现今，很多人对于大数据并不陌生，几乎每个人都在谈论大数据，当然涉及到业务流程管理和IT专业人士是无可避免的。

但是，大数据的挑战是什么，它就是超出了大部分变通IT资源的即时分析能力。不同的平台是可以扩展有效的操作和分享。JH是视觉数据组的主任，该公司是一家咨询公司。JH说有了大数据，制造商则可以做更多应该做的决策，而旅馆就可以平衡放假的可用性，以及农民可以更好的预估放置种植他们的资源。

BPM的大数据学习过程

Forrester研究机构的资深分析师MG说，有很多组织都不了解大数据，也不知道大数据涉及什么内容。这些组织都习惯性有需的评估技术，再从大量的数据资源中去分析信息。

当技术出现问题的时候，BPM的大数据学习是一种典型的曲线。但是，有些专家和实践者始终相信BPM是有用的，它能够帮助组织从大数据中创造出价值。

某公司结合大数据和BPM工作，发现在大数据中BPM有更大的帮助。使公司发展快速。由于该公司有大量的客户数据需要管理，因此公司依赖于大数据，不但推动了战略决策，还有助于公司有效地运行。该公司之所以获得成功，是因为使用BPM方法，帮助该公司的内部流程及客户需求保持相一致。

使用大数据推动市场营销工作

Next Day Flyers的大部分工作来自于B2B领域。"我们有现成的工具，例如MicroStrategy和SAS，这些工具允许我们评估不同类型的数据，从而提高我们的市场营销工作，"他说。具体示例如下：

1. 分割基于"firmographic" 或市场细分、信息的数据， 然后把这些数据与在线行为数据结合，自动化决定最好信息，从而在一个特定的接触点显示特定的分段——例如，网站标语，重新定位的广告及交叉销售和身上销售选项。

2. 结合后端行为数据和谷歌点击数据流数据，来决定理想的广告支出水平，了解广告集团水平的投资回报率(ROI)。

3.把谷歌关键词点击量和后端行为数据连接，从作为一种工具服务于帮助为新产品提供建立预测。

如果没有利用大数据结合的结果，我们是无法走到今天，大数据和BPM都是营销工具的必要组件，都是值得投入时间和金钱的。

大数据和BPM开始于哪里

在使用大数据之前就要考虑：数据位置组织在哪里以及观点是否统一。这两个是很重要的。大数据可以帮助组织了解行为，分析学可以帮助他们更好的服务用户。但这不仅仅是处理更多的大数据;它是关于处理一些可操作的数据。

到那时，Palermo说BPM可以处理集成一端：大数据，不论其来源，服务于一个交通警察的角色，操作数据转向他所需要的地方。BPM既可帮助合理化大数据，也可以聚合数据，同时使其保持一致。

现在很多的大数据都是在没有上下文环境下做的，不管你是否通过解析数据来获得一个销售机会，了解客户服务，还是追寻一个欺诈调查，你都没有理解。了解你支持什么样的业务流程有助于你在大量的数据下准确找到你想要的信息。