大数据不是大企业的特权。很多中小企业的大数据应用无法落地，原因在于缺乏大数据思维。
大数据对企业决策的影响，主要分三个阶段。2010至2012年为第一阶段，关注数据与机器的关系，局限于传统IT思维；2013年起进入第二阶段，关注数据与人的关系，可视化和预测应用成为热点；2014年后转向分析数据与数据之间的关系，要求企业进行开放式创新，包括数据的开放、共享与交易。
研究表明，大数据对企业决策最重要的影响，不是大数据本身，而是数据与数据之间的关系。大数据价值的实现，在于数据间的连接。谷歌能在不懂网页语言的情况下判断网页内容，靠的就是利用数据间联系建立的知识图谱。知识图谱不是数据，但其结果比单纯的数据搜集有价值得多。
对中小企业而言，购买大数据、雇佣专业团队成本偏高，建立大数据思维、理智对待热潮，才能将数据对决策的影响最优化。可尝试以下方法：
第一，做好数据价值调研。购买搜索关键字、投放DSP广告前，先调研数据是否能带来期望回报，考察行业内成功案例再做决定。
第二，确认核心数据属性，建立海量数据与核心数据、内部与外部数据的关联标准。先确立核心数据标准，如CRM和客户营销数据；再归档外围数据；然后扩展上下游渠道数据；最后与社会化媒体数据建立联系，并与其发布者建立关系。
第三，用虚拟人脉交换获取数据。建立企业自媒体，在不同行业领域交换人脉，各取所需；也可通过线下人脉寻找优质高端用户，收集详细资料、分析行为爱好，形成优质大数据资源。
第四，关注大数据的同时关注小数据。大数据起步要从小数据、核心数据开始，以业务为主导做好小数据，有助于内部精细化管理、市场观察和未来规划。
第五，赋予高管更多权力。建立大数据文化，需要灵活的部门协作机制和管理人员使用数据分析模型的习惯，赋予高管更多决策权，帮助其突破制度限制、协调资源。
