先说结论，大数据可以提升社会效率，提高生产力。
详细来说，大数据的价值在于，通过数据挖掘和分析，提升个人和组织效率，增强其市场竞争力，实现资源优化配置，促进社会整体效率上升。
我们从某巨头互联网公司的职位体系入手，用具体的实例来说明大数据产生的价值是什么，价值是如何产生的，为什么大数据可以带给我们这样的价值。
首先为了便于描述，我们将所有的职位按后、中、前台分类。
一.后台
1.1 后台-财务
首先看一下某个财务类工作的JD，
财务预算：完成财务年度预算编制，并跟踪业务及财务数据，检查各部门的预算执行情况，完成月度、季度、年度的BU财务报表分析及预测；
运营分析：设定合理的指标评价体系，根据设定的指标体系对BU运营情况进行定期的评估；结合业务，分析企业各项决策、产品，活动的投入产出效果，提出相应的财务建议；
在财务预算和运营分析中，大数据都可以产出价值。结合大数据，通过分析过往历史数据，可以对来年的预算作出预测，甚至直接完成财务预算工作，避免同样针对运营分析，结合大数据工具，将运营工作数据化以后，只需一份完整的报表，就可以迅速了解运营宏微观情况，数据有异常时可及时告警到相关负责人。相关的回答可以看这里
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1.2 后台-法务
法务的JD
合同审查及修改、法律诉讼以及法律咨询等法律事务；
建立内控风险管理机制，参与重大项目决策、控制运营的法律风险，制订公司法务工作规划和大纲；
为公司各部门提供日常法律咨询、定期法务培训，负责办理各类诉讼及事务处理；
负责日常采购合同、库房租赁合同等的审核与修正，常用合同文本拟定和完善；
检查公司的运作流程和商务谈判中有关法律风险防范，为部门提供法律咨询；
处理法务函、律师函、诉前争议、诉讼纠纷、仲裁调解及上级领导交办的临时事务或危机事件。
法务工作和数据也可以产生很强的化学反应。结合NLP技术，可以对所有的法律文本、合同文件进行批量处理和检查，检测出合同中存在漏洞的地方。相关内容可以参考这里
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1.3 后台-人力
人力的JD如下：
以主动sourcing的方式寻找高质量的候选人，对人才市场进行分析，对行业及人才市场的圈子进行深度探索。独立支持某一条业务线的技术招聘工作（开发，算法，客户端开发）；
作为招聘项目组PM推进项目进程取得招聘结果，提升招聘效率，优化面试体验，对数据进行跟踪分析；
配合高级招聘经理进行招聘渠道建设&特殊招聘项目（海外招聘，雇主品牌活动等）
结合大数据工具，人力部门可以更好地评估候选人简历，资质，根据简历和面试评价，可以为不同的候选人打分。根据在职员工的表现，可以分析出高绩效和低绩效员工的差别，找到他们的特性。
可参考
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1.4 后台-行政
某个行政岗位的JD如下：
负责建立、完善行政工作流程及标准，保证行政工作规范化管理的同时，满足业务部门的业务需求；
负责华北区/华南区各城市的办公区日常管理，结合公司文化提供办公环境优化方案并落地实施；负责公司大型活动全年规划，活动策划、组织、协调等；
负责突发事件的应急处理。
公司内部各个员工、部门的行为都可以通过数据记录下来，根据数据反映的特征，可以评估行政工作是否有效，例如某个垃圾桶的使用次数特别多，是否可以考虑增加新的垃圾桶，或者人员的工位安排是否不合理（过于集中）。或者某个楼层的耗电量特别高，该楼层电力设备是否有故障，或者是否加班较多，后勤保障是否到位，（零食、水果、饮料的供应是否不足）。
国内产品：
五险一金、保洁、订餐、差旅、员工福利、公司采购、办公场地等工作，内容，都有对应的大数据产品服务。国内的有51保险，美餐等公司。
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1.5 后台-商务
不同的业务对商务的定义不一样，类似O2O行业，商务主要是地推，类似于广告行业，商务主要是获得媒体资源，而在其他行业，商务也等同于供应链。如果从供应链切入，可以协助商务人员做好成本、品质数据把控，可以给不同供应商的产品和服务打分，并根据己方公司的需求，和供应商沟通价格和条款。
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二.中台
