大数据的概念和价值可是两码事，明白大数据为何物并不见得也同时明白大数据的价值所在。即便掌握了大数据分析方法，信息价值仍然那一呈现。这就好比将结构化、非结构化和半结构化的数据看做一口水井，水井深不见底，但汲出的井水却不过是无关联数据拼成的大杂烩而已，一眼望去很难直接看到价值。

随着数据规模不断增大，数据处理能力也在持续提升，导致数据处理的成本相对下降。尽管如此，中小企业使用大数据时依旧存在突出的问题：数据纯度低、缺乏分析知识、对统计学理解和掌握度不够。数据分析归根结底是处于对特定的商业服务的，而并非仅仅因为我们手中握有数据。

在大数据的全场比赛中，收集数据一般至多只能算作半场而已。中小企业可以利用像Extractiv和Needlebase之类的网络搜索工具，这些工具都可以从Web中采集数据。具体而言，企业可以收集社交网络、销售清单、房地产、产品目录或商品品论中的各种信息，将其进行结构化存储后，就可以使用这些数据进行分析了，事实证明，这些是企业的价值之源，通过数据分析汲泉之水，以巩固市场地位———企业对此正翘首以盼。

利用非结构化、半结构化或结构化的大数据如何为商业领域带来价值，这样的例子也不胜枚举。例如，团购网站Livingsocial利用Apache Hadoop数据处理平台收集客户的需求信息。这使得该公司可以进行实时性预测分析，从而更好地服务客户。尽管如此，在激烈的市场竞争中，企业为了巩固核心竞争优势就必须不断寻找新的数据解释方法，同时不断加快数据处理的速度。反过来，这些需求又进一步推动了大数据分析方法的不断革新和过程的不断丰富。正如淘金一样，所有企业都应注意到：数据，各种各样的数据，并非生而就显示出其价值：挖掘，通过挖掘，才能将其揭示出来