关于的大数据，让营销更精确

《关于的大数据，让营销更精确》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、关于的大数据，让营销更精确关于的大数据，让营销更精确导读：前言　　何为大数据？根据IDC机构的定义，大数据是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构和技术，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。　　21世纪什么最贵？大数据　　大数据将是继云计算、物联X之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。　　电影《天下无贼》里有这样一句经典对白：“21世纪什么最贵？人才！”如今选项可能还要加上一个：数据。而这数据已不是传统作用的一般数据，而是超大数据、海量数据，就是现在所谓的“大数据

2、（BigData）”。如今大数据可谓风起云涌、红红火火，俨然成为2012年信息技术领域最时髦的词汇，IBM、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄像是寻找到了新的金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念，争抢“头啖汤”，而众多中小IT厂商也跟着蜂拥而至，以分得大数据市场一杯羹。　　“大”字不仅意味着数据的数量庞大，还代表着数据种类繁多、结构复杂、变化的速度也极快。大数据呈现三种特性：Volume（极多的数据量）、Velocity（极快的处理速度）、Variety（极繁的数据种类）。Volume指的是数据量庞大，如今有许多企业已面对单日数据量以数十、数百TB（

3、万亿字节，1TB=1024GB）的速度增加，而近几年累加的总数据量也达到了PB（1000个TB）甚至EB（一百万个TB）等级，这样的数据量已经让传统的数据库难以处理；Velocity是指企业数据增加的速度越来越快，如移动化、社交X络的广泛应用使得数据增加的速度比传统的企业应用程式来得快很多，数据增生速度越快，数据处理、分析的速度也就越要跟得上；而Variety则是指数据的多样性、复杂性，一方面互联X不但产生文字资讯，同时也不断在产出与以往不同的数据：照片、视频、微博等，另一方面，IT遍及工作生活中的每个角落，各种各样的传感器、监控器不断产生，各种机器资讯数据的形

4、式日趋复杂多样，从结构化数据到非结构化数据不断转化，这就催生了大数据技术的强烈需求。　　今天从搜索引擎、社交X络的普及到人手一机的智能移动，全球互联X上的信息总量正以每年30～50%的增速不断爆涨，包括每天Facebook上分享的几亿条内容，每日15TB的T（客户管理系统）也能够为企业带来价值，但是今天一个优秀的大数据系统更能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来。将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来，找出对未来企业战略具有影响的因素，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值，让企业营销管理能“运筹帷幄，决胜千里”。　　大数据技术与BI或CRM一个主要区别

5、在于其能在BI的基础上进行更大容量数据和非结构化数据处理。大数据分析不仅关注结构化的历史数据，它们亦能对而言，大数据是一个完美的大提升。当前适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电X、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台以及互联X和可扩展的存储系统，另外也包含这些常规数据挖掘技术和分析技术：数据集市（DataMart）、数据仓库（Dataining）；关键绩效指标（KPI）；分析型应用（AnalyticApplication）。　　像Facebook、T或BI系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官X一些数据。

6、但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能，并不足够给出一个重要洞察和发现规律，而其它85%的数据如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据和包括数据量更大、逐渐广泛应用、以传感器为主的物联X信息以及风起云涌的移动3G互联X信息等等，这些就是大数据所指的非结构性或者叫做多元机构性所需的数据，它们更多以图片、视频等方式，几年前可能被置之度外，不会被运用，价值尚未被有效地挖掘，而今大数据能进一步提高算法和机器分析的作用，这类数据在如今竞争激烈的市场却日显宝贵、作用突出，并能被大数据技术所充分挖掘、运用。对营销决策数据进行更好的优化。

7、包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及顾问意见等对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可将这些数据与交易记录相结合起来并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见。此类策略已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货，同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。　　以前相关一些CRM系统只能促使分析报告回答“发生了什么事”，现在一个优秀的大数据系统已可以被用来回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要

8、发生什么事”，最终发展为