他们说，早在上世纪九十年代，他们通过分析数据发现，在沃尔玛超市里，周五下午有一种奇怪的购买模式：购买尿布的 25 至 35 岁男性也会购买啤酒。乍一看很奇怪吧？这是有道理的：这些男人是婴儿的父亲，他们的新身份让他们很难去酒吧喝酒，所以当他们不得不把尿布带回家时，他们趁机买了几瓶啤酒喝下去在家里。沃尔玛做了什么？将尿布放在啤酒旁边。
不管真实与否，这一策略与大数据有很大关系。是的，沃尔玛是一家巨头，2021 年净利润超过 120 亿欧元，但如今大数据对于小企业来说也是一个非常强大的工具。让我们看看如何。
到底什么是大数据？
首先要知道什么是大数据（西班牙语也称为大数据或数据智能）。从本质上讲，它是一个巨大且非常复杂的数据量，如果没有某些计算机工具，几乎不可能对其进行分析；也就是说，大数据无法用传统应用程序来解释。当我们谈论大数据时，我们实际上指的是数据分析，从中提取对我们的业务有益的信息。分析模式，交叉看似不相关的数据，并从中提取信息，这对于改进公司的工作流程和绩效非常有用。
当然，我们之前说过，大数据分析是非常复杂的。确实如此，因为这些数据受制于所谓的“三个 V”：数量、多样性和速度。或者相同之处：有很多，它们不断生成并且具有不同的来源（我们可以从我们的销售中获取数据，也可以从社交网络、电子邮件、日期、地理位置和很长的等等上的互动中获取数据），尽管它是他们通常会添加两个：准确 合作伙伴电子邮件列表 性和价值（即该数据有用且可分析）。这将我们引向下一点：结构化和非结构化数据。
小型企业的大数据
结构化数据和非结构化数据的区别
我们将尝试以最简单的方式解释它。结构化数据可以以图表的形式排列，并使用某些分析工具进行提取，例如 Holded 通过其CRM提供的工具（现在我们将了解它是什么以及它包含什么）。它们可以被分类和分析，并产生非常有趣的结果，旨在改善我们的服务（和我们的利益）。
非结构化数据（大约 90% 是在互联网上生成的）不是由数据模型定义的，因此非常难以分析。例如，其中包括我们在 Google 上进行的搜索，以及社交网络上的评论、交换或下载的文件（无论它们是什么类型）等。但让我们关注可以分析的数据，即结构化数据。现在让我们看看什么是 CRM。
什么是 CRM（以及为什么小型企业拥有此软件很重要）
CRM全称CustomerRelationship Management，即客户关系管理。该软件涵盖了与此相关的一切，以及与客户的关系，即：从营销策略到商业管理、我们产品或服务的客户服务，当然还有售后服务。
那么，通过该软件，我们实现的目标是优化与客户的互动，并改进所有工作流程。如果我们的服务有所改善，我们将让我们的客户成为我们业务的处方者；换句话说，他们积极评价并推荐它。而这样做的后果就是我们会获得更多的利益，不仅仅是经济上的，还有形象上的。
什么是大数据
大数据对于企业的重要性是什么？
让我们回到开头的例子：一些超市通过分析数据发现，某个客户群体购买啤酒和尿布。这是一个巨大的发现，如果它确实如报道所述，肯定会给沃尔玛带来很多钱。也就是说，大数据为我们甚至不知道存在的问题提供了答案。而且，如果我们获得这些信息，我们将使我们的业务增长。就是这么简单。
大数据正在呈指数级增长，大公司（我们稍后将详细介绍）都知道这一点。以至于政府在复苏计划中推出了针对中小企业的援助（称为“数字工具包”），可以请求这些援助来实现公司的现代化和数字化，并且可以获得高达 12,000 欧元的数字化投资解决方案。此次通话于3月15日开始。
我们这是什么意思？一方面，这是将我们的企业转变为 21 世纪企业的独特机会；另一方面，如果政府在这项援助中拨款总计5亿欧元，那是因为它意识到企业的数字化（对于能够管理和分析大数据至关重要）对于经济改善至关重要。
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在小型企业中使用大数据的好处
解释我们已有的数据将使我们更有效率。我们拥有大量的数据，这些数据在一个人手中几乎无法分析，但使用特定的软件（例如提到的 CRM），无需我们付出任何努力就可以生成这些数据。例如，以Holded 的CRM为例，执行的每个操作都是自动化的，添加到报告中，并最终生成直观且易于理解的图表和分析。
提供更多产品或更多服务。分析数据将使我们能够领先于趋势。如果我们发现客户需要一些我们还没有的东西，我们可能会找到一个新的商机，这可能有利于我们实施。
准确的大数据分析将使我们能够做出更好的决策，最重要的是，比竞争对手更快地做出决策。
降低成本。工作流程中存在冗余流程，我们乍一看可能无法发现，但我们会在数据分析中识别出来。这将有助于公司提高效率，与客户建立更好的关系，最重要的是，消除只会产生不必要费用的部分流程。
它们可以适应任何公司概况。并非我们可以处理的所有数据都以相同的方式为我们服务：呼叫中心可能会更成功地处理客户收到的事件，而销售清洁产品的公司将从社交网络上的互动中获得很好的想法。每个企业都有所不同，但都有一些共同点：没有一个企业不能借助大数据实现利润最大化。