大數據因其體量之“大”而得名，然而體量并非大數據的唯一特征，甚至也不是大數據最為重要的特征。“大數據擁有體量大、多樣性、價值高、增長速度快等四維特征。”華東理工大學商學院馬海英副教授指出。

在馬海英看來，人類社會進入了一個充滿了結構化數據與非結構化數據的新時代——大數據時代。全球企業越來越關注大數據給自己帶來的沖擊和機會。因為大數據所帶來的價值不僅僅是簡單的數據收集與挖掘，還將帶來諸多商機。

一方面，大數據的發展將推動數據儲存、數據分析等技術的發展，這也就是如今云計算、物聯網、人工智能等領域發展的一個契機。

另一方面，在大數據推動的商業浪潮中，要么學會應用大數據創造商業價值，要么被大數據驅動的新商業格局所淘汰。

根據國際數據公司(IDC)最新的全球半年度大數據和分析解決方案支出報告，預計2022年全球大數據和業務分析解決方案的營收將達到2600億美元，2017—2022年的年復合增長率為11.9%。 另外，2018年全球大數據和業務分析解決方案的的營收預計比2017年增長11.7%達到1,660億美元。

毋庸置疑，當下，正在有越來越多的企業開始應用大數據，并利用大數據分析增強創新能力，提升商業價值。

通用電氣（GE）董事長兼 CEO 杰夫?伊梅爾特形容 GE 在工業互聯網變革中的進展時說：“也許你昨晚入睡前還是一個工業企業，今天一覺醒來卻成了數據分析和軟件公司。”這一夜之間的變化就在于思維的創新。

“決策思維方式的轉變是大數據對于企業最大的顛覆。”馬海英指出，在大數據時代之前，企業做出決策和建構組織，大多建立在匱乏的數據基礎上，更加依賴直覺與經驗。但如今， 大數據時代顛覆了傳統的基于直覺及經驗的決策模式。大數據時代需要重新定義思維模式，來面對一個“隨時在線”的世界提出的需求，“企業必須轉變為基于數據分析的，事實驅動的決策思維方式。”

事實上，數據驅動的企業的確取得了卓越的成效。

麻省理工學院的數字商業中心（MIT Center for Digital Business）曾組織團隊對北美330家上市公司的高管進行結構性訪談，考察大數據驅動的公司是否業績更佳。結果發現，運用大數據做決策的那些在行業中排名前三的企業，比其競爭對手在產能上高5%，利潤上高6%。其卓越表現還反映在其股票估價的增值上。

“隨著數據越來越多，其應用的范圍也會越來越廣，數據將成為最有價值的資產。”馬海英預測，未來企業如何擁有大數據能力的挑戰就在于如果切合實際商務場景，將數據轉換為實際的業務價值。

“隨著數據越來越多，其應用的范圍也會越來越廣，數據將成為最有價值的資產。”馬海英預測，未來企業如何擁有大數據能力的挑戰就在于如果切合實際商務場景，將數據轉換為實際的業務價值。

不過，隨著大數據的幾何級數海量倍增，數據獲取的成本變得越來越低廉，大數據方面的人才則越來越昂貴。尤其是那些最優秀的數據科學家，既是技術大咖，又掌握商業語言，對于企業來說可謂寥若晨星。

毫無疑問，這類人才炙手可熱。但就目前來看，大數據人才要么只懂數據分析技術而不懂商業管理，要么是公司高層卻對技術束手無策。如何有效地將那些“技術宅”變成大數據領域的領軍人物，華理商學院為此做出了努力。

“我們‘大數據商務分析’課程模塊的學員，很多都是擁有深厚技術背景的人才。我希望這些學員在學完這個課程模塊以后，都可以成為既能深刻洞察技術革新的趨勢與影響，又能把握大數據時代商業思想與商業模式的復合型人才。”

馬海英介紹，這門課程的主要目標是培養學生將商務大數據分析技術應用于企業管理與運營活動的實踐能力，使之成為基于數據分析與決策的領導者。同時，也要培養學員具備利用大數據分析技術，對現有商務模式進行創新性改造和創業能力。

值得關注的是，華理商學院的這門“大數據商務分析”課程，除了介紹大數據的相關理論知識，更多的是側重從商務視角看待大數據，根據建立大數據戰略的“擁有數據——分析數據——洞察數據規律——利用數據做決策”四個環節來設置課程內容。“比如，教授學員大數據戰略的保障與支撐，如何發現數據資產，如何識別大數據的商務應用場景等具體問題。”

此外，強大的師資陣容更是這門課程順利實施的重要保障。"范體軍、任宏濤、李嘉、劉璇、程巖、馬玲、陳晉等一系列名師坐鎮，從文本知識挖掘與商務應用、大數據商務分析、商務分析與收益管理、數據洞察與商務決策等課程入手，為學員提供全方位的大數據培訓。

我們可以清晰地看到，隨著未來數據規模越來越大，企業對于數據管理的需求大幅提升，所帶來的結果必定是大數據人才的供不應求。有意于投身大數據領域的人才，必然需要商業知識的洗禮，而華理商學院無疑就是個極其明智的選擇。