導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

眾所周知，電商和傳統(tǒng)商家的最大區(qū)別在于，電商構(gòu)建的各類型數(shù)據(jù)庫(kù)可以輕而易舉地記錄全部用戶的各類訪問(wèn)數(shù)據(jù)，快速捕獲、實(shí)時(shí)監(jiān)控、精準(zhǔn)分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)和管理。然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交技術(shù)的發(fā)展，恰好為電商提供了持續(xù)處理海量數(shù)據(jù)，并在復(fù)雜碎片化的數(shù)據(jù)關(guān)系中提取價(jià)值信息的可能性。而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為數(shù)據(jù)在企業(yè)決策，運(yùn)營(yíng)，精準(zhǔn)營(yíng)銷環(huán)節(jié)中提供了新思路。

為此本刊記者采訪到了京東大數(shù)據(jù)創(chuàng)新部負(fù)責(zé)人邢志峰。在邢志峰看來(lái)，大數(shù)據(jù)已不僅僅是一門技術(shù)，更是一種組織能力。大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)成為了京東日常運(yùn)營(yíng)的常規(guī)性動(dòng)作。他從技術(shù)和業(yè)務(wù)兩個(gè)方面介紹了京東的數(shù)據(jù)來(lái)源：從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)，有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如訂單，倉(cāng)儲(chǔ)，配送，售后，客服，采銷等）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（網(wǎng)站瀏覽，搜索，購(gòu)買評(píng)價(jià)以及客戶端日志文件等）。從業(yè)務(wù)種類上來(lái)說(shuō)：京東自己業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，如商城，金融，國(guó)際業(yè)務(wù)，拍拍及C2C業(yè)務(wù)等；還有開(kāi)放供應(yīng)鏈上下游的數(shù)據(jù)，供應(yīng)商伙伴的數(shù)據(jù)，第三方配送伙伴的數(shù)據(jù)，O2O合作伙伴的數(shù)據(jù)；還有政府開(kāi)放的公共數(shù)據(jù)，行業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取的一些數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)會(huì)被匯總和存儲(chǔ)在京東自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上。京東于2009年正式啟動(dòng)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建。這個(gè)自主開(kāi)發(fā)的平臺(tái)基于開(kāi)源的分布式架構(gòu)，支持異構(gòu)數(shù)據(jù)集市，同時(shí)也很好地利用了傳統(tǒng)BI的展現(xiàn)層技術(shù)。

另外，在邢志峰看來(lái)，數(shù)據(jù)是為了更好的支撐業(yè)務(wù)，因此從業(yè)務(wù)層面來(lái)說(shuō)，所有數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的。日趨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，讓企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)管理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷、外部合作、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、風(fēng)險(xiǎn)管理、國(guó)際貿(mào)易、戰(zhàn)略決策等領(lǐng)域都亟需數(shù)據(jù)的支撐。有了數(shù)據(jù)源頭，才能實(shí)現(xiàn)客戶洞察、用戶定位、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等一系列與大數(shù)據(jù)有關(guān)的分析和決策行為。

用大數(shù)據(jù)支撐戰(zhàn)略決策

幾年前，企業(yè)高層是如何做出決策的？毋庸置疑，絕大多數(shù)高管都是基于直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)而做出決策和判斷。事實(shí)上，由于數(shù)據(jù)信息量不是很大，人們獲取數(shù)據(jù)信息的渠道比較單一，加之人類傳統(tǒng)的因果思維模式，高管們基于一個(gè)比較靈光的大腦，還是比較容易做出正確的決策。

然而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，數(shù)據(jù)呈幾何級(jí)數(shù)海量倍增，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，數(shù)據(jù)獲取成本越來(lái)越低，人類的思維已經(jīng)從因果性思維走向大數(shù)據(jù)時(shí)代的關(guān)聯(lián)性思維。同時(shí)，隨著全球一體化的日趨深入，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，傳統(tǒng)的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)的決策模式逐漸失效，面對(duì)此種狀況，與大多數(shù)企業(yè)一樣，數(shù)據(jù)對(duì)于京東的首要意義在于為企業(yè)提供決策支持。

邢志峰欣喜地向記者透露：隨著公司業(yè)務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，品類越來(lái)越豐富，用戶與訂單量的驟增，這些都證明當(dāng)初選擇開(kāi)源分布式架構(gòu)是正確的，如果是走傳統(tǒng)BI路線，可能根本支撐不了如此龐大的訂單量。

還有幾年前在京東商城購(gòu)物是全場(chǎng)免運(yùn)費(fèi)的包郵政策。但受制于常年虧損，不得不改變?cè)义X賺人氣、擴(kuò)規(guī)模的運(yùn)營(yíng)模式。于是京東也開(kāi)始提高運(yùn)費(fèi)門檻。邢志峰回憶但具體收取多少運(yùn)費(fèi)？39元？49元？還是59元？京東的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)基于大數(shù)據(jù)的分析模型也是作了一系列的分析報(bào)告。

用大數(shù)據(jù)優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)

在如今電商的競(jìng)爭(zhēng)中，用戶體驗(yàn)逐漸成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)，配送的速度是用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵點(diǎn)之一，此外，對(duì)于電商企業(yè)來(lái)講，采購(gòu)進(jìn)來(lái)的商品，既不能庫(kù)存時(shí)間太長(zhǎng)，也不能斷貨；庫(kù)存時(shí)間長(zhǎng)會(huì)占用資金，而缺貨則會(huì)影響用戶體驗(yàn)。

自動(dòng)補(bǔ)貨 任何供應(yīng)鏈體系的建立和最優(yōu)化運(yùn)行都是由大量的歷史數(shù)據(jù)分析計(jì)算，由此指導(dǎo)進(jìn)行進(jìn)貨，分配倉(cāng)庫(kù)等。京東的商品量非常大，面對(duì)成千上萬(wàn)的商品，如何做到每個(gè)商品的及時(shí)補(bǔ)貨？后臺(tái)供應(yīng)鏈完全依靠人工，挑戰(zhàn)很大。京東的很多商品都是自動(dòng)補(bǔ)貨，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)銷售情況和市場(chǎng)預(yù)期，依靠預(yù)測(cè)模型，在庫(kù)存量達(dá)到某一個(gè)閥值時(shí)自動(dòng)生成訂單發(fā)給供貨商。另外，京東還會(huì)分析物流人員、倉(cāng)庫(kù)以及用戶之間的地理關(guān)系，為物流人員提供最優(yōu)配送路徑，提高配送速度，進(jìn)而提升用戶體驗(yàn)。還有在京東上買過(guò)東西的朋友可能都知道京東在配送倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)，可以預(yù)測(cè)出送貨時(shí)間，用戶可以在京東頁(yè)面上看到自己訂單的實(shí)時(shí)移動(dòng)軌跡。

路線優(yōu)化 倉(cāng)儲(chǔ)生產(chǎn)中，過(guò)去檢貨人員手中拿著清單，單子上羅列著密密麻麻的商品，沒(méi)有系統(tǒng)指示，可能檢貨人員會(huì)走很多重復(fù)的路，那時(shí)候路徑數(shù)據(jù)也不是很重要?，F(xiàn)在通過(guò)分析庫(kù)房員工走的路徑，找到優(yōu)化算法，建立路徑優(yōu)化模型，檢貨人員可以根據(jù)系統(tǒng)指示，按照指令去取貨，還可以得知哪些貨在具體哪個(gè)區(qū)，省去了一些不必要的路徑，提高了效率。另外，出貨口附近通常都是一些熱賣的商品，這些熱賣商品也是通過(guò)分析模型算出來(lái)的這樣也可以縮短出貨時(shí)間，優(yōu)化路線。當(dāng)然，還有庫(kù)房的排班模型，訂單的均衡生產(chǎn)模型等等，都是基于大數(shù)據(jù)分析模型。

數(shù)據(jù)羅盤 數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提是數(shù)據(jù)開(kāi)放，這已是不爭(zhēng)的事實(shí)。針對(duì)于京東大數(shù)據(jù)利用的前端――數(shù)據(jù)共享的問(wèn)題，邢志峰做了詳細(xì)的總結(jié)：開(kāi)放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品――數(shù)據(jù)羅盤。對(duì)于在京東售賣貨品的商家，京東數(shù)據(jù)羅盤則可以向他們展現(xiàn)店鋪流量、訂單數(shù)量、實(shí)時(shí)客流等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)，以及節(jié)日促銷指數(shù)、價(jià)格彈性、用戶喜好等分析功能；開(kāi)放數(shù)據(jù)服務(wù)的API，支持外部的開(kāi)發(fā)者，如京東宙斯開(kāi)放平臺(tái)（JOS）。那么對(duì)于大眾關(guān)心的用戶隱私安全問(wèn)題，邢志峰也表達(dá)了自己的看法，他認(rèn)為對(duì)于隱私數(shù)據(jù)企業(yè)有責(zé)任進(jìn)行保護(hù)，在應(yīng)用這些數(shù)據(jù)帶來(lái)更好的用戶體驗(yàn)過(guò)程中，需要做更多安全方面的工作。

用大數(shù)據(jù)突破精準(zhǔn)營(yíng)銷

傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式存在很多弊端，它或時(shí)效性不強(qiáng)，或不夠精準(zhǔn)，而在大數(shù)據(jù)背景下，可以對(duì)目標(biāo)營(yíng)銷按照已有數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，淘汰不合理部分，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。越來(lái)越多的電商網(wǎng)站開(kāi)始注重?cái)?shù)據(jù)積累，希望通過(guò)這些數(shù)據(jù)更深的理解用戶，這些數(shù)據(jù)也意味著電商新的機(jī)遇。

有機(jī)遇當(dāng)然也有挑戰(zhàn)，電商企業(yè)如何通過(guò)差異化的服務(wù)，提供具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品推薦？如何根據(jù)消費(fèi)者使用習(xí)慣，提供定制化的購(gòu)物體驗(yàn)，提高網(wǎng)站的訂單轉(zhuǎn)化率？……誠(chéng)然，根據(jù)消費(fèi)者的購(gòu)買習(xí)慣和行為，推薦商品；借助商品評(píng)價(jià)和積分，增進(jìn)消費(fèi)者彼此之間的交流，增加服務(wù)的黏性……這些在日常生活中電商普遍應(yīng)用的實(shí)例背后都是大數(shù)據(jù)技術(shù)在提供支撐。

千人千面 幾乎所有的電商企業(yè)都會(huì)基于用戶的購(gòu)買行為做精準(zhǔn)營(yíng)銷，主要方式是E-mail、短信，當(dāng)然還包括網(wǎng)站的推介系統(tǒng)。京東當(dāng)然也不例外。以前用戶到一個(gè)網(wǎng)站上，要對(duì)商品搜集和分類，購(gòu)買途徑繁瑣復(fù)雜，用戶往往失去耐心，最終放棄購(gòu)買?；诖髷?shù)據(jù)挖掘和分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，最重要的是用戶建模，讓每個(gè)來(lái)購(gòu)物的用戶都能獲得最合適的體驗(yàn)。邢志峰向記者詳細(xì)介紹了京東的個(gè)性化營(yíng)銷和千人千面是如何更好地提高用戶體驗(yàn)，提升轉(zhuǎn)化率的。千人千面通過(guò)對(duì)客戶進(jìn)行畫像分析判別用戶類型，如性別、年齡等。分析用戶的興趣愛(ài)好及購(gòu)物心理，是目標(biāo)明確的用戶還是沖動(dòng)性消費(fèi)的用戶等。其實(shí)這就好比我們走進(jìn)一家實(shí)體店，導(dǎo)購(gòu)會(huì)試圖打量和揣測(cè)我們，并根據(jù)我們的行為作出判斷，推薦商品一樣。

用大數(shù)據(jù)繪制出來(lái)的用戶畫像真的那么可信與準(zhǔn)確嗎？邢志峰幽默地解釋，大數(shù)據(jù)分析出來(lái)的結(jié)果不是那么的真實(shí)，但是又是那么的真實(shí)！他以之前做過(guò)的測(cè)試為例，用大數(shù)據(jù)建模繪制出某名男性用戶的購(gòu)買年齡是35歲，而其實(shí)際年齡只有25歲，用戶非常滿意，認(rèn)為分析的很準(zhǔn)確，因?yàn)檫@名用戶的確喜歡購(gòu)買成熟男人的用品。誠(chéng)然，用大數(shù)據(jù)分析出來(lái)的購(gòu)物心理，是在懂用戶的基礎(chǔ)上，提供更好的用戶體驗(yàn)。促銷的時(shí)候，可以根據(jù)這種心理，采用有針對(duì)性的營(yíng)銷方式。

