大數據時代對企業信息化的影響
無論是奧巴馬競選團隊利用大數據技術提出競選策略，金融行業通過大數據來鑒別個人的信用風險，快遞領域通過數據來確定行駛路線，減少等候時間，還是商場通過大數據發現產品之間的潛在購買關聯等，這些嘗試都是把數據變現成21世紀貨幣的有力證據。大數據真正講的不是數據本身，而是要探討怎么利用數據在公司內部驅動對消費者需求的預測、產品功能的驗證、軟件開發管理模式的影響等。
大數據促進對消費者需求的預測
新一代基于互聯網DNA企業的核心能夠在與利用云模式和大數據技術更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并做出預判。所有傳統的產品公司都只能淪為這種新型用戶平臺級公司的附庸。明智的選擇是，傳統的產品型公司架構互聯網平臺或是借力互聯網公司的數據資源，因為"獲取用戶的真實需求"是互聯網的基因——通過網絡購物（電商平臺）或受網絡社交（社會化SNS、微博等）影響消費決定的用戶不是通過語言告訴你需求，而是在一系列的行為中，不經意地透露了需求，這一系列的行為必須能夠相關參照、關聯、才能得出答案。解決這個問題的技術就是"大數據"。
大數據促動的產品功能驗證
采用精益創業思想來推進實驗性項目時，企業需要具備暢通的渠道來了解用戶行為和反饋，這就要求開發團隊在交付功能的同時關注用戶行為的跟蹤采集，在架構設計和項目計劃中對這些特性給予同等的重視。對于Web應用，有很多已有的服務（如google Analytics）提供了相當便利的用戶行為采集和分析功能，可以獲得用戶點擊的頁面熱度、訪問路徑等，同時也可以通過結構化的數據庫調用數據去分析，但用戶更多的行為數據往往以異構、非結構化數據的形式存在（例如服務器日志文件），因此，在分析用戶行為時，傳統的關系型數據庫乃至數據倉庫都顯得力不從心。因此，引入hadoop等輕量級、開源的大數據分析工具對于有效理解用戶行為、快速調整產品實驗功能方向、驗證商業價值存在與否有很幫助。
對軟件開發管理模式的影響
傳統的大型軟件應用往往采取瀑布模型，這是軟件工程的基本方法，首先要進行需求調研，接下來一系列的步驟包括設計、開發、測試、交付上線等，上一步沒有完成，原則上不能進行下一步，嚴格采取瀑布式模型周期會比較長，用戶除了在需求階段有發言權外，基本被排除在整個流程之外。而互聯網時代，信息化產品的推出往往以天計算，幾天就有升級，吸收大量用戶的反饋，迅速的完善產品，同樣地需要重新思考軟件開發的指導思想，這無疑也會引起業務流程和組織結構的變化——讓軟件開發模式更傾向于小團隊敏捷式開發管理。
