大数据、人工智能和人类智能成为智能数据时代的三个要素。数据的积累可以为人类获得更好、更粗糙的洞察分析，加强人类经验，加强人类智慧。避免数据信息碎片化，切断大数据应用于最后一公里的过去2016年，是大数据从概念到稳步落地的一年。

在过去的一年里，互联网行业、电信行业、金融行业、房地产行业、汽车行业、娱乐行业、教育行业、零售行业、能源行业、医药行业、政府机关等都有不同程度的认识和实施大数据。大数据产业发展两年后，从探索阶段转变为应用阶段。数据被定义为最重要的资源，受到企业的尊敬，在经营过程中发挥着最重要的作用。

企业看到数据价值，从被动理解南北积极接吻。数据如何与业务场景融合，如何成为生产力，如何指导业务决策成为企业最关心的问题。数据本身没有价值，必须与商业市场需求融合，产生化学表现，反映商业价值。大多数企业仍然把精力放在数据结构、技术平台、数据收集等探索工作上，不合理地顺应数据价值的发展途径，也不从数据中看到确实的商业价值，看到智慧的力量。

许多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用于场景和价值，因此无法明确提出大数据的精准市场需求。由于业务部门市场需求不明确，大数据部门是非收益部门，企业决策层担心投入大量成本，许多企业在建立大数据部门时犹豫不决，更好的企业处于冷静尝试的态度，完全影响企业大数据方向的发展因此，这方面需要大数据从业者和专业人士共同推广和分享大数据应用于场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。在大数据时代，企业面临大量数据，其中80%的数据是非结构数据。

企业必须整合所有数据，将数据作为资产进行管理。数据是经济和用户市场需求的系统，利用数据分析和数据挖掘有助于企业找到商业机会，构筑数据价值。数据价值可以非常简单地总结为协助企业提高效率，降低成本，减少商业收益，指导商业决策。数据应用于数据价值的明确反映，智能数据时代的数据主要集中在客户分析、数字运营、正确营销、风险控制、智能决策等几个方面。

商业竞争的白热化突出了时间的价值，很多产品决策和商业决策必须在短时间内进行。否则，就不会失去市场的机会，有可能被竞争对手模仿或打破。数据对商业决策的影响力不断加强，数据承接的商业决策分析对时间和精度的拒绝更加脆弱。

在这种情况下，智能数据时代对企业的拒绝更低，对数据处理技术、数据分析、数据决策的拒绝也更严格。企业开始大数据最重要的挑战是数据的碎片化。如果不切断这些数据，大数据的价值就无法挖掘。大数据必须有不同数据的关联和统一，才能充分发挥解读客户和解读业务的优势。

如何切断不同部门的数据，构建技术和工具共享，更好地发挥企业大数据的价值。

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