個(gè)性化推薦 前不久，張女士在京東購(gòu)買了一個(gè)水杯，隨即看到相應(yīng)推薦有保鮮盒、遮陽(yáng)傘、多士爐等，恰巧她也正要購(gòu)買保鮮盒呢。邢志峰介紹了京東的個(gè)性化推薦有兩種：一種是在顧客看一件商品的時(shí)候，推薦一些產(chǎn)品組合，叫“最佳組合”，通過(guò)最佳組合的方式，用戶可能產(chǎn)生購(gòu)買，并且買的更多。第二種分析顧客看過(guò)的商品和購(gòu)買的商品，進(jìn)行個(gè)性化關(guān)聯(lián)推薦，產(chǎn)生關(guān)聯(lián)銷售。由于送一件和送多件的運(yùn)送成本是一樣的，京東還可以降低運(yùn)營(yíng)成本，降低客單價(jià)。

智能郵件 邢志峰介紹針對(duì)某個(gè)人的瀏覽行為推送一款產(chǎn)品。根據(jù)你的瀏覽和搜索記錄，即使你沒(méi)有產(chǎn)生購(gòu)買行為，最終會(huì)把可能是你要買的產(chǎn)品郵件你。之前郵件用戶都是所有用戶都會(huì)收到，大家的郵件內(nèi)容都一樣，而現(xiàn)在可根據(jù)用戶畫像鎖定郵件目標(biāo)客戶群，實(shí)現(xiàn)向北京市年齡30歲收入8000以上的用戶群發(fā)送個(gè)性化的郵件，每個(gè)用戶收到郵件中的商品都是不同的，對(duì)于那些用戶長(zhǎng)期關(guān)注的商品，微小的促銷優(yōu)惠就會(huì)促使用戶馬上下單。邢志峰印象很深刻，基于用戶畫像的郵件精準(zhǔn)營(yíng)銷推出后，EDM轉(zhuǎn)化率提升了40%。

評(píng)論搜集 此外，京東還挖掘、統(tǒng)計(jì)和分析了用戶對(duì)商品的海量評(píng)論，進(jìn)而了解某些商家商品的優(yōu)缺點(diǎn)，商家可以據(jù)此做出改進(jìn)；而這些主觀描述的優(yōu)缺點(diǎn)特征，也可以成為搜索的篩選條件。

自提柜業(yè)務(wù) 其實(shí)不管是京東網(wǎng)站頁(yè)面的千人千面和個(gè)性化推薦，還是其供應(yīng)鏈保證產(chǎn)品品質(zhì)，亦或是倉(cāng)儲(chǔ)、配送和物流服務(wù)，最終都是為了提高用戶體驗(yàn)。隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏的加快，消費(fèi)者可確定空閑的時(shí)間越來(lái)越少，經(jīng)常出現(xiàn)收貨時(shí)間無(wú)法確認(rèn)的情況。為了解決這種情況，京東自主研發(fā)了自提柜業(yè)務(wù)，讓24小時(shí)隨時(shí)取貨成為現(xiàn)實(shí)，同時(shí)也保障了消費(fèi)者的用戶隱私及個(gè)人安全。京東自提柜的投放選址主要綜合評(píng)估了該小區(qū)京東用戶特征及外部樓盤周邊商圈等因素，通過(guò)自提柜的合理設(shè)置解決了很多上班族的取貨問(wèn)題。

篇2

[關(guān)鍵詞]：大數(shù)據(jù) 工業(yè)4.0 精準(zhǔn)營(yíng)銷

一、前言

信息革命把全球幾乎所有的信息融合在了一起，對(duì)于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模的數(shù)據(jù)成為贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+數(shù)據(jù)”推動(dòng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)分析作出，最終衍化出新的商業(yè)模式，為改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了巨大空間。2011年5月全球知名咨詢公司麥肯錫的《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》使人們深刻意識(shí)到大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。該報(bào)告指出：“大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)”，也預(yù)示著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代推動(dòng)制造業(yè)進(jìn)入工業(yè)4.0。

（一）制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈模式的轉(zhuǎn)變

在工業(yè)2.0和工業(yè)3.0時(shí)代，制造業(yè)是從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、原料采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸、訂單處理、批發(fā)經(jīng)營(yíng)到終端零售一條產(chǎn)業(yè)鏈，企業(yè)批量化生產(chǎn)不能滿足消費(fèi)者的多樣化需求，最終導(dǎo)致產(chǎn)能過(guò)剩?；诖髷?shù)據(jù)，傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)可以降低設(shè)計(jì)與制造成本，大幅縮短企業(yè)產(chǎn)品升級(jí)換代周期，提高產(chǎn)品性能，提升企業(yè)信息化能力，大幅提升工業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新效率，并推動(dòng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的提升。利用數(shù)據(jù)分析出不同消費(fèi)者的特殊偏好，最終生產(chǎn)出滿足消費(fèi)者特定需求的產(chǎn)品，從而為產(chǎn)能過(guò)剩和消費(fèi)者選擇有限提供了很好的出路，這就是工業(yè)4.0階段。在這一階段，倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸和批發(fā)經(jīng)營(yíng)都不再需要，產(chǎn)業(yè)鏈模式優(yōu)化為訂單處理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與制造、原料處理和終端零售。

（二）、工業(yè)4.0將降低成本、提高效率

引進(jìn)新技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和訂單處理并不意味著產(chǎn)品成本的上升，通過(guò)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析和解讀從而生產(chǎn)出滿足消費(fèi)者特定需求的產(chǎn)品，幫助企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷， 使庫(kù)存壓力減小，終端零售更加順暢、高效。

（三）、制造業(yè)服務(wù)化成為新的發(fā)展趨勢(shì)

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)據(jù)”和工業(yè)4.0戰(zhàn)略的逐步推進(jìn)，以大數(shù)據(jù)為核心的信息技術(shù)具有前瞻性、帶動(dòng)性、和精準(zhǔn)性的特點(diǎn)，能夠有效促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，提升制造業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力。

三、數(shù)據(jù)成為企業(yè)重要的生產(chǎn)要素。

美國(guó)著名的管理咨詢公司麥肯錫預(yù)測(cè)，使用大數(shù)據(jù)的零售企業(yè)，可使得利潤(rùn)增加60%以上。美劇《紙牌屋》受到觀眾熱捧的原因并非偶然，該劇的出品公司發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)，對(duì)客戶的瀏覽數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)等進(jìn)行精準(zhǔn)分析，以此確定該劇的題目、導(dǎo)演和參演人員，將大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的巨大潛在價(jià)值轉(zhuǎn)換為實(shí)際的商業(yè)價(jià)值；同樣運(yùn)用大數(shù)據(jù)思想的沃爾瑪?shù)钠【坪湍虿紶I(yíng)銷策略為其帶來(lái)了巨大的利潤(rùn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)零售業(yè)管理決策的過(guò)程必將向大數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)越來(lái)越成為企業(yè)攫取巨大商業(yè)價(jià)值的重要因素，制造業(yè)利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策；金融機(jī)構(gòu)利用征信系統(tǒng)幫助他們降低對(duì)個(gè)人信用評(píng)估的成本，快速、準(zhǔn)確識(shí)別出金牌客戶；工業(yè)企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)反映出機(jī)器故障和問(wèn)題的根源。數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到了當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)的占有和控制以及發(fā)展先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)將成為企業(yè)間新的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代下商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的配套措施

（一）大數(shù)據(jù)分析和解讀的技術(shù)配套

通過(guò)收集、整理生活中方方面面的數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行分析挖掘，從中獲取有價(jià)值的信息，需要有先進(jìn)的技術(shù)支撐，這不僅是大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的直接體現(xiàn)，也是最小化大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的負(fù)面影響的重要保障。大數(shù)據(jù)分析中出現(xiàn)的技術(shù)問(wèn)題：統(tǒng)計(jì)誤差、大數(shù)據(jù)被過(guò)分解讀、數(shù)據(jù)泄露等，如果不能很好地加以控制，將會(huì)造成嚴(yán)重后果。為保證數(shù)據(jù)被安全有效的利用，需要加快技術(shù)改進(jìn)與創(chuàng)新，使大數(shù)據(jù)沿著正確的軌道為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

（二）與大數(shù)據(jù)有關(guān)的立法亟待建立與完善

大數(shù)據(jù)技術(shù)及其商業(yè)化客觀上有利于個(gè)人和公共利益，當(dāng)然也能被用于侵害我們的利益。大數(shù)據(jù)時(shí)代正在來(lái)臨，每個(gè)人都不可避免地參與其中，所以大數(shù)據(jù)中涉及個(gè)人隱私的法律保護(hù)就必須要提上立法議程。數(shù)據(jù)公開(kāi)與隱私安全要有明顯的法律邊界，數(shù)據(jù)使用要在保障數(shù)據(jù)主體合法權(quán)益的條件下進(jìn)行，確保大數(shù)據(jù)在產(chǎn)權(quán)清晰、權(quán)力保障有效的框架下發(fā)揮更大的價(jià)值。

（三）大數(shù)據(jù)時(shí)代要加強(qiáng)社會(huì)道德建設(shè)

真實(shí)的數(shù)據(jù)可以為我們帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)利益，為了避免數(shù)據(jù)成為一些人謀取不當(dāng)利益的手段，這不僅要在法律上進(jìn)行約束，更要在道德上進(jìn)行約束。數(shù)據(jù)公開(kāi)與運(yùn)用要合法、合理并征得客戶同意，切實(shí)從道德層面上保障我們每個(gè)人的合法權(quán)益。大數(shù)據(jù)時(shí)代技術(shù)的進(jìn)步、社會(huì)的發(fā)展是更好服務(wù)大眾的關(guān)鍵，而良好的道德素質(zhì)則是實(shí)現(xiàn)其商業(yè)價(jià)值的基礎(chǔ)。

五、結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、、社交媒體、自媒體技術(shù)的飛速發(fā)展以及“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的推廣，企業(yè)的商業(yè)模式在大數(shù)據(jù)的推動(dòng)下將迸發(fā)出新的生命力。數(shù)據(jù)正在重構(gòu)很多傳統(tǒng)行業(yè)，加快大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)完善相關(guān)法律建設(shè)和道德建設(shè)，各行各業(yè)都可從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中攫取巨大的商業(yè)價(jià)值。

政府要成為促使大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的主要推動(dòng)力，一方面，要加大公共信息的公開(kāi)力度，減少社會(huì)搜尋信息的成本，從而為各產(chǎn)業(yè)增值提供更大的空間。另一方面，要鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，在法律、稅收、社會(huì)責(zé)任等方面給予幫助。大數(shù)據(jù)時(shí)代為商業(yè)模式的構(gòu)建提供了全新的發(fā)展機(jī)遇和發(fā)展前景，我們要積極推動(dòng)各產(chǎn)業(yè)以及相關(guān)的技術(shù)、法律和道德的集聚配套發(fā)展，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

參考文獻(xiàn)：

[1]MCKINSEY.Big data： the next frontier for innovation，competition，and productivity[R].2011.

