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《大数据的局限性--以广告业为例.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第l6卷第l期郑州轻工业学院学报(社会科学版1Vo1.16No.12015年2月JOURNALOFZHENGZHOUUNIVERSITYOFLIGHTINDUSTRY(SocialScience)Feb.2015[文章编号]1009—3729(2015)O1—0096—03大数据的局限性以广告业为例黄琚(郑州轻工业学院艺术设计学院,河南郑州450002)[摘要]大数据可以探知受众并把握其需求,帮助生产者进行适销对路的生产,并通过合适的媒体进行有效的广告传播,但大数据也有其局限性。(1)并非数据规模越大其价值越高,广
2、告人不应盲目追求数据的“大规模”,而应根据自身业务需要采集合理规模的数据。(2)大数据的运用不具有解决问题的普适性,目前利用大数据技术针对网络平台进行广告信息精准推送可获得较高的数据回报率,而其他更多、更广泛的运用则需等到数据科学完善和成熟之后。(3)大数据的相对精准和广告的专业特性决定了完全根据大数据来做出广告决策是非常危险的,应通过数据收集手段,严谨记录、搜集和分析消费者各项数据与行为轨迹,同时还应运用社会心理学的方法,透过现象去体察消费者的内心世界。(4)大数据的价值不能过于高估,广告业既要以大数据为决策依据
3、,又不能完全依赖大数据,现有大数据技术不能颠覆广告业的整个体系,更不能取代创意决策而成为广告业的核心。[关键词]大数据;广告业;受众碎片化;数据驱动[中图分类号]J524.3;F713.8[文献标志码]A[DOI]10.3969/j.issn.1009—3729.2015.O1.019随着云时代的来临,大数据吸引了越来越多人大数据是一个完整的生态系统,从其产生、采集、分的关注,成为当下被热炒的概念。大数据技术被各类到聚集、挖掘、推送是一个完整的价值链,只有对产业争相引入,逐渐被推向“神坛”。在广告业中,每个环节进行
4、多种技术处理,才能为不同产业提供大数据可以推动目标市场数据化,提高广告的投放有价值的服务。大数据的主要优点是以低成本满足精准度,减小广告投放成本,获得业内广泛认同,并企业对数据的需求,为企业提供数据回报。数据量取得大量研究成果。与此同时,我们也应该正视其规模的大小是相对而言的,同时也不是衡量数据价局限性并客观对待,唯有正确运用大数据才能使之值的唯一标准,在实际调查研究中发现,数据规模与更好地服务于广告业。本文拟从大数据等于高价值数据价值虽有一定的关联性,但两者之间难以用线的误区、大数据采集的局限性、大数据精准的相对
5、性性关系来表述¨2J。大数据中含有大量数据噪声,数及广告业中被高估的数据价值等方面进行梳理和分据价值利用率低,只有辨识并过滤掉大量重复信息,析,以期使人们正确地看待大数据对广告业的影响,分类聚集、掌握一定“含金量”的数据,才能得出数使之更好地服务于广告业发展。据所蕴含的规律和本质,即数据中有意义的信息,显示出数据的真正价值。一、大数据等于高价值是个误区从社会发展角度来看,随着互联网和新媒介的被广为传播的大数据4V(Volume,Velocity,Va—不断发展,消费者的个性化需求不断增多,广告受众riety,Val
6、ue)理论¨,对广告业造成了冲击,广告业的“碎片化”l3趋势日益显著。这种“碎片化”趋势开始盲目追求数据的大规模,认为数据的规模越大迫使广告人更多地研究细分市场、小众媒介和个性其价值越高,中小数据没有被挖掘的价值。实际上,消费。而大数据提供给广告人更多的是对“大趋[收稿日期]2014—10—12[作者简介]黄堵(1981一),女,湖北省武汉市人,郑州轻工业学院讲师,主要研究方向:视觉传达设计。第1期黄琚:大数据的局限性——以广告业为例势”的预测和判断,即使广告人能敏锐地侦测到某站无法控制一个交易账号只针对一个消费个
7、体(一艟小众趋势,但也往往容易被数据洪流所掩盖和摒个淘宝账号全家共用),微信上发布的个人状态也弃。因此,广告人不应盲目追求数据的“大规模”,随时都在更新等。而应科学合理地抽样采集数据,以提高数据的利用二是数据收集渠道具有局限性,数据监控存在率,降低数据采集的成本。应避免盲目追求“无意盲区。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的权义”的大规模数据而加大资金投入,也避免过多无威数据显示,截至2014年6月,我国网民数量达到用数据对数据挖掘、分析的干扰。对于广告业来说,6.32亿,手机网民数达到5.27亿。。。可见,还
8、有相大数据固然重要,但对“小数据”“微数据”等细微数当多的广告目标受众被排除在以互联网为主要数据据信息也要引起足够重视,只有根据自身业务需要来源的大数据之外。采集合理规模的数据,科学、合理、有效地利用数据三是部分数据资源涉及商业机密和网络数据格资源,才能助力广告业的良性发展。式不统一,已成为实现大数据整合、共享的两大障碍,阻碍了大数据技术跨平台、跨设备、跨应
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