驱动力问题未解决之前，妄谈数据价值，建模能力就失去了意义，对于依赖迭代优化的数据分析来说，甚至不会给你有效迭代的机会 。
如果企业进入了存量运营期，则需要考虑更为精细化的手段了，这个时候，BI或大数据才有了用武之地，因为数据化运营的方式性价比可能超过了传统方式 。
笔者前面说了这么多，只是为了说明，大数据要有用武之地，跟企业的发展阶段是密切相关的，当前 “大数据是大忽悠” 的说法不在少数，不能说没有道理，对于还不具备条件的企业，你跟他去推销大数据，的确就变成大忽悠了，需要辩证的看这个事情 。
因此，笔者提的决战大数据对内运营，针对的企业是有严格限制的，即已经过了高速发展期、拥有大数据、开始谋求转型发展、希望采取更为精益化手段来实施高效低成本运作的企业，比如运营商 。
2、数据已经完全不同
在传统BI的时代，其实专题分析使用的原始数据跟业务人员平时报表取数能接触到的原始数据并没有什么不同，由此仅靠挖掘能带来的价值是有限的，再好的规则或算法，也顶不上引入一个新的好数据 。
以运营商为例，以前经分( BI )用的更多的是B域数据，大概300多个核心接口，现在B域的接口超过1400个，两者相差很大，而 B域数据的量仅占到公司总数据的10-15%，运营商更多的是O域数据，比如DPI位置，位置信令等，浙江移动一天计费话单2个多亿，但上网日志700亿，两者是几何级的差距，在大数据平台未起来之前，要采集这些数据是不可能完成的任务 。
其次，B域数据更多的是结构化数据，虽然价值密度高，但从数据中生成新数据的可能性几乎为0，B域的一条用户账单记录跟O域的一条上网日志记录，后面蕴藏的含义是不同的，从上网日志我们可以爬取到网页的内容，从内容中我们能挖掘到更多信息 。
更为关键的是，大量的新数据我们还没搞懂是什么含义，大量的新数据有待于去采集，这是一个全新的蓝海 。
无论是BI还是大数据推广，将更全更多维度的数据营销出去是最重要的，有了新的生产资料，一线就可以基于生产资料马上进行生产，即使生产关系暂时是落后的 。
因此，在企业内，保持一只专注于大数据整合和质量的团队，采集解析更多的数据，终是企业搞大数据的第一要务，但现实情况往往是，即使当前企业有大数据的团队，但主要还是在做报表取数的需求类工作 。
同时很多企业传统的数据分析者的思维模式还停留在G或者T时代，全然没想过P是什么概念，也没想过去用它，这是思维的局限 。
3、平台已经完全不同
站在业务人员的角度来讲，大数据平台是hadoop还是DB2或是Oracle没有什么区别，人家要的只是一个数据操控体验，数据操控体验可以分解为以下几个要素，也正是大数据平台要解决的核心问题 。
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