篇3

提及大數(shù)據(jù)，大多會(huì)圍繞幾個(gè)角度：一方面是它的海量性；另一方面是快速數(shù)據(jù)處理能力；另外就是數(shù)據(jù)的多樣化。通過(guò)一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，企業(yè)ERP、商務(wù)平臺(tái)、非結(jié)構(gòu)化視頻圖片、收集到的各種數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)交互數(shù)據(jù)，各種各樣的數(shù)據(jù)種類給大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了一個(gè)很好的發(fā)展平臺(tái)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的強(qiáng)項(xiàng)就是處理更多的數(shù)據(jù)種類，并快速把數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)、挖掘以及提取它的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)因其巨大的商業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)需求正日益成為推動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)變革的新引擎。面向大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的新產(chǎn)品、新技術(shù)、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)正在不斷涌現(xiàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)已經(jīng)不是一種單純的理念思路，而是一種不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)了。

首先，大數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生價(jià)值。無(wú)論是在日常生活中還是企業(yè)生產(chǎn)里，都需要通過(guò)數(shù)據(jù)的收集和處理來(lái)做出決定，以最大化的滿足個(gè)人或者客戶的需求，而大數(shù)據(jù)理論的特點(diǎn)就在于這一過(guò)程的高效性、簡(jiǎn)易性甚至實(shí)時(shí)性。通過(guò)大數(shù)據(jù)的處理，可以完成對(duì)于系統(tǒng)或是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新，從而完成最快速度的決策，這毫無(wú)疑問(wèn)將為社會(huì)進(jìn)步創(chuàng)造巨大的價(jià)值。

其次，大數(shù)據(jù)具備不可替代性。隨著信息社會(huì)的發(fā)展，信息量將以爆炸的速度進(jìn)行膨脹增長(zhǎng)，在這個(gè)過(guò)程中無(wú)論科技具有怎樣的發(fā)展方向，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理將始終占據(jù)工作和科研中重中之重的位置，而無(wú)論是云計(jì)算還是其他的執(zhí)行方式，都只是對(duì)于這一思想的具體實(shí)現(xiàn)和有力支撐，而不可能從根源上替代大數(shù)據(jù)這一體系的存在價(jià)值。

最后，大數(shù)據(jù)具備充足的生命力。無(wú)論是社交網(wǎng)絡(luò)的廣泛推廣，還是諸如蘋果、谷歌等企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)發(fā)展的不斷推動(dòng)，大數(shù)據(jù)的整體發(fā)展形勢(shì)都會(huì)像滾雪球一樣越來(lái)越大。而同樣的，調(diào)查表明，有超過(guò)80%的公司代表認(rèn)為大數(shù)據(jù)理論的發(fā)展將對(duì)公司的商業(yè)分析等過(guò)程起到有效的幫助，這一點(diǎn)有力地證明了大數(shù)據(jù)具備充分廣闊的生長(zhǎng)空間。

大數(shù)據(jù)不僅影響著人們生活的方方面面，更重要的是它給企業(yè)帶來(lái)的改變。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，企業(yè)數(shù)據(jù)將在五年內(nèi)增加800%，其中80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大部分來(lái)自團(tuán)體、社區(qū)，以及社交網(wǎng)絡(luò)的非業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。面對(duì)如此規(guī)模的數(shù)據(jù)，對(duì)于有準(zhǔn)備的企業(yè)來(lái)說(shuō)這無(wú)疑是一座信息金礦，能否將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的信息，將成為未來(lái)企業(yè)的決勝法寶。

開(kāi)源 大數(shù)據(jù)的制勝法寶

大數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值不可小覷。對(duì)于當(dāng)今的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)就是一種重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)，如果能夠正確評(píng)估其商業(yè)價(jià)值并且迅速行動(dòng)起來(lái)，將會(huì)在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。然而，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)擅長(zhǎng)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于未來(lái)企業(yè)中占絕大多數(shù)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)卻無(wú)從下手。此時(shí)，大量新技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

大數(shù)據(jù)獲得動(dòng)力，關(guān)鍵在于開(kāi)放源代碼，幫助分解和分析數(shù)據(jù)。以Hadoop為代表的一系列開(kāi)源技術(shù)，成為大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析的主力軍。各大IT巨頭瞄準(zhǔn)開(kāi)源技術(shù)，紛紛推出各自的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。Hadoop作為其中的最受關(guān)注的技術(shù)，已逐漸走向商業(yè)化的道路。不可否認(rèn)，Hadoop的確是一款非常出色的處理大數(shù)據(jù)的開(kāi)源工具。除了Hadoop之外，還有很多優(yōu)秀的技術(shù)和工具如雨后春筍般成長(zhǎng)起來(lái)，包括開(kāi)源語(yǔ)言R、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案等，也已成為大數(shù)據(jù)舞臺(tái)上不可或缺的成員。

開(kāi)源是靈感的匯集，凝聚了全世界范圍自由開(kāi)發(fā)人的思想結(jié)晶；開(kāi)源，是無(wú)界的合作，沒(méi)有地理位置的阻隔，沒(méi)有商業(yè)條款的羈絆?？v使開(kāi)源不是為商業(yè)化而生，但事實(shí)證明開(kāi)源卻有著商業(yè)化應(yīng)用不可比擬的優(yōu)勢(shì)。

現(xiàn)在的商業(yè)智能和企業(yè)搜索的專有應(yīng)用程序都沒(méi)有“坐以待斃”。商業(yè)智能增加了更多類似搜索的功能，并且搜索還取代了很多商業(yè)智能功能。但是在幾年前，專有解決方案似乎是最安全的方法，而開(kāi)源解決方案似乎更具風(fēng)險(xiǎn)。而現(xiàn)在，很多公司開(kāi)始看到，因?yàn)殚_(kāi)源項(xiàng)目獨(dú)立于企業(yè)財(cái)務(wù)決策，他們對(duì)于保護(hù)其長(zhǎng)期投資更具后勁。此外，很多企業(yè)發(fā)現(xiàn)他們更容易獲得、培訓(xùn)和留住開(kāi)源人才，因?yàn)?，他們可以深入代碼。

何以解大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之惑

也許，人們對(duì)大數(shù)據(jù)的印象很多是從存儲(chǔ)容量的廉價(jià)性而來(lái)。但實(shí)際上，企業(yè)每天都在創(chuàng)造大量的數(shù)據(jù)，而且越來(lái)越多，而人們正在努力地從浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中尋覓有價(jià)值的商業(yè)情報(bào)。另一方面，用戶還會(huì)保存那些已經(jīng)分析過(guò)的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些舊數(shù)據(jù)可以與未來(lái)收集的新數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化分析，依然有潛在的利用可能。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)主要特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性或者近實(shí)時(shí)性。比如，如果警察攔住一輛車，想得到這輛車的相關(guān)信息，那么這對(duì)時(shí)間的要求是越快越好。類似的，一個(gè)金融類的應(yīng)用，能為業(yè)務(wù)員從數(shù)量巨大種類繁多的數(shù)據(jù)里快速挖掘出相關(guān)信息，能幫助他們領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手做出與交易相關(guān)的決定。

隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的爆發(fā)性增長(zhǎng)，它已經(jīng)衍生出了自己獨(dú)特的架構(gòu)，而且也直接推動(dòng)了存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)以及計(jì)算技術(shù)的發(fā)展。畢竟處理大數(shù)據(jù)這種特殊的需求是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。硬件的發(fā)展最終還是由軟件需求推動(dòng)的，就這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，可以很明顯地看到大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求正在影響著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展。

數(shù)據(jù)通常以每年50%的速度快速激增，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著科技的進(jìn)步，有越來(lái)越多的被傳感器采集的數(shù)據(jù)、移動(dòng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、社交多媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等等，所以數(shù)據(jù)只可能繼續(xù)增長(zhǎng)。因此大數(shù)據(jù)需要非常高性能、高吞吐率、大容量的存儲(chǔ)設(shè)備。

當(dāng)下，云存儲(chǔ)的方式在歐美市場(chǎng)上的應(yīng)用很廣泛，大數(shù)據(jù)用云的形式去交付有兩個(gè)典型：面對(duì)好萊塢的電影制作商，這些資源是黃金數(shù)據(jù)，如果不想放在自己數(shù)據(jù)中心里，把它們歸檔在云上，到時(shí)再進(jìn)行調(diào)用；此外，越來(lái)越多的企業(yè)將云存儲(chǔ)作為資源補(bǔ)充，提高持有IT資源利用率。

結(jié)語(yǔ)：

篇4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；電信行業(yè)；精準(zhǔn)營(yíng)銷；客戶管理

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）17-0275-02

1概述

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及與應(yīng)用，全球數(shù)據(jù)生成量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)從開(kāi)始的字節(jié)、經(jīng)過(guò)KB、MB、GB發(fā)展到TB、PB，甚至EB、ZB級(jí)，大數(shù)據(jù)具有4V特征：Volume（數(shù)據(jù)規(guī)模大），Velocity（數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)快），Variety（數(shù)據(jù)類型多），Value（數(shù)據(jù)價(jià)值大）。各行業(yè)將面臨對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理和分析，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘出有價(jià)值的信息，將是行業(yè)發(fā)展面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。如今大數(shù)據(jù)在行業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，取得不錯(cuò)商業(yè)價(jià)值，如搜索引擎Google、電子商務(wù)平臺(tái)阿里巴巴、亞馬遜等。

麥肯錫咨詢公司曾經(jīng)預(yù)測(cè)：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今各行業(yè)領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)”。中國(guó)移動(dòng)前董事長(zhǎng)王建宙用兩句話概括大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)發(fā)展重要性：第一，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)資源分析處理，運(yùn)用分析結(jié)果，產(chǎn)生新的商業(yè)價(jià)值；第二，大數(shù)據(jù)改變了人們觀察世界的方法，抽樣樣本從原來(lái)的片面、有選擇和數(shù)量有限的樣本到現(xiàn)在的全體數(shù)據(jù)、隨機(jī)性的樣本，這樣產(chǎn)生的結(jié)果說(shuō)服力強(qiáng)，具有代表性、可行性和實(shí)用性。

電信運(yùn)營(yíng)商采集到數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)來(lái)源廣、數(shù)據(jù)類型豐富和關(guān)聯(lián)性強(qiáng)等特性。有財(cái)務(wù)收入、業(yè)務(wù)發(fā)展量等方面結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還要涉及文本、圖像、動(dòng)畫、音視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。信息來(lái)源渠道有電子渠道、實(shí)體渠道及直銷渠道等途徑。有的來(lái)源于終端信息、位置信息、互聯(lián)網(wǎng)行為、用戶身份、網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)、CRM信息及消費(fèi)行為，也會(huì)涉及公眾客戶、政府客戶、企業(yè)客戶和家庭客戶。如何充分利用這些大數(shù)據(jù)，挖掘分析更大的價(jià)值，提高運(yùn)營(yíng)商經(jīng)濟(jì)效益，筆者重點(diǎn)就如何充分利用大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理兩個(gè)方面進(jìn)行分析。

2市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷

電信運(yùn)營(yíng)商通過(guò)各種商業(yè)化平臺(tái)采集到大數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以洞察客戶的消費(fèi)心理與消費(fèi)行為，可以幫助企業(yè)定位合適的客戶，選擇合適的推廣內(nèi)容和渠道、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量。

2.1客戶畫像

客戶畫像就是對(duì)客戶信息進(jìn)行標(biāo)簽化，分析客戶行為、生活、消費(fèi)習(xí)慣，為企業(yè)提供精準(zhǔn)的用戶群體和用戶需求等信息?？蛻舢嬒袷谴髷?shù)據(jù)運(yùn)用的根基所在，一個(gè)完整用戶畫像有戰(zhàn)略解讀、建模體系、維度分解和應(yīng)用流程四個(gè)階段。而電信運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)客戶基礎(chǔ)屬性、位置信息、互聯(lián)網(wǎng)行為等豐富的數(shù)據(jù)資源，為每個(gè)客戶打上人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、消費(fèi)行為和上網(wǎng)行為標(biāo)簽，并借助數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類算法分析、RFM模型（Recency最近一次消費(fèi)、Frequency消費(fèi)頻率、Mone-tary消費(fèi)金額）等手段對(duì)潛在客戶進(jìn)行分群，完善客戶的360度畫像，提升廣告投放的精準(zhǔn)度。

2.2關(guān)系鏈研究

關(guān)系鏈研究就是大數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)大數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性，尋找商機(jī)。電信運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò)分析客戶通訊錄、通話行為和社交圈等數(shù)據(jù)信息，開(kāi)展交友圈交往信息，通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶進(jìn)行分析，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法發(fā)現(xiàn)朋友圈關(guān)鍵人員，如家庭、政治和企業(yè)的重要客戶，尋找圈子營(yíng)銷機(jī)會(huì)。為提高營(yíng)銷精準(zhǔn)度，假設(shè)通過(guò)朋友圈大數(shù)據(jù)分析有很多高流量的用戶，我們就可以向這部分群體推薦4G套餐業(yè)務(wù)，還有在這部分高流量用戶群體中，發(fā)現(xiàn)有異網(wǎng)用戶存在，我們就可以向這類人群推廣4G業(yè)務(wù)，從而把異網(wǎng)高流量用戶引導(dǎo)我們的網(wǎng)絡(luò)，從而擴(kuò)大消費(fèi)群。

2.3精準(zhǔn)營(yíng)銷和實(shí)時(shí)營(yíng)銷

精準(zhǔn)實(shí)時(shí)營(yíng)銷就必須依靠先進(jìn)的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)，就是在合適時(shí)間和合適地點(diǎn)給合適用戶推薦合適的內(nèi)容及產(chǎn)品。首先對(duì)客戶特征的深入分析，建立客戶基本信息、資費(fèi)套餐、終端設(shè)備類型等信息，然后在網(wǎng)絡(luò)上精準(zhǔn)匹配，滿足客戶需求基礎(chǔ)上選擇合適時(shí)機(jī)，合適方式推廣合適產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷?？梢愿鶕?jù)用戶終端偏好、合約機(jī)到期時(shí)間、消費(fèi)能力等信息，及時(shí)捕捉特征時(shí)間，從而預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買需求，通過(guò)短信、呼叫和營(yíng)業(yè)廳等渠道投放營(yíng)銷廣告。在精準(zhǔn)營(yíng)銷方面，英國(guó)O2免費(fèi)推出WiFi服務(wù)就是一個(gè)例證，該服務(wù)積累更多用戶，收集大量用戶數(shù)據(jù)，是運(yùn)營(yíng)商做媒體廣告和營(yíng)銷的基礎(chǔ)。

