什麼是大數據？大數據有

　　值？ 1 天前

　　——“在人類曆史上，我們從未如此迅速，如此輕松地獲得如此衆多的信息。” （Vint Cerf，“互聯網之父”，席爾瓦，2009年引用）

　　——當今世界90％的數據僅在過去兩年中就已産生（IBM，2011年）

　　人類存儲數據能力的提升，帶來了數據存儲的繁榮，并在極短的時間内用近乎粗暴的方式在21世紀将人類帶入了大數據時代。

　　一、大數據的定義

　　那什麼是大數據呢？麥肯錫将大數據定義為：無法在一定時間内用傳統數據庫軟件工具對其内容進行抓取、管理和處理的數據集合。顯然麥肯錫将大數據定義的重點放在了“大”上。誠然，人們最初接觸大數據的時候，震撼于大數據爆發性增長所帶來的的巨大體量，最強烈直觀的感受就是“大”。但随着時間的推移，人們開始分析，挖掘數據，去探索數據背後隐藏的價值，自此數據金礦展露出礦山一角，開始在時代洪流中大放金光，大批淘金者蜂擁而上，更是助推了大數據的蓬勃發展，最終促成了大數據生态系統的形成。

　　筆者大膽的對時代背景下的“大數據做出如下定義：以海量數據為基礎，以數據的整理、分析、挖掘為過程，并最終以實現數據價值為結果的一整套理論和實踐就是大數據。

　　筆者認為大數據的内在生命力是數據的持續性爆發增長，而外在特征用數據人普遍認同的5V加以描述：

　　Volume：數據體量巨大。就是大。

　　Variety：數據類型繁多。繁雜紛複的屬性和行為數據以結構化或者非結構化的形式存儲在形式各異的存儲器上。

　　Value：價值密度低。數據萬千，可提取的價值往往隻占萬一。更因此，科學的數據挖掘和高精度算法才顯得如此重要。

　　Velocity：處理速度塊。數據體量巨大，且增長迅猛，不快實在不行。

　　Veracity：真實性。真實的數據帶來真實的價值，弄虛作假切不可取。去僞存真也是一種真實，需要每個數據人的努力。

　　二、大數據的應用

　　大數據正在滲透到我們生活的方方面面，在生産、經營活動、流通、生物醫學、城市管理、安全防護、金融、營銷等各個領域大放異彩。

　　1.智能推薦系統作為大數據在互聯網領域的最廣泛普遍的應用，通過分析用戶的曆史行為習慣，來了解用戶的喜好，從而為用戶推薦感興趣的信息，滿足用戶的個性化推薦需求。從各大電商平台，到門戶網站，再到近年大火的短視頻平台，無不能發現它的蹤影，給人們真正帶來了千人千面的個性化優質體驗。

　　2.大數據在生物醫學領域的應用，通過統計分析大量網民搜索的流行病信息，結合氣溫變化，環境指數，人口流動等因素，創建一個個預測模型，預測未來疾病的活躍指數，提供疫病預防建議，來實現以防代治。

　　3.大數據在物流領域的應用，利用集成智能化技術，在大量數據訓練下，使得物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、判斷的能力自行解決物流中的某些問題，包括但不限于存貨盤點、揀貨、包裝、單據管理、運輸、物流追蹤、派送時間預測等等問題，強力助力完善物流體系的智能化進程。

　　再比如利用大數據打造智慧城市，在安防方面，構建7*24小時不間斷的治安監控，在金融領域用于分析市場情緒，評估信貸風險等等。随着大數據的應用越來越廣泛，我們在日常生活中，會越來越受益大數據帶來的價值。

　　大數據在營銷領域的應用

　　而在衆多應用中，大數據在在市場營銷和銷售的應用，是最亮眼的一個，有了大數據算法和大數據分析加持的今天，為産品或者服務實現智能營銷越來越簡單。

　　下面将重點介紹大數據在營銷中的一些應用：

　　1.對接全網用戶數據：僅有企業數據，即使規模再大，也隻是孤島數據。在收集、打通企業内部的用戶數據時，還要與互聯網數據統合，需要收集站内站外各方面的行為，在收集各方面的數據之後，還需與第三方的數據對接，形成全網數據管理系統。

　　2.讓數據說話：面對大數據龐大的信息，需要通過标簽來識别數據。比如通過戶标簽來識别用戶的基本屬性特征、偏好、興趣特征和商業價值特征。

　　3.分析用戶特征及偏好：根據用戶的行為和特征，對用戶的靜态信息（性别、年齡、職業、學曆、關聯人群、生活習性等）、動态信息（資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等）、實時信息（地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作）進行描述，構建用戶畫像。

　　4.營銷效果評估、管理：利用渠道管理和宣傳制作工具，利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和産品，制作數據圖形化工具，自動生成特定的市場宣傳報告，對特定宣傳目的報告進行管理。

　　5.創建精準投放系統：對于有意領先精準營銷的企業來說，則可更進一步，整合内部數據資源，補充第三方站外數據資源，進而建立廣告精準投放系統，對營銷全程進行精細管理。

　　企業如何使用好大數據來賦能營銷

　　大數據時代，MarTech公司都說可以做數據打通，最終效果如何？計算出來的結果準确嗎？如何利用解釋數據、預測未來？行業需要各種橋梁将市場、營銷、技術和數據連接起來。面對大數據，數據落地指導策略需要，企業應帶着問題去找數據解決方案，利用AI結合MarTech，整合多維數據，構建消費者數據平台和知識圖譜，創建有公信力的接觸點。

　　對于企業如何使用好大數據來賦能營銷這個問題：需要了解企業數字化轉型所處的階段，更好地制定符合業務增長邏輯的數字化策略，但前提要做好數據的積累和應用。數據資産積累薄弱、應用範圍窄、決策難度大，是目前很多企業數字化轉型難的主要原因；而如果隻是單純地做了自動化營銷，其營銷成本高、客戶反映慢，也造成了客戶一定的流失。而這恰恰是第三方營銷技術服務商的優勢所在，通過搭建數據中台，利用AI結合營銷自動化和數字化營銷，可以幫助企業不斷積累數據資産，實現數據、技術等的應用和複用。

　　據相關研究數據顯示，目前有10%的互聯網公司使用了AI。到目前為止，人工智能平台服務将占領30％的市場，營銷的細分領域也迎來了AI帶來的變革。在大數據時代下，賽諾貝斯的AI MarTech解決方案，将AI賦能營銷11大場景能力，利用AI技術輔助精準營銷，涵蓋智能圈選、客戶評級、效果優化、歸因分析、旅程管理、智能推薦、商機推送、市場預測、數據質檢、KOC識别、A/B Testing等，全面覆蓋用戶場景，對用戶實現深卷入、高密度覆蓋；同時這些信息可以幫助營銷公司獲取更加精準的客戶需求，從而打造爆款産品，提高企業的響應和效率

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