目前大部分酒企經營決策面臨的最大挑戰不是缺少數據，而是數據太多，面對這些只是靜態、孤立、無多大參考意義的“初級品”的信息數據，酒企信息部門如何通過系統功能來有效利用和整合，發掘有價值的數據，給公司營銷管理提供決策支持，已成為擺在企業信息部門及其它管理部門面前的難題。
    如今“大數據”可謂是風起云涌，紅紅火火，儼然成為信息技術領域最時髦的詞匯。IBM 、微軟、Oracle、SAP等IT巨鱷，像是尋找到了新的金礦，開始全力挖掘大數據，多方位推廣大數據理念，爭搶“頭燙湯”。而眾多中小IT廠商也跟著蜂擁而至，以分得大數據市場一杯羹。
    面對浩如煙海的客戶及市場、銷售和服務信息，酒企如果沒有一個具有高度商業智能的數據分析和處理系統是不可想象的。一個優秀的大數據系統更能將數據挖掘技術與現有技術很好地結合起來，將特殊領域的商業邏輯與數據倉庫技術集成起來，找出對未來企業戰略具有影響的因素，使數據挖掘的分析效果和效益盡可能達到峰值。
大數據，重構酒企精確營銷模式
    大數據時代之前，酒企多從哪些平臺提取數據、利用哪些營銷數據？一般是CRM或BI系統中的顧客信息、市場促銷、廣告活動、展覽等結構化數據以及企業官網一些數據。但這些信息只能達到酒企正常營銷管理需求的10%的量能，并不足夠給出一個重要洞察和發現規律。
    而其它85%的數據，諸如社交媒體數據、郵件數據、地理位置、音視頻等這類不斷增加的信息數據，和包括數據量更大、逐漸廣泛應用、以傳感器為主的物聯網信息，以及風起云涌的移動3G互聯網信息，等等，這些就是大數據所指的非結構性或者叫做多元機構性所需的數據，它們更多以圖片、視頻等方式，幾年前可能被置之度外，不會被運用，價值尚未被有效地挖掘，而今大數據能進一步提高算法和機器分析的作用，這類數據在如今競爭激烈的酒企市場卻日顯寶貴、作用突出，并能被大數據技術所充分挖掘、運用。
對營銷決策數據進行更好的優化
    包括沃爾瑪、家樂福、麥當勞等知名企業的一些主要門店均安裝了搜集運營數據的裝置，用于跟蹤客戶互動、店內客流和預訂情況，研究人員可以對菜單變化、餐廳設計以及顧問意見等是如何對物流和銷售額的影響進行建模。這些企業可將這些數據與交易記錄相結合起來，并利用大數據工具展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助這些領先零售企業減少了17%的存貨，同時增加了高利潤率自有品牌商品的比例。這對我們酒企富有借鑒意義。
    以前的系統，只能促使分析報告回答“發生了什么事”，現在一個優秀的大數據系統已可以被用來回答“為什么會發生這種事”，而且一些關聯數據庫還可以預言“將要發生什么事”，最終發展為非?；钴S的數據倉庫，從而能判斷“你(用戶)想要什么事發生”。 據稱，集成整合服務技術的Oracle大數據平臺已能為用戶提供面向策略級、未知信息分析預測能力和個性化自助式定制等。
更完整的分析、描述
    通過獲取更豐富的消費者數據，包括網站瀏覽數據、社交數據和地理追蹤數據等，可以繪制出更完整的消費者行為描述。譬如，大數據技術能對客人方方面面的信息進行充分有效管理并深度挖掘。
    如果某個客人是某酒店的老主顧，那么該大數據系統就會向酒店提供個性化服務，清楚告知酒店經理人這位客人的習慣和喜好，如是否喜歡靠路邊，是否吸煙，是否喜歡大床，喜歡什么樣的早餐，甚至從事什么工作，有什么商務需求，等等。當客人再次光臨時，不用客人自己提出來，酒店大數據系統就會自動提供客人所喜歡的房間和服務等相關信息，大大提升酒店管理效率。
點對點智能廣告模式
    對于廣告主來說，酒水廣告發布的核心問題在于：如何從海量數據中尋找目標受眾，并投放相應的廣告信息。