2.4個(gè)性化推薦

為進(jìn)一步提升客戶體驗(yàn)和感知，以適應(yīng)市場(chǎng)需求，通過(guò)觀察客戶數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)客戶行為關(guān)聯(lián)性，為客戶提供個(gè)性化服務(wù)和營(yíng)銷方案。利用客戶終端信息、消費(fèi)特征、行為習(xí)慣和交友圈等客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，運(yùn)營(yíng)商可以為客戶提供定制化的服務(wù)，優(yōu)化產(chǎn)品、流量套餐和定價(jià)機(jī)制；或在應(yīng)用商城、電商平臺(tái)和社交網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

3客戶關(guān)系管理

3.1客服中心優(yōu)化

客服中心是運(yùn)營(yíng)商和客戶接觸最多的部門，擁有大量的客戶呼叫行為和需求基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以深入分析客服熱線呼入客戶的行為特征、選擇路徑和等候時(shí)長(zhǎng)，并關(guān)聯(lián)客戶歷史接觸信息、業(yè)務(wù)特征、客戶機(jī)型等數(shù)據(jù)，在客戶投訴智能識(shí)別系統(tǒng)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能語(yǔ)義文本分析，識(shí)別熱點(diǎn)問(wèn)題及用戶情緒，及時(shí)預(yù)警和優(yōu)化，降低客戶投訴率，每年節(jié)約成本達(dá)到數(shù)百萬(wàn)。

3.2客戶生命周期管理

客戶生命周期管理是按照客戶關(guān)系發(fā)展分為新客戶獲取、客戶提升、客戶成熟、客戶衰退和客戶離網(wǎng)五個(gè)階段，關(guān)于客戶生命周期劃分，不同＜矣脅煌階段，個(gè)人認(rèn)為將客戶生命周期分5個(gè)階段還是比較適合電信運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際情況。在新客戶獲取階段，我們可以通過(guò)算法挖掘和發(fā)現(xiàn)潛在客戶，通過(guò)合適渠道提供合適價(jià)值定位；在客戶提升階段，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，挖掘商業(yè)通過(guò)刺激需求產(chǎn)品組合和服務(wù)組合進(jìn)行交叉銷售，培養(yǎng)高價(jià)值的客戶；在客戶成熟期，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分類分析、聚類分析和RFM方法進(jìn)行客戶分群并進(jìn)行精準(zhǔn)推薦新產(chǎn)品，對(duì)培養(yǎng)客戶忠誠(chéng)度；在客戶衰退期，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶預(yù)警機(jī)制，提前發(fā)現(xiàn)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶，及時(shí)推出新產(chǎn)品，延長(zhǎng)生命周期；在客戶離網(wǎng)階段，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)贏回客戶，國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商在客戶生命周期管理方面有很多成功案例。如T-Mo-bile公司采用Informatica平臺(tái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)綜合分析客戶流失的原因，使某一季度用戶流失率減半。

篇5

7月17日，戴爾公司創(chuàng)始人邁克爾·戴爾宣布，戴爾公司將會(huì)專門撥出6000萬(wàn)美元，用于投資存儲(chǔ)初創(chuàng)公司。他聲稱，未來(lái)一些偉大的公司會(huì)產(chǎn)生在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，戴爾愿意為發(fā)展初期的它們提供幫助。

隨著后PC時(shí)代的到來(lái)，在邁克爾·戴爾的推動(dòng)之下，戴爾向IT服務(wù)轉(zhuǎn)型。戴爾的轉(zhuǎn)型動(dòng)作越來(lái)越大，而此次戴爾在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面的舉動(dòng)，不僅有投資基金，近期還收購(gòu)了相關(guān)存儲(chǔ)技術(shù)公司。

戴爾步步用心地布局大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的同時(shí)，惠普、甲骨文、EMC等企業(yè)早已入局。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2020年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到35ZB（1ZB等于一萬(wàn)億GB字節(jié)），這意味著當(dāng)下即將進(jìn)入大數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)量急速攀升，加上云計(jì)算正成為廠商們爭(zhēng)奪商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)加劇。

大數(shù)據(jù)助戴爾轉(zhuǎn)型

戴爾的轉(zhuǎn)型慢于IBM公司，但是比惠普公司堅(jiān)定。當(dāng)戴爾離PC老大的位置越來(lái)越遠(yuǎn)時(shí)，戴爾轉(zhuǎn)向了企業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)。如今隨著大數(shù)據(jù)領(lǐng)域日益受關(guān)注，戴爾借助大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)搶占市場(chǎng)，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型。

隨著PC業(yè)務(wù)在全球日漸式微，戴爾的轉(zhuǎn)型越來(lái)越迫切。在其公司創(chuàng)始人邁克爾·戴爾的全力推動(dòng)之下，2007年戴爾開(kāi)始向IT服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型。根據(jù)戴爾2012年財(cái)報(bào)顯示，其企業(yè)級(jí)解決方案和服務(wù)的營(yíng)收達(dá)到186億美元，占總營(yíng)收的比重已由啟動(dòng)轉(zhuǎn)型時(shí)的23%，上升到了30%。而且戴爾稱，企業(yè)級(jí)服務(wù)業(yè)務(wù)為公司貢獻(xiàn)超過(guò)50%的利潤(rùn)。這些數(shù)據(jù)表明戴爾的轉(zhuǎn)型取得了初步成功。

然而戴爾進(jìn)入IT服務(wù)業(yè)的時(shí)間并不算早，在整個(gè)IT服務(wù)領(lǐng)域，相對(duì)于IBM，戴爾發(fā)力較晚。當(dāng)大數(shù)據(jù)出現(xiàn)后，眾多廠商都對(duì)大數(shù)據(jù)表示了極大的興趣并且蠢蠢欲動(dòng)時(shí)，戴爾卻在此方面幾乎沒(méi)有舉動(dòng)，再次落后。正當(dāng)行業(yè)開(kāi)始懷疑戴爾要錯(cuò)過(guò)大數(shù)據(jù)的時(shí)機(jī)時(shí)，2010年8月，戴爾通過(guò)與Cloudera合作推出支持后者Hadoop部署的參考架構(gòu)和硬件，開(kāi)始涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。

而此次戴爾用6000萬(wàn)美元投資存儲(chǔ)初創(chuàng)公司，更是表明其在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的決心。戴爾投資總經(jīng)理吉姆·盧西爾表示，“作為對(duì)戴爾并購(gòu)、研發(fā)、合作伙伴的戰(zhàn)略補(bǔ)充，戴爾投資開(kāi)拓另一條創(chuàng)新、利潤(rùn)潛在增長(zhǎng)的大路。戴爾投資致力于早期增長(zhǎng)階段投資，圍繞一些戰(zhàn)略領(lǐng)域進(jìn)行，包括存儲(chǔ)、分析、BI大數(shù)據(jù)、終端用戶計(jì)算等。”

戴爾這筆基金，會(huì)向5-10家存儲(chǔ)創(chuàng)業(yè)型公司分別投資300萬(wàn)-500萬(wàn)美元。邁克爾·戴爾指出，大數(shù)據(jù)是當(dāng)前的熱點(diǎn)業(yè)務(wù)類別，是新興創(chuàng)業(yè)公司面臨的“龐大的機(jī)會(huì)”，也是戴爾公司的一個(gè)“巨大業(yè)務(wù)領(lǐng)域”。戴爾不是關(guān)注純粹的存儲(chǔ)，而是幫助企業(yè)（特別是職員少于1萬(wàn)人的企業(yè)）訪問(wèn)和使用實(shí)時(shí)的已存儲(chǔ)“大量數(shù)據(jù)”。

就目前而言，這僅僅是個(gè)開(kāi)始，面對(duì)著未來(lái)可能出現(xiàn)的數(shù)百億美元的市場(chǎng)，此次戴爾的千萬(wàn)基金，并不是它的唯一一項(xiàng)行動(dòng)。有分析指出，戴爾從初創(chuàng)公司入手，劍指整體大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的布局。

并購(gòu)加速

由于是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的后來(lái)者，戴爾在此領(lǐng)域的舉動(dòng)更多的是通過(guò)收購(gòu)來(lái)完成，而這是縮短與IBM、甲骨文等廠商之間差距的最快途徑。

目前戴爾更關(guān)注大數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)方面，將他們的存儲(chǔ)平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)捆綁在一起用于大數(shù)據(jù)保留。在今年的戴爾全新存儲(chǔ)產(chǎn)品活動(dòng)上，戴爾推出了流動(dòng)數(shù)據(jù)架構(gòu)以解決大數(shù)據(jù)時(shí)代的難題，該解決方案集成了戴爾多個(gè)文件存儲(chǔ)平臺(tái)，為客戶提供一個(gè)公用的企業(yè)級(jí)分布式文件系統(tǒng)。

對(duì)此，戴爾企業(yè)存儲(chǔ)副總裁兼總經(jīng)理湯瑪斯表示，“這是為了采集和儲(chǔ)存所有的相關(guān)數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)分析設(shè)置中驅(qū)動(dòng)商業(yè)智能價(jià)值，使人們有可能獲得支持創(chuàng)新和商業(yè)價(jià)值的見(jiàn)解?！倍鳡柲苎杆僭诖髷?shù)據(jù)領(lǐng)域有所作為，與其采取的收購(gòu)方式有著緊密聯(lián)系。

自戴爾進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域后，其完成了幾次關(guān)鍵的收購(gòu)，初步完成了對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的布局。2011年2月，戴爾收購(gòu)了康貝存儲(chǔ)技術(shù)公司。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)供應(yīng)商康貝為企業(yè)和云計(jì)算環(huán)境提供高度虛擬化的存儲(chǔ)解決方案，該解決方案提供自動(dòng)數(shù)據(jù)管理功能。而完成此次收購(gòu)的5個(gè)月后，戴爾收購(gòu)了一家數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)解決方案公司。有分析認(rèn)為，戴爾的此項(xiàng)收購(gòu)?fù)晟屏似湎乱淮鷶?shù)據(jù)中心以及智能化數(shù)據(jù)管理的需求，提升了戴爾在企業(yè)數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的影響力，率先占領(lǐng)市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。

此后戴爾的收購(gòu)應(yīng)接不暇。今年戴爾就已收購(gòu)了相關(guān)數(shù)據(jù)備份廠商和網(wǎng)絡(luò)安全公司。戴爾計(jì)劃在2016財(cái)年以前，使數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品和技術(shù)對(duì)營(yíng)收的貢獻(xiàn)達(dá)到275億美元，較此前提高45%。

硝煙彌漫

大數(shù)據(jù)概念自麥肯錫的一份研究報(bào)告提出后，被業(yè)界廣泛關(guān)注。

據(jù)IDC的全球大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該市場(chǎng)預(yù)計(jì)將從2010年的32億美元增長(zhǎng)至2015年的169億美元?；趯?duì)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)數(shù)百億美元的認(rèn)識(shí)，全球領(lǐng)先的IT企業(yè)們已經(jīng)把注意力轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)，并提到戰(zhàn)略高度，大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值正在被不斷挖掘，進(jìn)而形成企業(yè)的新的利潤(rùn)來(lái)源。

對(duì)于未來(lái)的這個(gè)數(shù)百億美元的市場(chǎng)，EMC董事長(zhǎng)、總裁兼首席執(zhí)行官喬·圖斯認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。它已不僅停留于概念，社會(huì)各界對(duì)大數(shù)據(jù)都有需求，大數(shù)據(jù)中將產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值?！蔽④泚喬邪l(fā)集團(tuán)首席技術(shù)官孫博凱表達(dá)了類似的看法，“大數(shù)據(jù)不僅僅是技術(shù)，事實(shí)上是通過(guò)數(shù)據(jù)管理獲得新的洞察力。如今大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，而應(yīng)用解決方案意味著大商機(jī)?！?/p>

基于此認(rèn)識(shí)，眾多IT巨頭都已在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域布局。而戴爾迅速且強(qiáng)勢(shì)地進(jìn)入，則加劇了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。而與戴爾進(jìn)軍方式大體相同的是，IBM、EMC、惠普等都圍繞著大數(shù)據(jù)進(jìn)行并購(gòu)，并取得一定成績(jī)。

