信息革命带来的除信息更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。而在移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。原有对数据简单利用是一种巨大的浪费，各行各业开始系统性地对数据进行挖掘。在大数据积累的同时，数据挖掘的计算理论、实时的收集和流通通道、软硬件环境都在成熟。 

数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质分焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等种类；按开采成本来讲，露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。2017 年 1 月，工信部公布了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，提出到2020年的发展目标：大数据相关产品和服务业务收入突破 1 万亿元，年均复合增长率保持30%左右。 

近年来，虽然会展大数据取得不小的进步，但大数据仍难以给会展业带来实际的商业价值。会展大数据不像电子商务、网游那样有着“直接明确”的商业变现模式。在会展业，大部分会展企业也专注于把大数据收集和存储到大数据平台，但却忽略了数据分析才能真正给会展业带来商业价值。 

大数据的商业模式划分为广告/营销、数据交易、工具与数据服务、数据报告和解决方案以及跨界融合五大项。笔者认为，具体到会展业，大数据分析对商业价值体现主要表现在：通过各种信息技术手段获取展商及采购商信息，得到精准的客户画像、在线行为以及线下观展偏好，这些信息为主办方改进展会服务、精准营销提供决策依据。

数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据才是关键。那么，会展业应该怎样挖掘会展大数据的商业价值？ VS

第一，打造强大的数据获取和管理平台。不同的数据平台采集数据的方式不同，采集的内容存有差异。比如，百度是中国最大的搜索引擎，因而掌握了中国最多的与消费者行为特点相关的数据资料；携程是中国最大的旅游互联网平台，游客的酒店预订、机票购买等数据十分丰富。如果企业的技术力量不足，也可以设立自己的数据收集“装置”，譬如通过自建网站、开发App、微信公众号等手段获取数据，但自建平台获取数据的量往往不够，因此可借助第三方数据服务平台通过向参会者提供互联网服务的方式采集数据信息。 

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第二，获取数据运算和数据分析报告。数据产品与大众产品最大的不同在于，它具有很强的定制性，通过成熟的技术手段获取的数据，通常只是海量数据而已，可直接使用的很少。这就需要企业根据自己的需要，对获取的数据进行运算、分析，通过挖掘和分析后的数据才是具有价值的数据。 

金融五大构成要素

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首先，会展企业要明确自己的业务需求，按照业务驱动的角度，了解业务部门需要解决的问题，所要达成的效果怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。 

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其次，数据结合与关联。由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式，需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力，能够实时有效地与已有数据结合，产生精确的行动方向。 

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再次，培养数据分析人才。数据分析方面，商业智能系统的部署是关键，但业务人员数据分析水平也同样重要。这就要求数据人员在信息过程管理中逐渐培养科学化管理意识，从而形成对企业数据的综合管理。当然，数据分析是一项精细、复杂而且耗时的工作，会展企业也可以借助第三方服务，降低企业数据分析的成本。

无论采取哪种方式，使用哪家平台的数据，企业都要做好自己的需求分析和对数据价值的要求。此外，数据分析报告的可执行性和落地性也是数据分析的价值体现。

最后，大数据除了在会展立项、精准营销、精细化管理和运营等方面将发挥作用外，围绕人员流动密集、物流集中的会展活动，还有其他层面的应用。如何利用大数据，实现会展业商业模式的创新和流程再造，是每个会展人需要思考的问题。