大数据是目前国内外非常热门的议题，从IT的角度来看，自然会从管理的硬体所产出的资讯来见证这一段大数据的发展过程，很清楚的这一切都会围绕在行动装置的软体设计与后续资料库的架构与相关资讯分析，因为不论资讯工程还是资讯管理的人，都没有受过完整的商业训练，也并不瞭解商业分析背后所需要相关产业的背景知识，因此这些IT的人所能够解决的大数据问题只能与资讯的基本分析跟相关性来着手，这也是近来路径分析(path analysis),图分析与其他相关分析受到重视的缘故.

它的目标就是很清楚地列出诸多有兴趣公司或是人之间帐户的关係或是参与特定活动的关係(比如跟银行借贷的帐户或是个人帐户之间的关係)，来进一步判断这些企业或个人的信用风险与背后的商机。

站在IT的角度来看，这是在运用与导入各种IT资讯整合工具时能够顺便做到的事情，相对于公司另外导入新的工具，自然能够节省一些成本，而且能够有马上可以取得相关整合资讯的优势.

只是同时这样的分析其实是很浮面的，因为消费者的行为必须从更宏观与更全面性的角度来看，必须从经济学的需求与供给来分析，必须从价格制定与数量供给的关係来评断，必须很仔细地从产业特性与商业分析的角色来讨论，这些都是IT背景出身的人无法做到也并不了解的事情，因此此时还是需要有针对特定产业的商业背景训练者介入资讯的解读与分析，还是需要专业的资讯分析工具的导入与更深入针对现有资讯加以深入整合与分类的讨论与规划，甚至是更进一步重新界定需要那些新的纪录与分析栏位的讨论，那些都必须站在商业需求与产业特性的角度来看，这是传统的IT无法做到的事情，也是大数据分析的真正价值所在!

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