篇6

幾個(gè)月前，瑞典爆發(fā)了一起連環(huán)兇殺案。警方在偵破案件時(shí)，雖已大致鎖定嫌疑人目標(biāo)，但若一項(xiàng)一項(xiàng)排查犯罪記錄和錄像文件，至少要耗時(shí)三個(gè)月，還不一定會(huì)得出什么結(jié)果。后來(lái)警方采用了大數(shù)據(jù)分析軟件，在不到30分鐘內(nèi)就將犯罪對(duì)象縮小至一定范圍，最終很快抓到了兇手。

顯然，當(dāng)今社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求已不再僅僅局限于企業(yè)范疇。如何在公共領(lǐng)域提供高效解決方案，并從根本上推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步，已成為大數(shù)據(jù)的另一項(xiàng)重要應(yīng)用。十多年前醫(yī)生在看病時(shí)，手中拿的還是病歷卡，如今他們?nèi)耸忠慌_(tái)平板電腦，以前治療過(guò)的數(shù)百個(gè)病歷信息都會(huì)在上面集中顯現(xiàn)。試想一下，如果醫(yī)生在做手術(shù)前，能看到大量參考數(shù)據(jù)，將為他們的診療帶來(lái)難以估量的價(jià)值―不僅能挽救病人生命，還能將手術(shù)做得更好。

但盡管如此，許多人在談到大數(shù)據(jù)時(shí)，想到的還只是“大”，亦只聚焦于海量數(shù)據(jù)，然而量并不解決問(wèn)題。其真正意義在于，許多之前未被充分利用的數(shù)據(jù)，在使用相關(guān)分析方法后，能夠從中發(fā)掘出更具洞察力的觀點(diǎn)、趨勢(shì)和見(jiàn)解。

事實(shí)上，在經(jīng)過(guò)幾年發(fā)展后，全球大數(shù)據(jù)分析行業(yè)已走向成熟，但挑戰(zhàn)也隨之出現(xiàn)。目前該行業(yè)存在著兩種不同的發(fā)展模式。一種是傳統(tǒng)企業(yè)，比如IBM、SAP、甲骨文這樣的老牌公司，他們的技術(shù)邏輯―提供包辦性的一站式服務(wù)―從創(chuàng)始到現(xiàn)在都未曾變過(guò)。這種邏輯的核心是由服務(wù)商創(chuàng)造一種模式，用戶須按前者制定的規(guī)矩做事。這樣的處理方式顯然不夠靈活，因?yàn)槭褂谜邿o(wú)法根據(jù)自己的需求進(jìn)行簡(jiǎn)單調(diào)整。

另一種服務(wù)模式可視為對(duì)上述不足的彌補(bǔ)。他們打破了老牌公司的傳統(tǒng)，聚焦于用戶體驗(yàn)，自然帶來(lái)更多靈活性。所謂用戶體驗(yàn)，就是讓用戶在使用相關(guān)系統(tǒng)平臺(tái)時(shí)有更強(qiáng)的操作性，就算操作者在這方面沒(méi)有相關(guān)教育背景也可輕易上手，甚至能定制自己需要的應(yīng)用。顯然在大數(shù)據(jù)分析行業(yè)，若以用戶體驗(yàn)為先導(dǎo)，就更能積累優(yōu)勢(shì)，并在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

舉例而言，如今智能手機(jī)已成為全球手機(jī)市場(chǎng)的主流。其中原因非常簡(jiǎn)單：對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，他們握有更多主導(dǎo)權(quán)可以操縱手機(jī)功能，并定制自身需要的服務(wù)。這樣一種簡(jiǎn)單的思維邏輯，能否應(yīng)用到整個(gè)技術(shù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中呢？

當(dāng)然可以！從客戶角度來(lái)講，他們希望有一種可以因時(shí)而變的工具，來(lái)適應(yīng)他們不斷發(fā)展變化的需求。而對(duì)于提供大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的公司來(lái)說(shuō)，也應(yīng)注重以用戶需求為導(dǎo)向，把相應(yīng)的平臺(tái)和工具做得更靈活、簡(jiǎn)單、易用，這才是這個(gè)行業(yè)不斷創(chuàng)新以及積極改進(jìn)的方向。

除了服務(wù)模式的兩極分化外，另一個(gè)挑戰(zhàn)也擺在了大數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)者面前―客戶雖然對(duì)分析結(jié)果有興趣，但若想兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值卻并不容易。如何解決這一難題呢？我認(rèn)為首先必須明白，單憑某個(gè)工具或平臺(tái)就期望能解決客戶所有問(wèn)題是不現(xiàn)實(shí)的。

篇7

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代 傳統(tǒng)營(yíng)銷 營(yíng)銷革命議

據(jù)CSDN對(duì)2011年中國(guó)云計(jì)算的調(diào)研顯示，超過(guò)50%的企業(yè)目前每日生成的數(shù)據(jù)量在1T以上，超過(guò)10T 的有10%，有5%的企業(yè)每日聲稱的數(shù)據(jù)量已達(dá)到了50T以上?？梢?jiàn)，海量數(shù)據(jù)已成為發(fā)展趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)時(shí)代悄然而至。

一、大數(shù)據(jù)的含義

按照百度百科上的定義，大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。數(shù)據(jù)量之大已經(jīng)不是以我們所熟知的多少G和多少T為單位來(lái)衡量，而是以P（1000個(gè)T），E（一百萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）為計(jì)量單位。業(yè)界將大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)歸納為4個(gè)"V"：Volume/Variety/Value/Velocity（體量巨大、多樣性、價(jià)值密度低和秒處理）。由于各維度都在迅速膨脹，用戶數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)處理數(shù)據(jù)的速度，信息核爆炸般的裂變傳播，正影響著每一個(gè)企業(yè)、每一個(gè)人。

二、大數(shù)據(jù)的角色

大數(shù)據(jù)的角色和作用決定了這場(chǎng)“微革命”。美國(guó)麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授埃里克·布呂諾爾夫松（Erik Brynjolfsson）將海量數(shù)據(jù)的測(cè)量活動(dòng)稱為“現(xiàn)代版的顯微鏡革命”——顯微鏡能讓人們看到以前無(wú)法看到的細(xì)胞并對(duì)其進(jìn)行測(cè)量。同樣，集結(jié)谷歌搜索、臉譜網(wǎng)（Facebook）和推特（Twitter）消息的“大數(shù)據(jù)”，使得企業(yè)對(duì)人們行為和情緒的細(xì)節(jié)化測(cè)量成為可能。

巴西第二大百貨公司Magazine Luiza為消費(fèi)者量身定制了Facebook上的“虛擬網(wǎng)店”。利用社交網(wǎng)絡(luò)巨大的用戶數(shù)量、消費(fèi)者商品的喜好以及對(duì)于家人、朋友信息分享的信賴，成功地引導(dǎo)了數(shù)字化的口碑營(yíng)銷。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，由“網(wǎng)店”產(chǎn)生的客戶轉(zhuǎn)化率比Magazine Luiza公司的官網(wǎng)高出50%左右。我們可以看到，在商業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中，決策行為將日益基于數(shù)據(jù)和分析，并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。數(shù)據(jù)所承擔(dān)的無(wú)法撼動(dòng)的根基地位在風(fēng)起云涌的大數(shù)據(jù)時(shí)代顯而易見(jiàn)。企業(yè)對(duì)信息的獲取、存儲(chǔ)、處理分析與應(yīng)用在營(yíng)銷決策中起決定性的作用。因此，企業(yè)應(yīng)該建立屬于自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，及時(shí)更新補(bǔ)充數(shù)據(jù)資料，歸納總結(jié)企業(yè)軟肋和錯(cuò)誤，從而形成解決問(wèn)題的產(chǎn)業(yè)鏈。即：數(shù)據(jù)獲?。ǜ鞣N采集設(shè)備、業(yè)務(wù)軟件以及智能檢測(cè)軟件）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存（存儲(chǔ)設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)軟件以及存儲(chǔ)軟件）數(shù)據(jù)處理與分析（服務(wù)器、信息智能提取識(shí)別以及商務(wù)智能軟件）數(shù)據(jù)應(yīng)用（顯示設(shè)備、協(xié)同管理軟件以及數(shù)據(jù)共享交流平臺(tái)）。同時(shí)，三項(xiàng)服務(wù)必不可少，即：數(shù)據(jù)中心的建設(shè)與維護(hù)，IT咨詢與方案實(shí)施、信息安全保障。

三、傳統(tǒng)營(yíng)銷與大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷比較

1. 傳統(tǒng)營(yíng)銷方式

（1）交易營(yíng)銷模式。傳統(tǒng)的企業(yè)營(yíng)銷將眾多產(chǎn)品和服務(wù)提供給顧客，消費(fèi)者在消費(fèi)過(guò)程中可獲得產(chǎn)品與休閑樂(lè)趣的雙重體驗(yàn)。這也使得企業(yè)獲得了大眾信賴。

（2）傳統(tǒng)的營(yíng)銷渠道。制造商批發(fā)商零售商消費(fèi)者是企業(yè)傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式。流通環(huán)節(jié)的冗長(zhǎng)往往會(huì)增加產(chǎn)品的成本、降低產(chǎn)品時(shí)效性。

（3）營(yíng)銷組合策略。4P組合策略（即產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷）是傳統(tǒng)的營(yíng)銷組合策略。這種模式下，企業(yè)利潤(rùn)的重要性要高于顧客的需求。據(jù)此，以舒爾茲教授為首的一批營(yíng)銷學(xué)者提出了4C的市場(chǎng)營(yíng)銷理論，即消費(fèi)者的需求和欲望、成本、便利和溝通。

（4）強(qiáng)化市場(chǎng)營(yíng)銷的全過(guò)程。在企業(yè)傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式下，對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷全過(guò)程理論的細(xì)分蓋過(guò)了市場(chǎng)細(xì)分，個(gè)性化的營(yíng)銷戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)的忽略使得企業(yè)在面對(duì)不同的市場(chǎng)環(huán)境時(shí)手忙腳亂，不知所措。

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷方式

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷是指在互聯(lián)網(wǎng)普及的當(dāng)下，社會(huì)化應(yīng)用以及云計(jì)算，使得網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)痕跡能夠被追蹤、分析等，而這個(gè)數(shù)據(jù)是海量的以及可變化的，企業(yè)或第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)借助這些數(shù)據(jù)為企業(yè)的營(yíng)銷提供咨詢、策略、投放等營(yíng)銷服務(wù)。

3. 大數(shù)據(jù)營(yíng)銷相較于傳統(tǒng)營(yíng)銷的優(yōu)勢(shì)

（1）產(chǎn)品可以個(gè)性化定制。利用如社交網(wǎng)絡(luò)等互聯(lián)網(wǎng)較強(qiáng)互動(dòng)性和及時(shí)性的優(yōu)勢(shì)了解并滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求，提供個(gè)性化定制服務(wù)，這一點(diǎn)在傳統(tǒng)營(yíng)銷模式中是較難實(shí)現(xiàn)的。比如說(shuō)戴爾，其在線訂購(gòu)和自選配置就是產(chǎn)品定制化的最好體現(xiàn)。再比如，美國(guó)第二大的超市塔吉特百貨（Target），通過(guò)云存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)對(duì)消費(fèi)者及其消費(fèi)行為特征進(jìn)行極端細(xì)分，從而搞清楚海量孕婦顧客的懷孕情況，市場(chǎng)營(yíng)銷部門就可以早早的給他們發(fā)出量身定制的孕婦優(yōu)惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。

（2）價(jià)格策略更加柔性化。傳統(tǒng)營(yíng)銷模式下，價(jià)格的變動(dòng)具有一定的滯后性，然而，電子商務(wù)的發(fā)展使企業(yè)實(shí)時(shí)修改產(chǎn)品價(jià)格成為可能。大數(shù)據(jù)時(shí)代，產(chǎn)品價(jià)格信息變更后能在第一時(shí)間反饋給顧客，同時(shí)相關(guān)的促銷信息也可及時(shí)，實(shí)現(xiàn)價(jià)格柔性。

（3）增強(qiáng)企業(yè)與消費(fèi)者的交互性。這是大數(shù)據(jù)時(shí)代市場(chǎng)營(yíng)銷模式區(qū)別于傳統(tǒng)營(yíng)銷模式最顯著的區(qū)別，能夠最大限度滿足消費(fèi)者獨(dú)立自我的個(gè)性化購(gòu)物心態(tài)。SNS（社交化媒體網(wǎng)絡(luò)）是大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)重要的載體。微博、QQ、阿里旺旺等多種交流工具彌補(bǔ)了傳統(tǒng)營(yíng)銷受時(shí)間和地獄局限的不足，拓寬企業(yè)市場(chǎng)，變被動(dòng)為主動(dòng)，帶給消費(fèi)者方便與實(shí)惠。