2.1 中台-产品
产品的工作中非常需要数据辅助决策，因而各种各样的数据工具都是产品需要掌握的，包括获取市场数据的、竞品信息的、业务报表、数据库、用户行为数据获取和分析等等。数据可以帮助产品更好地了解用户和他们的需求，做出更合适判断和决策，也可以验证产品方案的有效性。
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2.2 中台-技术
通常印象中，技术通常是制作大数据产品的，而在制作这些大数据产品的过程中，开发们也会使用到很多的大数据开发工具。
除了工程项目以外，技术还可以结合算法，充分挖掘大数据的价值，同时配合产品、运营等部门，共同提高业务收入和用户留存。
2-3 中台-设计
自从有了阿里的鲁班机器人，好像设计师的失业已经开始倒计时了。但实际上，大数据可以将设计师从日常繁琐、重复的工作中解脱出来，可以将更多的重心放在创意、思维上，给世界带来更多更美好的人类文明。
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2.4 中台-运营
运营是和数据有强相关的工作，可以说，目前绝大数的运营工作都是由数据驱动。像用户画像、精准营销、客户分群、用户行为分析等数据工具，都可以帮助运营更好的了解用户，提升运营服务客户，与客户沟通的效率，获得更高的ROI。相关的问题可参考
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三.前台
3.1 前台-客服
客服可能是目前距离自动化最接近的工作了，包括阿里、蚂蚁金服都在力推客服机器人，希望可以用数据和算法的力量，将人从日常的客服工作中解脱出来。
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3.2 前台-市场
对于市场人而言，计算ROI一直是一个令人感到绝望的事情，投出去的广告到底有没有效果呢？浪费的那50%在哪里呢？幸好，有了各种大数据工具，可以让市场清晰的了解到各个客户的特点和喜好，针对客户爱好实现精准投放。相关问题可参考
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3.3 前台-销售
销售可谓是大部分公司的最前线，直接关系到公司的营收和利润，如果大数据可以帮助销售提前发现潜在流失客户，潜在大客户，并引导销售采取不同的策略跟进，实现客户留存和转化，就会帮助销售节省一大把时间，同时也有助于提升销售的服务质量。
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以上等等，都是讲的大数据价值是什么，怎么产生数据的，最后再讲一些大数据为什么会产生价值？
四.为什么大数据会产生价值？
利用各种数据获取与处理工具，我们可以尽可能地量化实体世界，使得实体世界映射在数字世界中，通过分析和挖掘数字世界中的数据，我们可以实现对实体世界的跟踪、分类、预测，最终实现的结果是：企业能够提前了解用户的心里和需求，甚至比用户更了解他自己，企业和组织提前为用户做好准备，企业的运营效率得到提升，在市场中获得更强的竞争力，赢得更多的资源。
大数据将使得各岗位的工作更加精细化，不仅是运营、市场、销售，也包括财务、法务等。就像当年的excel、ppt、word一样，未来职场天下，将属于各类拥有大数据分析和处理能力的新白领的。
人工智能课程列入中小学教材，像不像当年计算机列入小学生教材，计算机要从娃娃抓起，不过现在需要他来说一句：人工智能要从娃娃抓起。
同时数据的价值和威力在资本市场已经得到验证，拥有更多数据的大公司表现愈发出色，而相对缺少数据的小公司则表现疲软。在数据时代，强者恒强，弱者消失的故事将不断上演。
虽然2017年以来A股上市公司跌多涨少，但从具体分布来看却极不均衡。在市值超过2000亿元的31家公司中，仅一家下跌，上涨数量占比达96.77%；在市值超过1000亿元的公司中，上涨数量占比为88.31%；在市值超过100亿元的公司中，上涨数量占比为52.83%；而在市值低于60亿元的公司中，上涨数量占比仅为6.04%。由此可见，市值越大，股价上涨的概率越高，而对于低市值个股，则呈现出普跌态势，市场更加热衷于大市值公司。
通过数据挖掘和分析，提升个人和组织效率，增强其市场竞争力，实现资源优化配置，促进社会整体效率上升。
最后再说一次结论：大数据可以提升社会效率，提高生产力。
