大数据时代,整合营销中数据的应用

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1、大数据时代，整合营销中数据的应用摘要：大数据，指的是所涉及的数据资料量规模巨大，人们无法再合理的工具范围内处理数据从而达到撷取、管理、处理、并整理成为协助企业经营决策更积极目的的资讯。随着科学技术及互联网的迅速发展，大数据时代的来临已经悄无声息，各个行业内每天都在产生数量巨大的数据碎片，这要求广告投放在技术手段上要更加精准，本文就大数据在整合营销中的数据应用展开简要探讨，对于大数据的融合和互通进行针对性梳理。关键词：大数据；整合营销；广告一、大数据时代下的数据分析随着企业规模的不断成长，有效存储和管理长期累积的且仍在持续快速增长的海量数据

2、，我们从中发掘出的商业价值，也意味着拥有巨大的商业和市场潜能的同时，也带来了严峻的挑战：大数据将挑战企业在存储架构及数据中心基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。所以如何选择有效的商业解决方案和成熟的解决办法，已经不是单纯的IT技术问题，而是河企业未来发展前途紧密攸关的关键性问题。自从大数据在现代运营中产生牵一发而动全身的作用以后，各行各业其实都牵扯进去了。所以说大数据的出现给实质性的给我们带来了巨大变化。1.大树据已经开始渐渐地涉及到各个领域，它把数据与资本、人力一起作为生产的重要因素。在已有的经济学

3、基础上，我们知道资本、人力、生产资料是主要因素，但是现在大数据开始加入到这个行列。2.数据的使用成为组织竞争和成长的关键因素。你能够充分地利用这些数据，就能给你的企业带来竞争力。3.数据的市翁会加强新一轮的产品率增长和消费者剩余二、企业如何应对大数据时代《整合顾客数据：交易型数据和关系型数据在整合营销传播中的角色》一文中，唐?舒尔茨等学者更详细的阐释了企业对数据的整合运用。其将企业的数据分为三种类型：分别是交易型数据、关系型数据和交易与关系混合型数据。文中提到企业要善于运用可获得的独立数据，并与自身的数据进行整合起来分析运用。大数据要求存

4、储设备和存储方式的改变。所以，在大数据信息时代，对于数据分析的手段才是关键，所以只有通过数据分析才会给你带来相应更多的价值若果你的数据达到十亿的时候，通常情况下软件是无法正常运行下去的，有的时候需要几个月，显然这个速度人们是无法接受的。所以自然在新的时代，我们需要更高性能的分析软件如SAS。三、大数据分析存在的技术瓶颈1.由于分析手段的限制，你不能充分利用所有未知和已知的数据。拿统计来说，如果我的合理分析能力没有办法一步到位，取样的时候就取小样，但是一旦取多了又运f不下来。所以当你的样品量越大，其所含有的信息就越完整。因此，我们希望能够对

5、所有的样品量进行分析，如果你的分析手段达不到，你分析所使用的数据就会受到限制。2.主要会受限于能力而无法获取更多复杂问题的合理结果。3.由于时限而不得不采用某项相对于简单的数据建模技术来呈现。4.对模型净度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭代。四、大数据分析的创新战略在大数据分析方面，你要有一个完整的战略，要根据自己企业的架构和分析的战略，这有非常大的关系。你应该不断地使用这种方法，对不断变化的数据进行分析。比如你的数据原来有这么大的量，它随着时间会不断地增长，随着数据的增长你要不断地使用这个生命周期对现有的数据做分析，这样才会给你

6、带来大的竞争力。高性能分析还应该和一些可视化工具配合，才会达到比较完美的结果。SAS的可视化分析工具就可以达到这一点。这个可视化分析工具包含了几个方面：1.数据的准备。它其实就是一??把数据取出来放在内存里面的过程，数据的准备和内存分析的关系是非常紧密的。2.探索。可以对数据的探索，可以得到即时的报告，而且可以用不同的工具查看工具。3.DESIGNER工具，它可以帮助你设计报告。在高性能分析的模式下，它的分析数据基本上都不是在SAS的服务器中，它是在一系列的服务器或者刀片机等各个方面，服务器包括了很多的节点，里面有多核的，而且内存量非常大

7、，我们可以做库内分析，网格计算的话，还可能把它分布到不同的机器上，还有内存分析。在高性能运行模式下，神经网络计算模式需要十几分钟。但传统运行模式下数据量达到亿的时候就需要几十个小时的时间。高性能分析的速度明显很高，而随着数据量的增加，它的性能应该说是表现得更好。五、结语最初整合营销传播的侧重点是如何通过各种传播活动（比如广告策划，公共关系，数字营销等）去创造和虚拟一个统一的组织形象。即“一种形象和一个声音”，“整合”主要是在传播形式上保持一致，使得广告或者数字营销在效率上得意提升。对于大多数企业来说，大数据已经开始在行业里生根了，但是想要

8、合理高效利用大数据的数据应用还是一个待解的命题。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，广告营销的数据化之路已有成熟的经验和操作模式可借鉴。