（4）提高了“顧客讓渡價(jià)值”?！邦櫩妥尪蓛r(jià)值”是指顧客總價(jià)值與顧客總成本之間的差額。傳統(tǒng)營(yíng)銷模式的基本思想是市場(chǎng)導(dǎo)向，數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷則是顧客導(dǎo)向。個(gè)性化產(chǎn)品與服務(wù)漸成主流，增強(qiáng)了產(chǎn)品價(jià)值適應(yīng)性，提高顧客滿意度，從根本上提高了顧客購(gòu)買產(chǎn)品獲得的總價(jià)值。

（5）節(jié)約營(yíng)銷成本，提高營(yíng)銷效率。傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式的營(yíng)銷鏈很長(zhǎng)，企業(yè)必須建立自己的專業(yè)營(yíng)銷隊(duì)伍，人員成本很高?，F(xiàn)代營(yíng)銷模式縮短了營(yíng)銷渠道，倉(cāng)儲(chǔ)費(fèi)用大大降低，不需要去繁華地段租商鋪，降低運(yùn)營(yíng)成本。

沃爾瑪開(kāi)發(fā)了一個(gè)叫做Retail Link的大數(shù)據(jù)工具，通過(guò)這個(gè)工具供應(yīng)商可以事先知道每家店的賣貨和庫(kù)存情況，從而可以在沃爾瑪發(fā)出指令前自行補(bǔ)貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應(yīng)鏈整體的庫(kù)存水平，從而降低庫(kù)存成本，減少店內(nèi)商品陳設(shè)的投入。通過(guò)在整條供應(yīng)鏈上分享大數(shù)據(jù)技術(shù)，沃爾瑪引爆了零售業(yè)的生產(chǎn)效率革命。

雖然大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷方式與傳統(tǒng)模式相比有許多與生俱來(lái)、令傳統(tǒng)營(yíng)銷模式可望而不可及的優(yōu)勢(shì)，并對(duì)企業(yè)的傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)方式形成了巨大沖擊。但是我們必須看到，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷也是在傳統(tǒng)營(yíng)銷方式（product， price， promotion， place）的架構(gòu)上，以數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、處理分析與應(yīng)用為基礎(chǔ)而形成的。因此，我們不能完全否定傳統(tǒng)營(yíng)銷方式，而應(yīng)當(dāng)配合使用，各取所長(zhǎng)，從而最大限度地提高品牌的知名度，企業(yè)的效率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代如何營(yíng)銷

1.解每個(gè)消費(fèi)者的個(gè)性化需求，創(chuàng)建個(gè)性化的營(yíng)銷策略。

2.據(jù)客戶需求，創(chuàng)建一個(gè)全接觸系統(tǒng)，重塑客戶體驗(yàn)，從與客戶的每次交互中創(chuàng)造最大價(jià)值。

3.企業(yè)文化與品牌的真正融合，使企業(yè)的形象表里如一。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息幾乎完全透明，CMO們要引領(lǐng)企業(yè)建立真正偉大的公司和偉大的品牌，就要了解充分了解企業(yè)自身。

4. CMO攜手CIO

大數(shù)據(jù)時(shí)代站在市場(chǎng)一線的“戰(zhàn)士”并非營(yíng)銷官（CMO）獨(dú)尊。若說(shuō)首席營(yíng)銷官是引爆這場(chǎng)革命的先鋒，那么，首席信息官（CIO）便是這場(chǎng)革命的軍師。面對(duì)被數(shù)字工具武裝起來(lái)的客戶，首席營(yíng)銷官必須要與首席信息官（CIO）聯(lián)手，依靠首席信息官專業(yè)的技術(shù)能力，以及對(duì)數(shù)據(jù)的分析洞察贏得這場(chǎng)革命的勝利。

在大數(shù)據(jù)推動(dòng)的商業(yè)革命暗涌中，與時(shí)俱進(jìn)絕不僅僅是附庸風(fēng)雅的卡位之戰(zhàn)，海量數(shù)據(jù)隱藏的微小信息就在那里，誰(shuí)能率先通過(guò)顯微鏡捕捉那些數(shù)據(jù)的端倪，誰(shuí)便能夠占據(jù)營(yíng)銷大戰(zhàn)的主動(dòng)權(quán)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，要么學(xué)會(huì)使用大數(shù)據(jù)的杠桿創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，要么被大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新生代商業(yè)格局淘汰。這是天賜良機(jī)，更是生死之戰(zhàn)。成功者將是中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)獨(dú)領(lǐng)的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋寶香.數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷：大數(shù)據(jù)時(shí)代引發(fā)的企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷變革 [A] . 2012

篇8

普華永道最近研究了大數(shù)據(jù)應(yīng)用在中國(guó)的現(xiàn)狀和企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)。研究結(jié)果表明，中國(guó)企業(yè)在做決策時(shí)越來(lái)越多地使用大數(shù)據(jù)；但調(diào)研同時(shí)表明，很多企業(yè)，尤其是中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上存在著一些誤區(qū)。那么大數(shù)據(jù)影響企業(yè)決策的重要趨勢(shì)是什么，中小企業(yè)又將如何應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)呢？

大數(shù)據(jù)的開(kāi)放

大數(shù)據(jù)的價(jià)值評(píng)估，需要從社會(huì)效益、企業(yè)效益、個(gè)人效益和產(chǎn)品效益來(lái)綜合評(píng)價(jià)。比如，金融數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)碰撞在一起，就會(huì)產(chǎn)生像小微貸款那樣的互聯(lián)網(wǎng)金融；電信數(shù)據(jù)和政府?dāng)?shù)據(jù)相遇，可以產(chǎn)生人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的價(jià)值，幫助城市規(guī)劃人們居住、工作、娛樂(lè)的場(chǎng)所；金融數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)在一起，可以發(fā)現(xiàn)騙保；物流數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)湊在一起，可以了解各個(gè)經(jīng)濟(jì)子領(lǐng)域的運(yùn)行情況等。可見(jiàn)，只有將數(shù)據(jù)開(kāi)放，即讓不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來(lái)、融合起來(lái)，才能最大程度釋放大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

數(shù)據(jù)的開(kāi)放主要有三個(gè)維度。一是狹義數(shù)據(jù)的開(kāi)放。狹義的數(shù)據(jù)主體是政府和科研機(jī)構(gòu)，即把非的政府?dāng)?shù)據(jù)以及科研數(shù)據(jù)公開(kāi)。但是數(shù)據(jù)開(kāi)放不等于信息公開(kāi)。數(shù)據(jù)不等于信息，信息是從數(shù)據(jù)里面提煉出來(lái)的內(nèi)涵，而且數(shù)據(jù)開(kāi)放應(yīng)該是一種主動(dòng)和免費(fèi)的開(kāi)放，而不是經(jīng)常被探討的“申請(qǐng)信息公開(kāi)”。二是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)放。有了大數(shù)據(jù)思維，企業(yè)就會(huì)希望加快建設(shè)平臺(tái)，投資相關(guān)的硬件和軟件。但如何儲(chǔ)存，處理并結(jié)合云對(duì)企業(yè)是個(gè)挑戰(zhàn)。因此基礎(chǔ)設(shè)施的開(kāi)放對(duì)很多無(wú)力建設(shè)自己平臺(tái)的中小企業(yè)來(lái)說(shuō)就非常重要。一些擁有龐大平臺(tái)的企業(yè)，如谷歌、亞馬遜已經(jīng)開(kāi)始積極嘗試，比如提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)。三是價(jià)值挖掘能力的開(kāi)放。當(dāng)我們?cè)谕诰驍?shù)據(jù)的時(shí)候，最主要的是在業(yè)務(wù)中體現(xiàn)其價(jià)值。但大數(shù)據(jù)具有非常明顯的兩面性，某些大數(shù)據(jù)是十分重要且有價(jià)值的，但絕大部分離散的數(shù)據(jù)是無(wú)用的。這讓挖掘大數(shù)據(jù)一方面可以產(chǎn)生高價(jià)值，但也可能給企業(yè)帶來(lái)沉重的成本負(fù)擔(dān)。所以開(kāi)放價(jià)值挖掘能力對(duì)降低數(shù)據(jù)應(yīng)用的門檻非常重要，要讓數(shù)據(jù)價(jià)值平民化和市場(chǎng)化。

大數(shù)據(jù)如何影響企業(yè)決策

企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要可分成三個(gè)階段。在2010年到2012年之間的第一階段，大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)注數(shù)據(jù)和機(jī)器的關(guān)系，局限于傳統(tǒng)的IT思維，只不過(guò)在很多小數(shù)據(jù)應(yīng)用上貼上了大數(shù)據(jù)標(biāo)簽；從2013年開(kāi)始的第二階段關(guān)注數(shù)據(jù)與人的關(guān)系，可視化和預(yù)測(cè)應(yīng)用成為了市場(chǎng)的寵兒；2014年之后，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)向分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，這要求對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行開(kāi)放式的創(chuàng)新：從數(shù)據(jù)的開(kāi)放、共享和交易，到基礎(chǔ)處理和分析平臺(tái)的開(kāi)放，再到價(jià)值提取能力的開(kāi)放。

研究還表明，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策最重要的影響，不是大數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。大數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，在于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間的連接。

以谷歌的一項(xiàng)數(shù)據(jù)處理功能為例。谷歌做了一件驚人的事情――能在不懂某個(gè)網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)言的情況下，知道網(wǎng)頁(yè)所講的內(nèi)容是什么。試想一下，如果你懂俄語(yǔ)，看出俄語(yǔ)網(wǎng)頁(yè)里在講什么當(dāng)然很簡(jiǎn)單。但是，如果你不懂俄語(yǔ)，僅僅通過(guò)看字詞的排列和網(wǎng)站的分類，就知道網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容，這是不是很令人驚嘆？這就是一種利用數(shù)據(jù)間的聯(lián)系建立起來(lái)的知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜并不是數(shù)據(jù)，但它產(chǎn)生的結(jié)果要比單純的數(shù)據(jù)搜集有價(jià)值得多。

除此之外，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策的影響還表現(xiàn)在以下三個(gè)層面：

第一，企業(yè)在重視獲取大數(shù)據(jù)的同時(shí)，開(kāi)始意識(shí)到要抓住大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)并從中獲取商業(yè)價(jià)值，需要使用先進(jìn)的分析方法。從前我們通過(guò)對(duì)市場(chǎng)、行業(yè)和業(yè)務(wù)洞見(jiàn)來(lái)分析市場(chǎng)形勢(shì)，傳統(tǒng)的BI方案（商業(yè)智能方案）也能給我們提供解決方案。然而，大數(shù)據(jù)分析是全量數(shù)據(jù)和多數(shù)據(jù)類型，相對(duì)抽樣研究，能更精準(zhǔn)地體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。因此，我們需要引入新的技術(shù)來(lái)提升解讀數(shù)據(jù)價(jià)值的能力，比如機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)能力。此外，數(shù)據(jù)探索、捕捉實(shí)時(shí)流動(dòng)的大數(shù)據(jù)并把新的大數(shù)據(jù)來(lái)源與原來(lái)的企業(yè)數(shù)據(jù)相整合等，也將幫助企業(yè)攫取大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。

第二，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的同時(shí)關(guān)注小數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的是定性和定量分析。大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的是趨勢(shì)和融合分析。小數(shù)據(jù)的分析往往是面對(duì)一個(gè)業(yè)務(wù)主題，而不是行業(yè)趨勢(shì)或熱點(diǎn)。小數(shù)據(jù)在做數(shù)據(jù)取樣和驗(yàn)證結(jié)果時(shí)能對(duì)大量的、宏觀的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行補(bǔ)充。當(dāng)然，最終我們要獲得的是數(shù)據(jù)價(jià)值本身，而不僅僅是把它分為不同類型的數(shù)據(jù)。所以，無(wú)論是大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)，都需要我們把所有類型的數(shù)據(jù)碎片化后，運(yùn)用先進(jìn)的關(guān)聯(lián)手段來(lái)建立其價(jià)值鏈，通過(guò)定制價(jià)值路徑讓數(shù)據(jù)的價(jià)值快速推送到商業(yè)應(yīng)用中。這也是為什么越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始關(guān)注企業(yè)知識(shí)庫(kù)建設(shè)的原因，它們藉此實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的變現(xiàn)。

