3.6.3应用化（产品化）
把用户、数据和算法巧妙地连接起来的是数据应用（或数据产品），这也是大数据时代特别强调数据产品重要性的根本原因。最终，大数据的成功最关键的一步往往是一个极富想象力的创新应用。智能化数据产品的要求是非常高的，不仅仅是与最终用户形成个性化、智能化的交互，而且还要有完好的用户体验与突破的技术创新。比如金融行业的“秒贷”，就是基于算法的数据智能实时发挥作用，最终实现秒级放贷，这个是传统的金融服务没法想象的。这样的智能商业才是对传统商业的颠覆。
比如，大数据营销是一个热门的大数据应用。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。
● 市场预测与决策分析支持
数据对市场预测及决策分析的支持，早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例就是那个时候的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据必然对市场预测及决策分析上一个台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
● 发现新市场与新趋势
基于大数据的分析与预测，对于企业家洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，微软研究院通过大数据分析对奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其他各项奖的预测全部命中。
● 客户分级管理支持
面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录的分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像的各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社交数据，丰富用户不同维度的标签，并可以动态地更新消费者的生命周期数据，保持信息新鲜有效。
●大数据用于改善用户体验
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们使用你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代，或许你正驾驶的汽车可以提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅
人工智能与大数据技术导论
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