大数据对于企业的价值，更全面地来说可以体现在AI、BI、CI和DI，即人工智能(ArtificialIntelligence)、商业智能(BusinessIntelligence)、客户智能(CustomerIntelligence)和数据智能(DigitalIntelligence)这四个方面。
AI：人工智能
当前，极力开发人工智能的适用领域，成为了企业界的热门话题，甚至连企业CEO等职位可否被替代，都频频被纳入讨论之中。韦思岸对此的观点则是：“机器应该只负责完成比人类更擅长的任务”。
人工智能的概念其实早已被提出，而上世纪70年代、90年代的两次“人工智能寒冬”之所以会出现，是因为彼时大数据发展尚不成熟，人工智能难以完成规模化的深度学习。等到近年来大数据行业取得突破性进展，人工智能领域才不断迎来突破。
所以，人工智能的主要优势，在于记忆与运算大数据，并从大数据中发掘深层次信息。
《大数据和我们》中有一部分内容就阐述了博世公司的典型案例。
通过车载摄像头，博世的自动泊车系统可以记录并测量停车位的位置分布、空间大小、距离远近等大数据，并把它们上传至卫星定位系统，通过把海量大数据带入建模得出完成停车的行驶线路。而博世最近公布的、预计于2018年面市的HomeZoneParkAssist服务，更是可以为汽车预存最多10条泊车路线，让人工智能在大数据的助力下为用户实现自动泊车。
也正因如此，能获取可观数据量的公司，往往更可能在这一领域取得成果。韦思岸认为，包括阿里巴巴、腾讯等在内的一些中国公司的优势，正在于此。
尤其是在近几年，每年有超过6.5亿人登录阿里巴巴旗下网站购物，而微信的用户也突破了8亿，这使得阿里巴巴、腾讯跻身全球拥有最多大数据的几家公司之列，他们也完成了在相应领域的突破。例如，阿里巴巴就在2016年8月的云栖大会上，推出了其首款人工智能机器人ET，而腾讯也于2016年12月26日宣布，将向全球企业提供包括图片标签、名片OCR识别等在内的7项AI云服务。
BI：商业智能
与计算机的优势在于记忆、运算相对应，人的优势则在于创新能力与决策能力。
所以，“数据驱动”这个近年来开始流行的管理理念，在韦思岸看来是有失偏颇的，而“驱动数据”，才应该是让大数据应用到企业决策、管理等领域的理性路径。两者的区别是，前者是以大数据统御人类的决策与判断，而后者是让大数据处于人的掌控之中。事实上，大数据本身是非常粗略的，数据样本有可能非结构化，甚至可能掺杂了欺诈数据。
把大数据置于其擅长范围以内，用大数据来构建辅助企业决策的预知系统(anticipatorysystem)，才是其助力企业提升商业智能的更合理选择。韦思岸也以具备“大数据DNA”这一比喻来形容这类企业。
韦思岸加入亚马逊也与此有关。韦思岸说，亚马逊创始人杰夫贝佐斯(JeffBezos)早年就意识到大数据对于企业的重要性，因此邀请自己来一起为亚马逊制定大数据战略，让公司真正拥有大数据DNA。此后，亚马逊的商品推荐系统、第三方在线销售平台等创新性服务，不仅改善了顾客的购物体验，还让亚马逊自身能更科学地制定经营与市场战略。比如通过对大数据统计的总结，亚马逊就调整了自身的市场划分，把以往几十个细分市场的分类，演变为“将单个顾客一分为十”的全新分类。
更重要的是，具备大数据DNA的企业并不会惟大数据是从，而是在决策时把它置于辅助性地位。亚马逊计算机中心时区设置的不统一，曾让一些商品从浏览到购买的时间为负值，这也让亚马逊开展了自我纠正，重新基于其全球化经营战略设置了计算机时区等内部系统架构。以韦思岸之见，亚马逊与其说是一家电商公司，不如说是一家科技公司。这也正是这家1995年才成立的公司能保持迅猛发展势头，并在2016年《财富》全球500强榜单中排名第44位的重要原因。
