下面用两个通俗易懂的例子解释一下大数据、大数据技术、大数据应用这三个概念。
第一个例子
一盆水。如果把大数据比作一盆水，盆子就相当于大数据技术，而这盆水的用途，就是大数据应用。拿这盆水来洗脚，这盆水就是洗脚水；拿这盆水洗碗，这盆水就是洗碗水；拿这盆水浇花，这盆水就是浇花水；
第二个例子
一架飞机。把飞机本身当做大数据，根据不同用途对飞机内部构造进行改造这就是大数据技术，而通过内部改造赋予飞机的不同用途就是大数据应用。比如，用这架飞机运送旅客，这架飞机就是客机；用这架飞机运送货物，这架飞机就是货机；用这架飞机来装炮弹，那这架飞机就是战斗机，这就是大数据的应用。
因此大数据是原材料，大数据技术是工具，大数据应用是使用场景。
大数据需要技术吗？毋庸置疑是需要的，脱离技术去谈大数据那就是空谈。但对于大多数企业来说，自身不需要成为一个拥有大数据技术的公司，只要找到合适的大数据技术服务商即可。根据自身需求挖掘寻找合适自己的大数据使用场景才是企业的核心工作。接下来我们聚焦在民航领域（以下简称航司）的大数据使用场景探讨。
一、航司需要哪些大数据?
对于大数据，航司是渴望的，但不能一概而论。然而即便同一航司，不同部门面对的用户、客户、工作场景都不同，因此对于大数据实际内容需求是大相径庭的。由此而产生的大数据使用场景是有差异的。
机票销售部门，核心目标是机票销售。最想要知道的是在营销线索中，究竟有多少线索最终达成了购买？购买舱位等级？飞往哪些航点？这些线索中哪些是常旅客哪些是潜在的新顾客？他们的消费水平如何？他们对哪种销售策略感兴趣？是否有重复购买需求，如此等等；
品牌营销部门，核心目标是传播公司品牌，促进销售转化。最想要知道的是传播渠道和方式能够覆盖多少潜在目标旅客；哪个渠道和方式能够触达最多潜在目标旅客？品牌营销活动除了品牌对旅客的心理植入外有没有、有多少销售转化？航司的危机事件及处理过程方法，即危机（自身、同行业及跨行业）舆情数据收集与分析？以及竞争对手什么时间什么渠道做了什么品牌和市场推广活动？
旅客服务部门，核心目标是提供更好更符合旅客需求的服务。而这个最需要通过大数据对旅客行为习惯进行分析。地面服务场景中，头等舱、商务舱柜台的环境设计，经济舱柜台的排队等候时间，特殊乘客的柜台票务办理便利程度，以及廊桥、摆渡车接送对乘客搭乘体验造成的影响等等。而在空中飞行场景中，旅客期待什么样的航空餐？不同航班对于航空餐需要准备多少才能既能满足旅客需要又不造成浪费？旅客喜欢机上哪类娱乐节目？娱乐节目更新频率怎样才合适？旅客对座位宽度的接受程度？怎样让航司与旅客对座位的对立目标取得皆大欢喜的共识？而常旅客数据收集更是航司服务部门大数据重中之重。常旅客座位偏好（过道或靠窗？前排或后排？紧急出口或非紧急出口）？餐食口味偏好？甚或机型偏好，都可以成为航司通过大数据提升服务体验的重要使用场景。
二、航司怎样收集和积累大数据并应用到具体场景？
1.找一个靠谱的专注研究大数据技术和系统研发的公司；
很多企业在谈到大数据时最常见的是要构建一个自己的大数据系统。前面说过绝大部分企业不需要也不应该成为一个大数据技术专业公司，对于航司来说更是如此。航司是不具备条件自主构建大数据系统的。大数据系统的研发需要专业的技术人员、专业的技术管理和持续技术迭代，这不是航司的强项甚至是所不具备的能力。
大数据技术、大数据系统是一个工具，市场上有专门研发这种工具的公司，我们买来用即可。购买现成大数据系统可以缩短投入使用准备期、获得持续技术升级和功能升级、长远来看降低投入成本。
2.构建一个以用户信息连接为核心的信息化体系；
