数据市场营销论文范文-关于的大数据，让营销更精确word版下载

《数据市场营销论文范文-关于的大数据，让营销更精确word版下载》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、数据市场营销论文范文:关于的大数据，让营销更精确word版下载导读：本论文是一篇关于大数据，让营销更精确的优秀论文范文，对正在写有关于数据论文的写作者有一定的参考和指导作用，论文片段：.、八■、•刖S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…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、物联网之后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？

2、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(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）

3、、Variety（极繁的数据种类）oVolume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（万亿字节,1TB二1024GB）的速度增加，而近儿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是指金业数据增加的速度越来越快，如移动化、社交网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，一方面互联网不但产生文字资讯，同时也不断在产出与以往不同的数据：照

4、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、社交网络的普及到人手一机的智能移动，全球互联网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Twitter信息，每天淘宝上数十亿条店铺、商品浏览纪录及上亿的成交、收藏纪录以及3000多万条传感器咨讯等等。市场研究机构IDC的研究结果显示，去年全球创造的信息数量达到1800EB,并且还以每年50%的

5、速度高速增长；到2020年，全球每年产生的数字信息将达到35ZB（1ZB二1024EB）。据IDC统计，2011年全球所产生的数据总量是1.8ZB,如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些碟片可环绕地球30圈!“在大数据时代,信息将呈爆发式增长,而数据价值密度非常低，找到有价值的数据如同大海捞针，将通过什么样的产品平台和方式提炼数据价值关系到企业存活大计，颇值得大家以战略角度思索！”在2012年百度世界营销分论坛上，百度商业产品与技术执行总监郑子斌提出他对大数据时代的见解。可以说，目前大部分企业经营决策面对的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多。面对这些只是静态、孤立、

6、无多大参考作用的“初级品”的信息数据，企业信息部门如何通过系统功能来有效利用和整合来发掘有价值的数据、给公司营销管理提供决策支持，已成为摆在金业信息部门及其它管理部门面前的难题，而浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统，则是不可想象的。用户想要从庞大海量的数据库中提取出对自己有用的信息，就离不开大数据分析技术和工具。事实证明，传统基于事实的商业管理系统如BI（智能分析系统）、CRM（客户管理系统）也能够为金业带來价值，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

7、技术集成起来，找岀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”O大数据技术与BI或CRM一个主要区别在于其能在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Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行更好地分析、计算。整体相比BI、CRM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、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台以及互联网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

8、析技术：数