如何应用大数据

1. 如何应用大数据

毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因：
1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》
在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。
虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2.掌握数据能力，开采“暗数据”
全球著名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。
然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3.软件正在吞噬整个世界数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
4.决策指导更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
5.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。
6.通过利用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。

2. 如何应用大数据

一、企业为何要做精细化运营
随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
二、大数据对精细化运营的价值
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。
三、大数据如何驱动精细化运营
企业做运营是为了拉新、留存和促活，只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营，一定离不开大数据的帮助。所以企业在时下想要做好精细化运营，一定要通过大数据来驱动，才有可能提升运营的效率和效果。
因为基于大数据的分析能力，可以让企业运营做到精细化的监控和对用户做细分，方便企业根据不同用户的需求进行具有针对性的一对一个性化服务，让企业的营销内容更加精准和有效，同时可以提升整个粉丝用户群的活跃度。

3. 如何应用大数据

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

4. 如何应用大数据

1. 信息的收集与整理。收集自然不必多说，重要的是在数据的整理。根据不同的维度有条理的整理，譬如根据联系方式(影响到内容推送渠道)、信息收集渠道(影响到内容推送政策、时间、产品需求等)。很简单的一个例子，一个公司经营有不同的产品，如果你没有在客户信息数据库中将客户信息分开整理列表，而是将所有的信息一股脑的都推送给同一个客户，那么造成的结果可能是：轻则推送的内容信息、产品不能达到应有的效果，做无用功，费时费力罢了;重则导致客户对推送的信息产生厌烦、抵触情绪，或取消关注的信息，或直接忽略，或直接放弃购买产品……。
2. 内容的推送。这个涉及到内容推送渠道(如微信、QQ、邮箱等)的选择与内容推送机制(如内容推送周期、内容定位、内容展示方法等)。确保信息能够及时、准确的传达到客户手上。这一个步骤与上一个步骤：信息的收集与整理是一脉相承的。
3. 效果的监控。内容发送到客户手上并不代表万事大吉，信息的展示量、点击量、咨询量、成交量(转化率)等数据监控是保证效果是否优秀的凭证，也是后期方案制定和改进的参考，所以一个合理的数据监控机制是必不可少的。
4.持续改进。大数据的利用是否合理，内容推送的时间是否恰当，内容推送是否合理，这个不是一蹴而就，不能一次性的完美，只有通过一次次的实践与数据分析，然后才能一步步的改善，使大数据的使用更加完美。
http://product.dangdang.com/25093277.html

5. 如何应用大数据

　　在这个信息爆炸的时代，大数据的应用是非常广泛的，ITjob网有关于大数据的文章，论坛和贴吧也会有很多的介绍，你可以了解下。下面为你举一个例子说明大数据的应用。
　　1、基于客户行为分析的产品推荐
　　产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹等客户行为数据，以及同一商品其他访问或成交客户的客户行为数据，进行客户行为的相似性分析，为客户推荐产品，包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等。
　　2、基于客户评价的产品设计
　　客户评价数据具有非常大的潜在价值，它是企业改进产品设计、产品定价、运营效率、客户服务等方面的一个很好的数据渠道，也是实现产品创新的重要方式之一。客户的评价既有对产品满意度、物流效率、客户服务质量等方面的建设性改进意见，也有客户对产品的外观、功能、性能等方面的体验和期望，有效采集和分析客户评价数据，将有助于企业改进产品、运营和服务，有助于企业建立以客户为中心的产品创新。
　　3、基于社区热点的趋势预测和营销
　　社区中热点和热门是大数据分析的结果。在社区中热门话题、在搜索引擎中热点分析，通常具有先兆性的特征，能够成为一种流行趋势的预测。比如，苹果的土豪金让土豪色成为一种流行。同时由于社区传播的广泛、快捷性，也能够帮助企业通过营销获得更多关注，比如小米的营销的策划。

6. 大数据室如何应用的？有什么大数据平台的推荐呢？

大数据有三个主要部分，分别是数学，统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。

扩展资料：
注意事项：
大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。
传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。

7. 怎样应用大数据

身边很多IT人对于大数据的新技术、新趋势都是兴趣满满，为程序员又迎来了一场春天，投身大数据领域，锻造新技能。今天就与你共同分享三个精准应用大数据的秘诀，助力你的业绩直线上升。

秘诀一：目标要明确
一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
其实有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够依靠分析大量的数据来得到的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。

秘诀二：要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据能否解决他们的问题。
在这一点上，建议是，一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，建议询问数据小组的意见。
有时候，重要的数据可能会被忽略。比如，当为某家企业搭建交通情况模型时，大家普遍认为天气是预测交通状况的重要因素。后来研究结果却显示，影响那个地区交通状况的是当地学校的放学时间。当学生们放学时，堵车情况尤为严重。
负责人说，从一开始的假设来看，我们并没有预见到会得出这样的结论，所以，应谨慎认真对待数据，数据会真实客观地告诉你想要的答案。有时，数据能告诉你的会让你大吃一惊。
秘诀三：要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。
“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。如果使用了错误的数据，得出的结论往往也是错的。”
数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。