当然，《大数据和我们》一书也向我们展示，大数据DNA并不一定是科技公司的专利。在书中，全球规模最大基金公司桥水基金就于近期宣布，公司未来的员工招聘、绩效评定、日常管理等领域，将引入大数据辅助决策，桥水基金创始人雷伊达里奥(RayDalio)也表示，相信这样能“有助于提高认识、改进决策过程并实现更好的成果”。
“我们应当让人去做人擅长的事，让计算机去做计算机擅长的事”，正如韦思岸所言，人与计算机的深度协同，才是企业具备大数据DNA、能以商业智能取得领先的象征。
CI：客户智能
既然大数据是为人们决策提供辅助信息，那么，哪些信息相对不重要，哪些信息则相对更重要?“我喜欢听到用户们通过大数据来发声”，韦思岸把来源于经营第一线的用户数据，看作是更重要的大数据。
《大数据和我们》记录了韦思岸于20世纪90年代初在施乐公司的帕克研究中心工作时的情形。虽然当时已经诞生了超级计算机，但囿于数据量的缺乏，这位斯坦福大学博士仍只能通过大量假设来进行研究。
而现在，通过来源于客户的大数据，企业就能倾听到客户真实的心声，并以源自于客户方面的客户智能作为自身在行业内保持领先的基础。在韦思岸看来，其曾经提供过咨询服务的多家企业，如阿里巴巴、汉莎航空、摩根大通、GE等，都已非常注重客户数据对企业发展的意义。比如据韦思岸回忆，在与自己共同出席一次会议时，马云就曾表示“callmeDataMa”。
能真切听到客户通过大数据发出的心声，这只是第一步。客户数据能否转化为客户智能，关键还在于，企业经营决策的制定能否真正以客户需求为中心。
事实上，这也是体现企业领导者能否真正在企业内贯彻大数据DNA的一个分水岭。
例如，在当今的移动互联网时代，用户的一大诉求是希望企业能注重保护自己的数据隐私。但各类大规模用户资料泄露事件就表明，这一客户心声并非业内许多公司的真正关注点。苹果公司则是极少数的特例之一。2016年2月，蒂姆库克(TimCook)能拒绝FBI关于在苹果设备预留后门的要求，让苹果注重客户隐私保护的声誉进一步提升，而一部分用户是非常愿意为此支付相应价值的。
此外，如果企业目前暂无能力获取海量客户数据，那么，通过数据服务商或中间商来查阅大数据，也是企业提升自身客户智能的合理选择。
比如，包括宝马、福特、MapQuest等在内的企业已经与微软旗下的Inrix开展了合作，后者是日均可分析超过1亿部智能手机地理位置数据的公司。再比如，餐饮、院线等行业内的企业可以通过Yelp、大众点评等网站获悉各类客户数据，以改善企业的服务与产品线。
DI：数据智能
如果一家企业能够在行业变革趋势洞察，企业内部决策制定，以及企业外部客户分析上充分运用大数据，那么，这就是企业在数据智能方面的体现。对此，韦思岸用了“ABC客户行为模式”(ABCofConsumers’Behavior)来予以概括。
A代表认可(Approval)，表明企业在获取和运用大数据助力企业发展时，需尽量获得用户的肯定。
亚马逊在建立用户点击与购买量的数据库时，并不保存每位客户的身份信息，而是只关注客户从一件产品到另一件产品的跳转轨迹。韦思岸认为这是亚马逊能获得不少客户认可的重要因素。
B代表归属感(Belongingness)，这说明，具备数据智能竞争力的企业，都善于提升其用户黏性。《大数据和我们》中就列举了南非保险商探索健康公司的例子。探索健康公司与超市、商店共同推出的“活力”促销计划，为客户提供金钱奖励。若客户的支付记录显示他们购买了健康食物，他们就能凭此获得返现或保费折扣。
C则代表多重含义，比如对话(conversation)，比如交流(Communication)，又比如社区(Community)。
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