我国企业和政府正处于”互联网+”转型时期，互联网为减少信息不对称、提高资源配置效率做出了巨大贡献。如果说，IT系统建设是数字化转型的第一步，互联网是数字化转型的第二步，那么，大数据与人工智能便是数字化转型的第三步，也即是“智能化”。
大数据与人工智能要想落地，必须有两个条件：一是丰富的数据源，二是强大的数据挖掘分析能力。前者是基础，后者是关键。继信息电子化、扁平化之后，这种基于大数据的分析挖掘带来的便是企业的运营精细化运营，其成功的核心便是关联、预测和资源优化配置。
帮助企业成功进行智能化转型，实现基于数据的资源优化配置与效率提升便是我们的使命所在。

大数据产业链分为数据源、数据平台、可视化、数据分析、数据应用等多个环节。其中数据分析和应用是用数据创造价值的核心，
也是我们工作的核心所在。

从技术层面说，大数据指在云存储、云计算的前提下，以Hadoop等工具对PB、ZB级别的非结构化数据进行实时处理与深度挖掘
的运算模式。

从应用层面说，大数据注重对全量数据的分析处理，以关联和预测为核心，以场景化应用为先导，侧重于对客户行为的监控与洞
察，通过数据挖掘分析，助力企业优化经营决策。

可以看到，有了“数据资产”，必须通过“分析”来挖掘“资产”的价值，随后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。

可以说，对组织而言，大数据是成为组织内最大的资产，还是成为其最严重的负担，取决于为应对数据量、复杂性、多样性和快
速度所部署的数据应用战略和解决方案。然而实际情况是，我们的很多组织并没有足够多的数据和足够强的数据搜集、处理、分
析能力。面对扑面而来的大数据热潮，我们应当还原其本质，将精力放在应该投放的地方：数据采集的渠道够广吗？数据汇聚的
能力够强吗？数据管理是不是过于复杂？数据处理能力是不是太弱？数据分析是不是缺少智能？数据的呈现是不是易用性与友好
度不高？基于此，在海量数据的基础上，我们要帮助客户通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来“看见未来”并未雨绸
缪。