从一个用户第一次与航司接触开始（哪怕是浏览航司网站、查询机票信息），这个用户就成为了航司的潜在用户，就有必要开始为这个用户建立档案，开始积累用户的行为轨迹与习惯（即通常所说的用户画像）。此后这个用户会在各个环节与航司不同部门发生联系，如购买机票会跟销售部门或电商部门发生联系，办理登机会跟地勤部门发生联系，搭乘飞机会跟空中飞行服务团队发生联系，日常生活看到航司广告会跟品牌部门发生联系等等。这个用户在航司中记录的行为轨迹是一个圆，各个部门是围绕这个圆的各个通道。因此构建以用户信息连接为核心的信息化系统，才能真正形成用户行为轨迹及习惯的闭环，用户画像的构建才会有实际意义和发挥实际效果。
3.大数据的收集以旅客需求为出发点，从传播、销售、服务各个环节收集尽可能全面的旅客行为轨迹和习惯；
近年来人们对出行舒适度有了更高的要求；而随着移动互联网的高速发展，人们从获取信息到消费的行为方式发生了翻天覆地的变化。旅客与航司的供需关系、互动关系也发生了巨变，从从前的航司主动给予旅客被动接受到今天旅客自主选择航司主动迎合。航司对大数据收集的出发点也应该从企业需要什么转变为旅客需要什么，这样收集到的数据才会有指导作用，才能为机票销售、服务升级、品牌营销等业务模块提供数据支撑。
4.积极主动与相关联产业进行用户行为信息共享，共同勾画更加全面立体的用户画像；
何为大数据？大数据与数据最重要的区别在于“大”字。而”大“有两个指标：
1.数据量巨大，数据量至少要亿级以上的。当然这个“大”是一个相对值，没有一个固定参考指标。
2.信息元素齐全。围绕一个目标体相关的信息越全面越多方位，这个大数据可使用价值越高。譬如对于航司来说，对一个旅客的用户画像维度追求是无止境的。旅客的用户画像除了最基本的姓名、联系方式，还有家庭状况、收入状况、出行时间习惯、出行地点、飞机座位选择习惯、出行选择酒店档次、出行购物消费金额、随行行李箱品牌及大小、到机场办登机牌预留时间长短、到达和离开机场的交通工具等，这些维度是不断增加和扩充的。
以上两个指标都不是航司能够独立收集齐全的，即便收集齐全也耗资巨大，性价比较高的做法是与关联企业进行“用户画像信息共享”。航线目的地的与航司同一消费水平的酒店、餐馆、shopping mall这类企业就是航司的关联企业，关联企业之间的用户有着很大的重合度，只是在不同企业进行不同的消费行为而已。信息共享让彼此都得到更多维度更为立体化的用户画像，对于自身的品牌宣传、销售和服务都有着良好的指导作用。目前越来越多的跨品牌跨行业的crossover也正正是基于这点出发的。
三、航司如何找出并勾勒自己的大数据使用场景
1.各部门根据各个工作环节，梳理出每个环节目标用户的实际需求，以用户需求为出发点提出需要收集的数据维度。
在此无法一一列举每个环节需要收集的数据，举一个例子希望有指导作用。
譬如旅客已经坐在飞机上前往目的地。这里面可能收集的用户画像包括：喜欢坐过道还是窗口，喜欢坐前排还是后排，喜欢喝水、饮料还是酒精类饮品，喜欢机上娱乐系统中哪一类，一人出行、情侣出行、家庭出行还是团队出行，旅行喜欢购物否、旅行购物喜欢买哪一类如此等等；
2.各部门各环节在制定工作计划、执行计划时，要优先根据大数据使用场景，有意识的信息数据采集，并汇总到数据库中；同时，要养成以大数据系统提供的分析结果作为数据参考的习惯，据此对计划、执行过程加以调整优化。
3.换位思考、角色扮演，假设自己是一名旅客，希望航司提前为我想到什么准备什么，这些就是需要收集的用户画像维度，也是大数据的使用场景。
航司对大数据是渴求的，但不需要组建自己的大数据技术团队；航司内不同部门不同环节对于大数据的需求和使用是不一样的，有各自的个性化需要；而大数据为航司未来精细化运营提供强有力的数据支撑；寻找和发掘大数据使用场景是精细化运营的基础；未来能脱颖而出的航司一定是基于大数据进行精细化运营的航司。总之，大数据之于航司，更像是网络之于现实，在航司真实的航空运输服务之外，通过信息流的形式，构建的一个虚拟的数字王国，并通过数据分析，将虚拟的数据再物化为现实中的消费者，并反哺到实际的航空运输服务中。