第三，在數(shù)據(jù)的搜集和處理過(guò)程中，建立數(shù)據(jù)屬性標(biāo)簽。我們常把數(shù)據(jù)屬性標(biāo)簽比喻成臉譜勾畫，通過(guò)數(shù)據(jù)屬性標(biāo)簽可以更容易識(shí)別數(shù)據(jù)的不同特征。數(shù)據(jù)標(biāo)簽的屬性是指在使用數(shù)據(jù)前，企業(yè)要了解數(shù)據(jù)的場(chǎng)景以及數(shù)據(jù)是如何進(jìn)入這個(gè)場(chǎng)景的。因此，數(shù)據(jù)屬性管理的層級(jí)化和維度化就變得十分必要，而在將數(shù)據(jù)屬性標(biāo)簽化之前，就說(shuō)數(shù)據(jù)如何起了作用是不現(xiàn)實(shí)的。

樹(shù)立大數(shù)據(jù)思維

在很多企業(yè)，尤其是對(duì)中小型企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用無(wú)法落地的原因是企業(yè)沒(méi)有大數(shù)據(jù)思維。擁有大數(shù)據(jù)思維，并不是指任何決策都參考數(shù)據(jù)，也不是要求所有問(wèn)題都足夠精準(zhǔn)，更不是花巨資打造大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺(tái)。大數(shù)據(jù)思維是“數(shù)據(jù)借力”。

首先讓我們了解一下建立大數(shù)據(jù)思維通常面對(duì)的幾個(gè)挑戰(zhàn)：

第一，大數(shù)據(jù)應(yīng)用和商業(yè)回報(bào)間的矛盾。未來(lái)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用一定是可定制的、可在云上打包的服務(wù)，即將業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、分析能力多面定制，一起打包。企業(yè)需要可快速部署和有明確投資回報(bào)的應(yīng)用，這涉及到數(shù)據(jù)的質(zhì)量和豐富度及業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)的依賴度。這需要企業(yè)內(nèi)各個(gè)部門的有效協(xié)作，并規(guī)避無(wú)法確定的風(fēng)險(xiǎn)，比如分析結(jié)果的不確定性，業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜性，人員的能力缺失等。

傳統(tǒng)手段，比如通過(guò)社交媒體、郵件、網(wǎng)絡(luò)文本等獲得的數(shù)據(jù)量非常龐大，但解破這些數(shù)據(jù)的關(guān)系和價(jià)值卻給企業(yè)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。企業(yè)希望成為數(shù)據(jù)的主人，但往往在辨析數(shù)據(jù)的有效性、能帶來(lái)哪些商業(yè)回報(bào)，以及如何幫助決策等方面卻缺乏有效工具。

第二，海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)間的矛盾。要做大數(shù)據(jù)，首先要了解自己的企業(yè)，或者企業(yè)所在的行業(yè)的核心是什么。調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)，有很多企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中，最終不是被現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手打敗，而是被很多潛在未知的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手打敗的。舉例來(lái)說(shuō)，大部分人都認(rèn)為亞馬遜是做電商的，但其實(shí)亞馬遜現(xiàn)在最主要的收入來(lái)自云服務(wù)，也就意味著亞馬遜的核心數(shù)據(jù)（價(jià)值）是云服務(wù)。只有在此基礎(chǔ)上，亞馬遜建立的大數(shù)據(jù)才是有效的、服務(wù)于戰(zhàn)略的。

第三，內(nèi)部數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間的矛盾。企業(yè)所獲取的數(shù)據(jù)，很大一部分是內(nèi)部數(shù)據(jù)，這讓企業(yè)面對(duì)另一個(gè)挑戰(zhàn)，即如何讓內(nèi)部數(shù)據(jù)與相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)生聯(lián)系并使之成長(zhǎng)。只有讓內(nèi)外部數(shù)據(jù)的交融在用戶場(chǎng)景中，才能為業(yè)務(wù)用戶描繪更精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)發(fā)展空間。

第四，規(guī)律發(fā)現(xiàn)和規(guī)律失效間的矛盾。我們的調(diào)研顯示，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用總結(jié)出的規(guī)律來(lái)看，建立失效預(yù)警是特別必要的。當(dāng)企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律，并在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用時(shí)，必須要設(shè)立一些預(yù)警指標(biāo)。當(dāng)指標(biāo)達(dá)到一定水平，即表明之前發(fā)現(xiàn)的規(guī)律已經(jīng)失效，必須發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律、建立新相關(guān)指標(biāo)，這稱為數(shù)據(jù)價(jià)值的有效性。

沒(méi)有根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的變化而及時(shí)更新，挖掘再多數(shù)據(jù)都是無(wú)謂的浪費(fèi)。熟練應(yīng)用失效預(yù)警，企業(yè)才能培養(yǎng)起整個(gè)團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)有效的敏感性。

中小企業(yè)的“數(shù)據(jù)借力”之道

對(duì)中小企業(yè)而言，購(gòu)買大數(shù)據(jù)，雇傭?qū)I(yè)團(tuán)隊(duì)成本偏高，建立大數(shù)據(jù)思維、理智對(duì)待大數(shù)據(jù)應(yīng)用的熱潮才能將數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策的影響最優(yōu)化。應(yīng)對(duì)以上建立大數(shù)據(jù)思維的四種挑戰(zhàn)，中小企業(yè)“數(shù)據(jù)借力”可以嘗試以下幾種方法：

第一，做好數(shù)據(jù)價(jià)值調(diào)研。企業(yè)在購(gòu)買搜索關(guān)鍵字、投放DSP（精準(zhǔn)定位人群）的廣告等大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)前，要先做調(diào)研，對(duì)數(shù)據(jù)是否能帶來(lái)期望的商業(yè)回報(bào)做到心中有數(shù)。比如，可以考察行業(yè)內(nèi)是否有較多成功案例再做決定。若成功案例不多，必然有一些難以跨越的障礙，購(gòu)買前就需要三思。

第二，確認(rèn)核心數(shù)據(jù)屬性，建立海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)以及內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)。在此方面企業(yè)可遵循以下步驟：第一步，確立核心數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。比如，CRM（客戶關(guān)系管理）和客戶營(yíng)銷數(shù)據(jù)一定是核心數(shù)據(jù)。第二步，歸檔數(shù)據(jù)。比如，將線上線下舉辦的推廣活動(dòng)中收集的消費(fèi)者的信息，歸納入CRM的系統(tǒng)。第三步，擴(kuò)展常規(guī)上下游渠道的數(shù)據(jù)。比如，做快銷行業(yè)的企業(yè)，就可以盡量獲取沃爾瑪、家樂(lè)福的數(shù)據(jù)，并與自己的CRM結(jié)合，為企業(yè)下一步做市場(chǎng)營(yíng)銷、推廣、產(chǎn)品創(chuàng)新等建立指導(dǎo)。第四步，與社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會(huì)化媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的一個(gè)重要來(lái)源，對(duì)于中小企業(yè)而言，它們?cè)诳蛻舻墨@取和營(yíng)銷上沒(méi)有強(qiáng)大的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，因此社會(huì)化媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，對(duì)它們來(lái)說(shuō)尤為重要。但如果只搜集而沒(méi)有跟這些數(shù)據(jù)的者建立聯(lián)系，那么這些數(shù)據(jù)就毫無(wú)價(jià)值。

第三，用虛擬人脈交換來(lái)獲取數(shù)據(jù)。對(duì)中小企業(yè)而言，數(shù)據(jù)的缺失是一種常態(tài)，但它們可以通過(guò)擴(kuò)展人脈，來(lái)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的獲取能力。比較常見(jiàn)的做法是建立企業(yè)自媒體。傳統(tǒng)的虛擬人脈的建立主要基于社交媒體上的互粉、互相介紹，而企業(yè)自媒體的人脈互相交換，則能更好地各取所需，在不同行業(yè)領(lǐng)域交換。企業(yè)還可以通過(guò)線下人脈尋找優(yōu)質(zhì)的高端群體用戶。優(yōu)質(zhì)用戶雖然人數(shù)不多，但通過(guò)收集其詳細(xì)資料、分析其行為愛(ài)好，將相關(guān)分析存儲(chǔ)到自己的系統(tǒng)中，就能形成優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)資源。

第四，在關(guān)注大數(shù)據(jù)的同時(shí)要關(guān)注好小數(shù)據(jù)。企業(yè)的大數(shù)據(jù)起步，要從小數(shù)據(jù)開(kāi)始，從核心數(shù)據(jù)開(kāi)始。以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)做好小數(shù)據(jù)，有助于企業(yè)做好企業(yè)內(nèi)部的精細(xì)化管理、對(duì)市場(chǎng)的觀察，以及未來(lái)發(fā)展方向的規(guī)劃。

第五，賦予高管更多的權(quán)力。做好大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要企業(yè)內(nèi)部建立大數(shù)據(jù)文化，比如，靈活的部門間協(xié)作機(jī)制，管理人員使用數(shù)據(jù)分析模型的習(xí)慣養(yǎng)成等。這就要求企業(yè)賦予高管更多的決策權(quán)，以幫助其突破制度限制、協(xié)調(diào)資源、協(xié)同合作，更積極主動(dòng)地應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

篇9

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)；發(fā)展趨勢(shì)

中圖分類號(hào)：G23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）08-0026-02

隨著互聯(lián)網(wǎng)新科技的不斷研發(fā)和應(yīng)用，信息化進(jìn)程日益加快，大量數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而來(lái)。數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)要持久發(fā)展就必須重視并順應(yīng)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的巨大變革，積極面對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，有利于數(shù)字出版企業(yè)做好充分的準(zhǔn)備，抓住發(fā)展機(jī)遇。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的內(nèi)涵和特點(diǎn)

（一）大數(shù)據(jù)時(shí)代的內(nèi)涵

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在全球范圍內(nèi)運(yùn)用到社會(huì)生產(chǎn)生活的方方面面，各國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用也已經(jīng)提上日程，大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和科技創(chuàng)新的重大作用正在顯現(xiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)[1]。

人們普遍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是在一定時(shí)間內(nèi)，無(wú)法用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)用戶可以利用其承載的信息進(jìn)行決策優(yōu)化，而這些用戶既可以是政府機(jī)關(guān)、也可能是社會(huì)媒體或者商業(yè)運(yùn)營(yíng)者。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要包括數(shù)量規(guī)模大、類型廣泛、實(shí)時(shí)快速性和價(jià)值密度低四個(gè)方面。

大數(shù)據(jù)的數(shù)量規(guī)模來(lái)自于各運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，目前主要是互聯(lián)網(wǎng)用戶產(chǎn)生的大量?jī)?nèi)容，這些內(nèi)容的規(guī)模正在日漸上漲，加上未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)中傳感器生成的數(shù)據(jù)，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)集成量將大大超出目前的計(jì)算程度[2]。

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大范圍普及，信息化帶來(lái)的包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型眾多。其中，日常生活中運(yùn)用程度最高的視頻、音樂(lè)、圖片和定位等產(chǎn)生的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在3/4以上，這一數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷提升的過(guò)程中將持續(xù)增長(zhǎng)，而企業(yè)所產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所占比率較低。

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是以數(shù)據(jù)流的形式，其速度之快對(duì)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)要求非常高，以往的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)難以對(duì)這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析，這也導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)價(jià)值的降低。

大數(shù)據(jù)在經(jīng)過(guò)處理分析后，具有重大的決策價(jià)值。但目前由于技術(shù)的限制，可利用的有價(jià)值信息較少。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)

（一）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷

目前數(shù)字出版行業(yè)的營(yíng)銷已經(jīng)涉及微信、微博、電子郵箱等互聯(lián)網(wǎng)新媒體手段，但其營(yíng)銷效果仍然難以達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，這就要求電子出版業(yè)對(duì)不同年齡、不同性別、不同工作甚至不同地區(qū)、不同時(shí)間段的讀者的閱讀偏好、心理預(yù)期及行為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行更加具體細(xì)致的分析和了解，并據(jù)此對(duì)出版內(nèi)容和營(yíng)銷策略進(jìn)行調(diào)整和更新。而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行整合處理和研究分析，更加精準(zhǔn)地掌握客戶的需求規(guī)律[3]，從而更加精準(zhǔn)地進(jìn)行營(yíng)銷策劃，保證在日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中占據(jù)有利位置。

