随着大数据的发展，更多公司的运营开始转向数据驱动模式，简单来说就是数据驱动创新、数据驱动管理、数据驱动市场、数据驱动服务。因此，为了更好地通过大数据为用户提供全方位(线上线下)的服务，必须构建完善的大数据体系。其实大数据对几乎所有行业都有用，但是99%的创业者不知道如何利用大数据为自己服务。
大数据在外卖行业有什么应用？
应用场景还是蛮多的，外卖平台，包括美团、饿了么都会定期的出一些数据报告，如果看过“这份报告”，你就会发现“大数据”真的有大用。1）大数据基于地域上的应用基于外卖平台的大熟悉分析，我可以清晰的看出某一区域、某一个地点的外卖市场需求情况，如果外卖平台与一些特定的商家合作，并根据大数据反馈的信息，要求商家在指定的地点开通“特色外卖”，从而使本区域消费者能更加迅速的购买到“自己最喜欢的美食”，这本身就解决了一些痛点，即“有市场找商家经营”。
2）基于美食种类、口味上的应用从本质上将，外卖行业的大数据可以直观的看出顾客对美食种类、味道上的偏好，如果外卖品牌与一些大的餐饮品牌合作，基于大数据其实可以很直观的判断出“某区域、某个城市”的食客喜好，比如酸甜苦辣咸等，油腻或是清淡，这样在品牌连锁经营上会减少很多的试错成本。3）基于人口分布、年龄上的应用如果看过外卖平台的数据报告，我们就会发现，这些数据报告会将信息分门别类、尤其是年龄上，我们可以直观的看出什么年龄的人喜欢什么样的商品，什么年龄的人喜欢点外卖等。
这对普通人来说可能没什么用，但对于一些做市场调研的相关行业来说，是非常有用的信息。4）弥补传统行业的短板，让企业与个人在经营上有一定的针对性网购普及的今天，如果我们再次回到传统零售业去分析，就会发现大数据带给我的不止是一堆苍白的代码那么简单。起码在我的印象中，我认为大数据的真正作用就是帮助企业或个人客观、直观、清晰的分析市场现状，以便于调整战略发展方向，让自己的更加适应市场。
中小企业需要哪些类型的数据服务？
在大数据时代背景下，数据服务将逐渐走进广大的中小企业，数据服务从大的方面可以分为以下几点：第一：数据采集服务。数据采集服务是进行大数据应用的基础，所以数据采集是非常关键的数据服务，数据采集的渠道通常分为物联网系统、Web系统和传统信息系统，对于广大的中小企业来说，通过Web系统来采集数据是比较常见的选择。
目前整个Web系统的数据采集可以按照行业、人群和消费等多个维度进行采集，所采集数据的质量决定了后续大数据应用的效果。第二：数据归并融合服务。数据采集服务比较常见的问题是数据结构不统一的问题，即使是同一类型的数据，不同的数据源往往也具有不同的数据结构，把这些数据类型进行统一化处理并生成统一的格式是比较重要的环节，这会简化后续的数据处理流程，提升数据的利用价值，也会方便开发人员进行程序对接。
第三：数据分析服务。数据分析服务是数据服务的核心内容之一，通过数据分析能够体现数据价值，从而为各种决策提供支撑。数据分析服务往往要结合大数据平台进行，包括Hadoop、Spark、TensorFlow等，数据分析的方式通常采用统计学方式和机器学习的方式，数据分析对于算法的要求通常比较高。第四：数据管理服务。
对于价值比较高的数据要实现有效的数据管理，为日后的数据分析奠定基础。数据管理要有一个统一的管理方式，以便于提升数据检索效率和数据分析效率。通常情况下，数据管理还涉及到轻量化、安全化等问题。目前，市场上能够提供数据服务的科技公司还是比较多的，广大的中小企业应该结合自身的业务特点来选择适合自身的数据服务类型。
什么是大数据，如何利用大数据来销售产品？
先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的“大”这个“大”描述为“多”的话比较好理解。然后这个“多”可以指两个方面1、数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2、数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。
