对于大型企业来说，当许多高管想到大数据时，通常会想到大量的数据，这导致了一个普遍存在的观点，在数据和分析方面，数据量越大越好，而往往忽略了数据结构的多样化
对各大行业调查报告显示结果表明，当被问及关于大数据成功的驱动因素时，69％的企业高管称数据品种是最重要的因素，其次是数量（25％），速度（6％）落后。在企业界，整合更多资源可以找到巨大的数据，而不是更大的数额。可见处理和管理大数据量并不是决定大数据投资驱动的关键因素。相反，它是整合更多数据源的能力，例如新数据、旧数据、大数据、小数据、结构化数据、非结构化数据、社交媒体数据、行为数据和遗留数据等多样化数据类型。
大数据的实践是整合多样化数据源
对于大型企业来说，当许多高管想到大数据时，通常会想到大量的数据，这导致了一个普遍存在的观点，在数据和分析方面，数据量越大越好，而往往忽略了数据结构的多样化。这就促成了大数据的神话，大数据等同于大量的数据。一个企业大数据应该是是汇集了各种数据所有的信息来源：
- 客户群体信息来源
- 客户地域信息来源
- 客户年龄信息来源
- 竞争对手信息来源
- 客户性别信息来源
我们以电商购物平台为例，客户在线购买一件商品，我们可以追踪到客户的在线的任何数据。并且可以生成大量的结构化和非结构化数据。 例如人口统计：年龄，性别，地理区域，收入。心理数据：偏好，价值观，推动购买的动机等多种类型的数据源。
对这些多样化的数据源进行分析和汇总我们可以得出一些结论，对于用户来说我们可以完善用户的购物体验，吸引更多潜在客户。对于企业来说可以分析市场竞争情况，优化产品类别，了解竞争对手动态，提升企业在市场上的竞争力。
多样化的数据帮助各行业实现精准数据分析
我们用探码科技智能选址平台为例，如果是创业开店，要实现精准选址分析模型，那么数据所覆盖的范围主要包括住宅数据、商圈数据、客流数据以及商业体数据等多样化的数据体系，这样才能够实现智能选址，快速准确的分析出什么类型的店开店在什么地方可以挖掘最大的用户群体。
智能选址应用于各大行业所体系的数据结果也不同：
- 信息发布类：房产中介、广告服务商、业主，创业服务类公司
- 户外广告：广告牌出租、购买分析
- 实体开店：餐饮、服装、美容、建材、酒店等
- 超市便利：店铺选址、销售、竞品分析、经营分析
- 教育：创业指导、学生网络行为分析
- 商业地产：商铺招租、招商指引、主题规划、广告投放
多样化的数据源增强各行业人工智能化的大数据行为分析能力
从企业的角度出发，企业通过多样化的数据源将数据管理工作集中在开发更强大的数据和分析上。
捕获旧数据源
以电商平台为例，利用大数据技术捕获企业传统的遗留数据源，包含客户信息、客户购买产品、客户地域分布、年龄段等等数据，采集分析挖掘现有数据源，然后再在转向新的数据源，并把传统的数据源和现有数据源相结合最终融合成为企业新的数据源，增强电商购物在行业当中的竞争力，赢取更高的市场份额。
集成非结构化数据
从企业角度出发我们把结构化数据被假定为时间序列的形式，该时间序列对特定时期内的企业绩效的某些方面进行编码，如每月或每周的销售数据或股票价格等。非结构化数据可以从消息源，消费者的内部储存库反馈，博客和讨论论坛，也可以从微博，微信等社交媒体获得。
越来越多的公司（29％）现在专注于整合这些非结构化数据，用于从客户情绪分析到监管文件分析到保险索赔裁决。整合非结构化数据的能力正在扩大传统分析，将定量指标与定性内容相结合。其目的是生成新的数据形式，可用于未来推导预测模型或执行因果分析，或帮助企业进行风险评估。
添加社交媒体和行为数据源
虽然大数据早期的大部分兴趣来自于eBay和Facebook等公司捕捉社交媒体和行为活动，但这些应用程序在“财富”1,000强中相对较早，仅有14％的人将此列为优先事项。随着公司在大数据方面的努力取得进展，他们很可能会将注意力转向关注社交数据在诸如患者坚持和基于消费者购买行为和偏好的移动设备建议等领域提供的未开发机会。及时的建议可以立即产生结果。
要符合纳入社交媒体分析类别的资格，产品必须有多样化的数据源组合：
- 创建可用数据指标衡量的业务目标
- 提供跟踪和共享数据
- 评估受众规模，参与度和受众特征
- 提供情绪分析
- 综合社交媒体统计
- 比较来自单个广告系列，帖子或网页的数据
无论是从电商平台在线购物体验、还是到智能选址、再到企业数据的抓取、及社交媒体行业行为分析等，从这当不难看出企业执行大数据策略并不是通过数量，而是多样化的数据源的一个集合体。
正如探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，是在历经8年的技术沉淀，遵循大数据的技术生命周期，把机器学习系统充分融入到大数据体系中去，实现用户多样化的数据信息抓取及分析，让大小数据可视化，并且可以实时导出数据分析报告，让企业的数据与业务可实时追踪。
如何用智能分析系统抓取我们需要的数据可以参考：
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