（二）基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化選題策劃

數(shù)字出版行業(yè)選題策劃通常要經(jīng)過(guò)信息采集、市場(chǎng)調(diào)查、目標(biāo)客戶群確立等諸多環(huán)節(jié)，不但浪費(fèi)了大量的時(shí)間和成本，而且由于調(diào)研結(jié)果往往真實(shí)性、科學(xué)性和有效性不足，導(dǎo)致很多選題難以與讀者的預(yù)期相一致。傳統(tǒng)的根據(jù)編輯約稿和作者投稿來(lái)選題策劃的形式已經(jīng)難以滿足讀者要日益?zhèn)€性化和多樣化的閱讀需求[4]。

數(shù)字出版行業(yè)的選題策劃只有把握讀者的心理和需求，才能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。因此，利用大數(shù)據(jù)實(shí)施精確化營(yíng)銷就顯得尤為重要。在此基礎(chǔ)上，數(shù)字出版行業(yè)的出版內(nèi)容要根據(jù)讀者的需求進(jìn)行個(gè)性化選題策劃，同時(shí)，要實(shí)現(xiàn)與各種新媒體渠道、交易平臺(tái)以及讀者的閱讀終端的無(wú)障礙連接，以便利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶的需求進(jìn)行及時(shí)捕捉和分析。

（三）消費(fèi)者對(duì)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)品的付費(fèi)意愿會(huì)大大提高

現(xiàn)階段，我國(guó)網(wǎng)民對(duì)數(shù)字內(nèi)容的下載及瀏覽主要是基于免費(fèi)方面，數(shù)字內(nèi)容的付費(fèi)模式在我國(guó)仍然沒(méi)有有效建立，這也是數(shù)字出版行業(yè)發(fā)展過(guò)程中的重要障礙之一，其關(guān)鍵原因是數(shù)字內(nèi)容難以真正滿足消費(fèi)者的需求及支付體系的不健全。

數(shù)字出版行業(yè)在有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)者需求分析，并根據(jù)消費(fèi)者的需求進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)后，要注重與消費(fèi)者之間的感情維護(hù)和后續(xù)追蹤反饋，切實(shí)將消費(fèi)者的需求放在首位，消費(fèi)者自然就會(huì)接受電子內(nèi)容付費(fèi)模式。同時(shí)，數(shù)字出版企業(yè)要不斷優(yōu)化完善數(shù)字內(nèi)容支付系統(tǒng)，保證下載和支付途徑簡(jiǎn)便易行，支付手段要隨支付方式的發(fā)展及時(shí)進(jìn)行添加變更，減少消費(fèi)者的支付困擾。

（四）觀念更新和人才儲(chǔ)備是數(shù)字出版行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，數(shù)字出版行業(yè)管理人員必須意識(shí)到大數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展的影響，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)只有順應(yīng)潮流，積極轉(zhuǎn)型才能長(zhǎng)足發(fā)展，傳統(tǒng)的企業(yè)發(fā)展模式已經(jīng)難能與時(shí)展的需求相適應(yīng)了[5]。

大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來(lái)的信息資源將成為企業(yè)最重要的資源之一，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容的選題策劃、廣告投放、產(chǎn)品效果預(yù)測(cè)都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息分析，大數(shù)據(jù)在數(shù)字出版行業(yè)決策中的作用將會(huì)越來(lái)越明顯。

大數(shù)據(jù)技術(shù)使消費(fèi)者需求得以分析和把握，底殖靄嫘幸檔囊滴窳鞒唐笠底櫓都會(huì)以讀者的需求為中心進(jìn)行設(shè)置和調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字出版的效益最大化。

此外，大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字出版企業(yè)在實(shí)現(xiàn)對(duì)自有數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和與新媒體平臺(tái)及支付渠道的無(wú)障礙對(duì)接過(guò)程中，對(duì)專業(yè)人才的需求量大幅度提升。因此，數(shù)字出版行業(yè)對(duì)集數(shù)據(jù)管理和分析、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)以及市場(chǎng)營(yíng)銷能力于一體的綜合性人才的儲(chǔ)備和培養(yǎng)力度將不斷增長(zhǎng)。

（五）與互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的合作力度加強(qiáng)

目前，數(shù)字出版行業(yè)尚不具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)和環(huán)境，要想在大數(shù)據(jù)時(shí)代保持長(zhǎng)足發(fā)展，就要加強(qiáng)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與大數(shù)據(jù)企業(yè)的合作[6]。

數(shù)字出版行業(yè)的銷售和客戶信息大都掌握在平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商和社交媒體的手里，受成本制約，很多數(shù)字出版企業(yè)都未建立自有數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)大量客戶信息的采集和分析y度自然也非常大，而數(shù)字出版企業(yè)要面對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)并抓住其提供的機(jī)遇，就必須對(duì)這些信息進(jìn)行有效的利用，因此，數(shù)字出版商要拓寬與互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)企業(yè)的合作渠道，建立穩(wěn)定長(zhǎng)久的合作關(guān)系，為消費(fèi)者提供更好的針對(duì)，促進(jìn)數(shù)字出版行業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的持續(xù)發(fā)展。

（六）以消費(fèi)者需求為導(dǎo)向進(jìn)行業(yè)務(wù)流程和企業(yè)組織結(jié)構(gòu)調(diào)整

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)將以用戶需求導(dǎo)向?yàn)楹诵?。首先，?shù)字出版行業(yè)業(yè)務(wù)流程將依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐，更加清晰的了解消費(fèi)者的需求，并及時(shí)滿足消費(fèi)者的需求。其次，大數(shù)據(jù)為數(shù)字出版行業(yè)提供的數(shù)據(jù)分析將大大超出傳統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，大數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果將成為數(shù)字出版行業(yè)整個(gè)業(yè)務(wù)流程的決策依據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展能夠使數(shù)字出版行業(yè)業(yè)務(wù)流程平臺(tái)的各個(gè)環(huán)節(jié)均與互聯(lián)網(wǎng)有效連接，直接與讀者進(jìn)行線上互動(dòng)、交流、合作實(shí)現(xiàn)數(shù)字內(nèi)容的個(gè)性化服務(wù)。

數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)流程向用戶需求導(dǎo)向發(fā)展的過(guò)程中離不開(kāi)與之適應(yīng)的企業(yè)組織結(jié)構(gòu)。因此，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展過(guò)程中，數(shù)字出版企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)也要向消費(fèi)者需求導(dǎo)向轉(zhuǎn)變。首先，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下，數(shù)字出版企業(yè)的數(shù)據(jù)分析部門的重要性將逐步顯現(xiàn)出來(lái)，從單純的成本部門向利潤(rùn)創(chuàng)造部門轉(zhuǎn)變。其次，隨著消費(fèi)者對(duì)數(shù)字內(nèi)容的付費(fèi)意愿增強(qiáng)及利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷的推行，數(shù)字出版企業(yè)將對(duì)數(shù)字內(nèi)容提供商有更加明確的定位，其業(yè)務(wù)將向數(shù)字內(nèi)容提供聚集。此外，由于大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值受時(shí)空變化的影響較大，數(shù)字出版企業(yè)原有的金字塔式層級(jí)組織結(jié)構(gòu)已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，因此，必須建立能夠及時(shí)滿足消費(fèi)者需求的彈性化網(wǎng)絡(luò)式的組織結(jié)構(gòu)。

三、結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)，它必將帶來(lái)全球性的技術(shù)變革，信息的傳播速度將會(huì)更快，利用效率將會(huì)更高。它為商業(yè)發(fā)展帶來(lái)前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，消費(fèi)者的需求在這一時(shí)代背景下的受關(guān)注度空前提高，消費(fèi)者具有了更多的選擇權(quán)，掌握了更大的主動(dòng)權(quán)，對(duì)個(gè)性化服務(wù)的要求更高，由此帶來(lái)的市場(chǎng)供需關(guān)系的改變，對(duì)企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略也提出了新的要求和挑戰(zhàn)。

數(shù)字出版行業(yè)作為國(guó)家支持的新興出版業(yè)態(tài)，要想充分利用和挖掘大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來(lái)的巨大發(fā)展機(jī)會(huì)和商業(yè)價(jià)值，就必須從戰(zhàn)略高度上意識(shí)到大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)蘊(yùn)涵著大量的信息，進(jìn)行處理分析后的信息具有巨大作用。隨大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和運(yùn)用，數(shù)字出版行業(yè)必然向精準(zhǔn)營(yíng)銷、個(gè)性化主題策劃、讀者對(duì)數(shù)字內(nèi)容的付費(fèi)意識(shí)增強(qiáng)和企業(yè)對(duì)專業(yè)化人才的需求量不斷增加、與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和大數(shù)據(jù)企業(yè)的合作加強(qiáng)的趨勢(shì)發(fā)展。因此，數(shù)字出版行業(yè)要從現(xiàn)在開(kāi)始注重對(duì)數(shù)據(jù)的采集、整理、分析和運(yùn)用，提高應(yīng)對(duì)外界環(huán)境變化的能力，增強(qiáng)自身的競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)數(shù)字出版行業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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篇10

如何充分利用大數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，從而提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，已經(jīng)成為企業(yè)關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)。這也是甲骨文公司努力的方向。

全面解決方案才能奏效

當(dāng)前，越來(lái)越多企業(yè)將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果作為其判斷未來(lái)發(fā)展的依據(jù)。同時(shí)，傳統(tǒng)的商業(yè)預(yù)測(cè)邏輯正日益被新的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所取代。但是，我們要謹(jǐn)慎管理大家對(duì)大數(shù)據(jù)的期望值，因?yàn)楹Ａ繑?shù)據(jù)只有在得到有效治理的前提下才能進(jìn)一步發(fā)展其業(yè)務(wù)價(jià)值。

最廣為人知的大數(shù)據(jù)定義是Gartner給出的大數(shù)據(jù)的3V特性：巨大的數(shù)據(jù)量（Volume）、數(shù)據(jù)的快速處理（Velocity）、多變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型（Variety）。根據(jù)這一定義，大家首先想到的是IT系統(tǒng)中一直難以處理卻又不容忽視的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)不僅要處理好交易型數(shù)據(jù)的分析，還把社交媒體、電子商務(wù)、決策支持等信息都融入進(jìn)來(lái)?，F(xiàn)在，分布式處理技術(shù)Hadoop和NoSQL已經(jīng)能對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數(shù)據(jù)需求提供一個(gè)全面的解決方案。

事實(shí)上，普遍意義上的大數(shù)據(jù)范圍更加廣泛，任何涉及海量數(shù)據(jù)及多數(shù)據(jù)源的復(fù)雜計(jì)算，均屬大數(shù)據(jù)范疇，而不僅局限于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，諸如電信運(yùn)營(yíng)商所擁有的巨量用戶的各類詳細(xì)數(shù)據(jù)、手機(jī)開(kāi)關(guān)機(jī)信息、手機(jī)在網(wǎng)注冊(cè)信息、手機(jī)通話計(jì)費(fèi)信息、手機(jī)上網(wǎng)詳細(xì)日志信息、用戶漫游信息、用戶訂閱服務(wù)信息和用戶基礎(chǔ)服務(wù)信息等，均可劃歸為大數(shù)據(jù)。

與幾年前興起的云計(jì)算相比，大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)價(jià)值所要走的路或許更為長(zhǎng)遠(yuǎn)。但是企業(yè)用戶已經(jīng)迫不及待，越來(lái)越多企業(yè)高層傾向于將大數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為其商業(yè)決策的重要依據(jù)。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數(shù)據(jù)解決方案，不僅要解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題，還要將功能擴(kuò)展到海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的分布式采集和交換、海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)快速訪問(wèn)、統(tǒng)計(jì)分析與挖掘和商務(wù)智能分析等。

典型的大數(shù)據(jù)解決方案應(yīng)該是具有多種能力的平臺(tái)化解決方案，這些能力包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和挖掘，多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、加工和處理，以及大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能分析。這種解決方案應(yīng)具有以下四個(gè)特性：軟硬集成化的大數(shù)據(jù)處理、全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的能力、大規(guī)模內(nèi)存計(jì)算的能力、超高網(wǎng)絡(luò)速度的訪問(wèn)。

軟硬件集成是必然選擇

我們認(rèn)為，大數(shù)據(jù)解決方案的關(guān)鍵在于如何處理好大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算。過(guò)去，傳統(tǒng)的前端數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、后端大存儲(chǔ)的架構(gòu)難以有效存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)并保持高性能數(shù)據(jù)處理。這時(shí)候，我們讓軟件和硬件更有效地集成起來(lái)進(jìn)行更緊密的協(xié)作。也就是說(shuō)，我們需要軟硬一體化的專門設(shè)備來(lái)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。

堅(jiān)持開(kāi)放的戰(zhàn)略