商业智能大的功效在于对于数据的收集管理，分析，以及的数据有效传达 —— 分发企业各处的数据有用信息可以对企业的各种病症提供等效的良。简单说:麦当劳的物流冷链系统常年的运转能够收集到大量的数据信息，包括肯塔基州今年Mcafe的出柜后多长时间喝完的信息，包括路易斯安娜州对于新汉堡面包的偏好度调查的调查报表，甚至包括犹他州 I-72 高度公路运送面包和料包的时间等等具体信息 —— 诸如麦当劳这种体量的数据处理能力的数据库，从诸如此类的细节信息中进行大量的业务分析和决策管理，从而加速更新和迭代自己的数据库，从而服务质量。商业智能技术提供的分发数据包是对本体企业，亦或是单一企业单体数据的可视化研究，这种研究数据分发到企业各处后，对于企业解决问题的帮助，远远大于对标案例的分析。

　　大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点:数据辅助决策:为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；数据驱动业务:通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而大的提高企业的整体效能产出。常见的应用领域有基于个性化推荐技术的营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等

　　如此看来，大数据精准营销有很多优势:

　　1. 精准定向投放，抓住潜在用户，实现低成本高效获客。

　　2. 发现品牌机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险等。

　　作为买家在淘宝上浏览和购买时，搜索引擎都会给你打上标签，同时也会根据你的标签和浏览习惯给你浏览的店铺打上标签。

　　这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　在这样的条件下，咨询行业一旦接触到新的企业咨询立案，就能度的切入，利用组织对标 —— 一些可以量化的，只要新企业也有量化标准，行业标准对比模型一旦建立，诊断方案便可以即刻得出，剩下的，只是对于个体本来个性方法论的探讨和进一步实施落地，但事先数据的整理，很好的避免了这些问题 —— 毕竟对标机构的落地实施细则具有强的参考性，抛开时代变化和一些的细微调整，定位诊断的理论基础仍然存在。所以，一个咨询团队利用自身数据库进行定位诊断企业，并且在接触新的企业数据时，能够时间更新自身企业数据库，从而有概率不断的为新案例提供对标，从而拥有更加科学，效率更高的企业战略以及企业文化的诊断机制。