    大數據能通過互聯網點擊流，可跟蹤個體用戶的行為，更新其偏愛，并實時模仿其可能的行為，讓點對點的RTB（實時競價廣告）成為可能。在美國，在大數據的幫助下，RTB能把炙手可熱的目標用戶，拍賣給廣告商。以前，電梯里，上來一個小學生，如果你在電梯里打的是酒企廣告，那肯定瞎了?，F在，有了RTB，廣告將盯住不是滿地跑的“學生”，而是那個喜歡看廣告的目標人；廣告市場上賣的也不是傳統意義上的廣告位了，而是訪問這個廣告位的具體用戶。
顧問式營銷
    比如當一個顧客進入店鋪后，一個零售商利用大數據技術搜索他們的數據庫，發現這位顧客是其希望留住的有價值顧客，之后他們通過將其過去的購物歷史和Facebook主頁獲得的這位顧客的信息綜合起來，來了解需要花多少錢來留住他，從而確定所售賣物品的合適價格和零售商可以退讓的利潤空間，并最終針對這一位顧客給出最佳的優惠策略和個性化的溝通方式。
    如今在美國沃爾瑪大賣場，當收銀員掃描完顧客所選購的商品后，POS機上會顯示出一些附加信息，然后售貨員會友好提醒顧客：“我們商場剛進兩三種配酒佳料，并正在促銷，位于D5貨架上，您要購買嗎？”這時，顧客也許會驚訝地說：“啊，謝謝你，我正想要，剛才一直沒找到，那我現在再去買。”
    這就是沃爾瑪在大數據系統支持下實現的“顧問式營銷”的一個實例。因為計算機系統早就算計好了，如果顧客的購物車中有不少酒企、紅酒和沙拉，則有80%的可能需要買配酒小菜、佐料了。而提供這一決策分析支持的就是其位于美國一個龐大的、通過衛星與全球所有賣場實時連通的企業級數據倉庫。

大數據時代，
要為營銷準備什么？
    雖然大數據展示非凡的前景和巨大作用，不過，大數據營銷仍面臨不少問題與挑戰。首先面臨的是技術難題，畢竟大數據技術尚處于活躍前期，各方面技術并不太扎實，各項工具需要進一步完善。但實際情況是，真正啟動大數據營銷，你面臨的不僅僅是技術和工具問題，更重要的是酒企要轉變經營思維和組織架構，來真正地挖掘那座數據金礦。
確定短中期目標和標準
    大數據的資源極大繁雜豐富，如果酒企沒有明確的目標，就算沒有走入迷途至少會覺得非常迷茫。因此，首先，要確定酒企運用大數據的短中期目標，定義企業的價值數據標準，之后再使用那些能夠解決特定領域問題的工具。逐步推廣，步步為營，不要把理想定得太高，否則失望會愈大。
儲備相關技術人才
    酒企運用大數據為營銷管理服務之前，技術團隊要到位是基礎。酒企的營銷團隊要能夠非常自如地玩轉數據。許多人認為社交媒體營銷人是個有趣的工作，其實只是個艱苦的活兒。它非常注重數據、衡量標準和數據可視化等問題。要能熟悉駕馭，首先要確保企業技術人員已經接受過相關技能培訓，了解如何最大化利用大數據的作用和潛力為企業營銷服務。
解決碎片化問題
    酒企啟動大數據營銷一個最重要的挑戰，是數據的碎片化，各自為政。許多公司組織中，數據都散落在互不連通的數據庫中，而且相應的數據技術也都存在于不同部門中，如何將這些孤立錯位的數據庫打通、互聯，并且實現技術共享，才是能夠最大化大數據價值的關鍵。酒企營銷者當留意的是，數據策略要成功提升網絡營銷成效，要訣在于無縫對接網絡營銷的每一步驟, 從數據收集、到數據挖掘、應用、提取洞悉、報表等。
內部整合能力培養
    要做好大數據的酒企市場營銷運用，其一，酒企要有較強的整合數據的能力，整合與來自企業各種不同的數據源、各種不同結構的數據，如客戶關系管理、搜索、移動、社交媒體、網絡分析工具、普查數據以及離線數據，這些整合而得的數據是定向更大目標受眾的基礎；其二，酒企要有研究探索數據背后價值的能力。未來營銷成功的關鍵將取決于如何在大數據庫中挖掘更豐富的營銷價值。像是站內、站外的數據整合、多方平臺的數據接軌、結合人口與行為數據去建立優化算法等都是未來的發展重點；其三，探索出來之后給予精確行動的營銷指導綱領，同時通過此綱領進行精確快速實時性行動。
    “決勝千里，運籌帷幄”，或就在大數據中！