(二)非传统的非结构化数据这类数据无法用传统的报告和分析技术进行挖掘 , 如音频、视频文件和静态图像等 , 可以利用计算机视觉、高级模式识别及视频和声音分析等技术 , 以更深入地理解顾客、雇员、运营和市场 。如分析录像中顾客的姿势、表情和手势 , 零售商就可以更好地理解顾客的心情和意图 。
(三)深网数据深网中包含的未开发信息可能比任何其他网络都多 , 但是搜索难度也最大 。目前 , 想要得到有用的信息 , 只能对那些定义明确的目标进行数据挖掘 , 如私人组织名下那些授权可使用的信息 。
文章插图
5我国数字经济蓬勃兴起
《世界互联网大会蓝皮书》数据显示 , 2016年中国数字经济规模为3.8万亿美元 , 仅次于美国 , 排名全球第二 。从数字经济占GDP的比重来看 , 2016年中国为30.1% , 而不少发达国家都在50%左右 , 美国更是接近60% 。这意味着 , 我国的数字经济还有很大的增长空间 。
6谁拥有了大数据 , 谁就拥有了未来
种种迹象表明 , 数据争夺战已经打响 。历经二十多年的积累和储备 , 数据资源大规模聚集 , 基础性、战略性凸显 , 我们将进入数据驱动经济发展的爆发期、黄金期 。某种程度上说 , 谁拥有了大数据 , 谁就占据了战略的制高点 , 拥有了未来 。
7以用户为中心 , 用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物 , 在相关信息帮助下 , 对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战 。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据” 。客户动向是不断变化的 , 因此营销人员的策略也应该做出相应调整 。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好 , 这样可以使公司采取更快捷的应对措施 。
例如 , 亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力 , 从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者 。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势 , 并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息 , 从而来为客户服务 。此外 , 亚马逊通过实时监控全球15亿种产品 , 成功满足了客户的需求 。
8通过数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大 , 因此不同的流程产生不同的数据 。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问 。然而 , 公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山 , 让分析师和工程师深入研究 , 并提供新颖而又有意义的见解 。
经过这番分析 , 有一件事值得肯定的是 , 这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端 , 并伴随着强大的实时大数据分析能力 。
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