互联网技术的发展与应用催生了大数据时代，大数据正释放出巨大的潜能。从电商企业利用大数据分析客户需求到军队利用大数据模拟战斗;从销售人员将人口数据纳入分析，获得市场渗透率方面的信息，到企业参考经济数据来预测自身的发展趋势和发展模式;到处可见大数据利用的踪影。
以前大企业关注商务智能，关注数据报表，希望更好地服务于企业的业务决策。现在数字化浪潮袭来，互联网+大数据不仅为大企业实现转型与升级创造了条件，也为中小企业的创新与发展带来了新机遇。大数据对创新型企业而言，更容易产生真正颠覆性的变革。
中国有超过1300万家中小企业，创造了国家50%的税收、60%的国内生产总值和80%的就业。这绝对是一支不可忽视的生力军。在国家大力提倡“大众创业，万众创新”的发展策略之下，广大中小企业若能结合自身的优势和特点，善于挖掘和利用大数据，就能更好地把握“互联网+”带来的机遇，提高自身的核心竞争力。
那么对于资源有限的小型企业来说应当如何利用大数据来实现自身的增长呢?
数据分析更重要
如今有海量的数据可供企业利用，不管哪种规模的企业都能够更容易地获取广泛的公共数据源来辅佐企业自身的业务发展。同时，企业自身也比以往产出了更多待清洗的数据。
大数据时代不一定非要拥有庞大的数据，拥有足够正确和有用的数据，并通过这些数据资料看到企业未来可能发生的机会与挑战更加重要。因此中小企业一定要确保自己的数据产生价值。完整的大数据模式包括“数据采集——存储——分析——筛选——预测”，其中后三个是最重要的，很多中小企业恰恰在分析和预测上能力不足，无法让数据产生价值。
但海量信息的整理、集成和运用往往非常复杂，且成本昂贵。但对小企业来说，需要关心的内容远不止是数据获取与分析带来的成本上升。数据安全、版本控制以及管理等都会给小企业利用大数据获取有用信息带来困扰。对小型企业来说，找到合适的数据外包服务非常重要，不仅可帮助节省企业资源，更能带来丰富的数据信息，进一步帮助小企业利用大数据分析促进自身的发展。
数据即服务
如今已经有很多企业采用将非敏感性的信息采集与管理工作进行了外包。利用数据即服务(Data-as-a-Service，DaaS)产品来进行数据管理和利用。DaaS作为一种新颖的IT模式，受到了广泛的欢迎。其精髓在于使数据管理更为集中化，让用户无需关注底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据来发掘洞悉上面。
数据并不是平等的。有的数据，比如潜在顾客和商机信息往往显得更有价值，而其他很多数据本身显得并不是很有价值。但在企业的发展中，掌握的信息越充分，来源越广泛，寻找发展的机会与洞悉更有可能性。所以对小企业来说，能为企业带来丰富的、标准化的、直观的数据信息的DaaS产品非常重要。
优秀的DaaS产品可以根据企业自身的需求利用标准化的数据资源，帮助企业增加参考数据量并与内部数据进行交叉参考，从而对环境有更好地认知，并发掘洞悉。而可视化的数据分析工具是数据挖掘与分析中重要的组成部分，它能够可视化地提取数据，将数据的各种属性、数据变化以及数据间的关联更加简单和直观地呈现出来。
Gartner发布的《2014年商务智能和分析平台魔力象限》也十分看好数据可视化工具，认为它既可以在前端满足业务用户的需求，又可以在后端满足IT工作人员的需求。数据可视化之所以如此流行，主要因为人们普遍认为处理图片的体验要比处理各种行式和列式数据的体验好很多。数据可视化的另一个优点是，更多的业务用户可以通过它访问和分析数据，这有助于提高决策水平，建立数据文化。
可视化分析领域专家Qlik能够帮助企业提供直观的自主数据可视化和引导型分析平台。借助Qlik的QlikView和Qlik Sense解决方案，可以整合包括大数据存储库的多个来源的相关数据;选择与企业和 IT 基础结构最相关的方法;利用现有大数据基础结构或数据仓库投资;在无需复杂数据建模或编程的情况下访问大数并探索大数据与传统数据之间的关联;使用美观、先进的图形实现大数据可视化;还可以使用移动设备访问和分析大数据，并通过实时协作支持社交决策制定。最近刚推出的云服务套件Qlik Cloud系列产品为用户提供了直接访问更宽场景的外部数据源的能力，并且用内部数据对照检索，提供整体的内容。目的就是要提供比那些单独基于内部或者 外部数据更深入的视野。在商业智能市场中，没有其他任何一家供应商能够提供将免费和付费数据通过基于云的数据服务进行整合而成的数据图书馆。
目前约有36000家客户通过Qlik的解决方案来解读各种信息源，探索数据所带来的深层次商业洞见。此外，公司在全球105个国家还有超过1750家合作伙伴。
总结
大数据技术浪潮为各个产业带来新的机遇。越来越多的企业正在通过云交付的模式，将自身对于大数据集的存储、计算与分析能力开放给第三方，使得数据即服务(Data as a Service)成为影响产业格局的新一代业务模式。
小型企业必须寻找***效的方式来利用大数据。通过选择优秀的DaaS解决方案，对少量的重要数据进行保管，将不是十分重要的数据外包出去是***的选择。这样小企业就无需担忧数据管理的成本和复杂性，全力投入到市场竞争中去了。
