1.1 大数据时代已经来临——对传统运营商的冲击和挑战
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
电信运营竞争分析优势和挑战
电信运营竞争分析优势和挑战近年来，电信运营领域竞争日趋激烈，不仅仅是运营商之间的竞争，还面临着其他技术和行业的冲击。
本文将对电信运营竞争的优势和挑战进行分析，旨在帮助运营商抓住机遇，应对挑战。
一、竞争优势分析1. 技术领先：电信运营商积极引入最新的通信技术，如5G、物联网、人工智能等，以提供更高速、更稳定、更智能的通信服务。
技术领先不仅可以满足用户需求，还可以帮助运营商降低成本，提高效率。
2. 丰富的产品和服务：电信运营商拥有完整的通信产品线和丰富的增值服务，包括语音通信、宽带上网、云服务、数字娱乐等。
通过不断创新和优化产品与服务，运营商可以满足用户多样化的需求。
3. 良好的品牌形象：经过多年的发展和品牌建设，一些电信运营商在市场上树立了良好的品牌形象，得到了用户的信任和好评。
优秀的品牌形象可以提升用户忠诚度，带来更多的市场份额。
4. 广泛的渠道覆盖：电信运营商在全国范围内建设了大量的销售渠道，包括实体店、电子商务平台、代理商等。
这种广泛的渠道覆盖有助于运营商将产品和服务推向用户，增强市场竞争力。
二、竞争挑战分析1. 价格竞争：电信运营商处于一个价格敏感的市场，用户对通信服务的价格非常关注。
不同运营商之间价格竞争激烈，运营商需要在保证盈利的前提下，提供具有竞争力的价格，吸引用户选择自己的服务。
2. 用户需求变化：随着科技的进步和用户需求的变化，传统的通信服务已无法满足用户的全部需求。
用户对于数据流量、网络安全、个性化服务等方面有着更高的要求，运营商需要不断创新，提供更好的解决方案。
3. 运营商合规要求：电信运营商在提供服务的同时，需要遵守各种法规和政策，包括网络安全、用户隐私保护等方面。
合规性要求不断提高，对运营商提出了更高的要求，需要运营商投入大量的人力和财力。
4. 竞争对手崛起：随着技术的进步，新的竞争对手涌现出来，如互联网公司、OTT服务提供商等。
这些竞争对手凭借自身的技术优势和用户基础，加大了对传统电信运营商的竞争力度，需要电信运营商寻找与其合作的方式。
英语作文-数字化转型对国内电信行业的影响与挑战
英语作文-数字化转型对国内电信行业的影响与挑战The rapid advancement of digital technologies has brought about significant transformations in various industries worldwide, and the telecommunications sector in China is no exception. In this era of digitalization, the domestic telecommunications industry is experiencing both opportunities and challenges that stem from the profound impact of digital transformation.One of the most notable effects of digitalization on the domestic telecommunications industry is the enhancement of connectivity. With the proliferation of high-speed internet and the widespread adoption of mobile devices, consumers now demand seamless connectivity and high-quality services. This has prompted telecom companies to invest heavily in upgrading their infrastructure and expanding their network coverage to meet the growing demand for data services. As a result, the industry has witnessed a surge in internet penetration rates and mobile subscriptions, driving revenue growth for telecom operators.Furthermore, digitalization has revolutionized the way telecom services are delivered and consumed. Traditional voice-centric services have been largely replaced by data-driven applications and multimedia content. This shift has compelled telecom operators to diversify their service offerings and embrace digital platforms to deliver a wide range of value-added services, such as video streaming, cloud storage, and IoT solutions. By leveraging digital technologies, telecom companies can offer personalized experiences to their customers and create new revenue streams beyond traditional connectivity services.However, along with the opportunities, digital transformation also presents formidable challenges for the domestic telecommunications industry. One of the primary challenges is the intensifying competition from digital disruptors and Over-The-Top (OTT) players. Tech giants like Tencent, Alibaba, and Baidu have expanded their presence in the telecommunications space by offering innovative digital services, such asmessaging apps, e-commerce platforms, and online payment systems. These digital natives have disrupted the traditional telecom business model and captured a significant share of the market, posing a threat to the revenue and market position of incumbent operators.Moreover, the proliferation of digital technologies has heightened concerns about cybersecurity and data privacy within the telecommunications industry. As telecom networks become increasingly interconnected and reliant on digital infrastructure, they become more vulnerable to cyber threats, such as malware, phishing attacks, and data breaches. Telecom companies must invest in robust cybersecurity measures and regulatory compliance frameworks to safeguard their networks and protect sensitive customer information from unauthorized access or exploitation.Additionally, digitalization has accelerated the pace of innovation and shortened product lifecycles in the telecommunications sector. Telecom operators are under pressure to continuously innovate and introduce new services to stay competitive in the rapidly evolving digital landscape. However, this requires substantial investments in research and development, as well as agile business processes to adapt to changing market dynamics. Failure to innovate and keep pace with technological advancements could result in obsolescence and loss of market relevance for telecom companies.In conclusion, digital transformation is reshaping the domestic telecommunications industry in China, presenting both opportunities and challenges for incumbent operators. While digitalization has enhanced connectivity, diversified service offerings, and fostered innovation, it has also intensified competition, raised cybersecurity concerns, and accelerated the pace of change. To thrive in this digital era, telecom companies must embrace innovation, invest in cybersecurity, and adapt their business models to meet the evolving needs of digital consumers. Only by staying agile and responsive to change can they succeed in the dynamic landscape of the digitalized telecommunications industry.。
大数据对企业的影响和挑战
大数据对企业的影响和挑战随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为当今时代的热门话题。
大数据指的是以前所未有的海量、高速度和多样化的数据资源，而企业则是其中运用大数据最广泛的领域之一。
本文将探讨大数据对企业的影响和挑战，并分析如何应对。
一、大数据对企业的影响1. 市场洞察力的提升大数据的存在使企业能够更全面地了解市场需求、消费者行为和竞争情报。
通过对大数据的分析，企业能够准确预测市场趋势，并基于这些洞察制定更明智的战略决策，从而提高市场竞争力。
2. 个性化营销的实现拥有大数据可以让企业更加准确地了解消费者的喜好和需求，有助于实现个性化营销。
通过运用大数据分析工具，企业可以根据消费者的购买历史、在线活动和社交媒体数据，向他们提供个性化的产品推荐和定制化的服务，提升用户体验和客户忠诚度。
3. 决策的科学化和数据驱动大数据分析可以帮助企业将决策从主观臆断转变为以数据为依据的科学决策。
大数据技术可以帮助企业收集、整理和分析各种类型的数据，从而提供有力的决策支持，减少决策风险，并帮助企业制定更具前瞻性和响应性的策略。
二、大数据带来的挑战1. 数据安全和隐私保护随着大数据的普及和应用，企业面临着越来越多的数据安全威胁和隐私泄露风险。
企业必须采取有效的技术和管理措施来保护客户数据的安全性，如加密数据、建立安全的数据存储和访问系统，并遵守相关的法律法规。
2. 数据质量和准确性问题大数据的特点之一是数据量庞大，但其中也存在一定的数据质量和准确性问题。
数据的不准确性可能会导致企业做出错误的决策和判断，因此，企业需要对数据进行有效地验证和清洗，保证数据质量和准确性，以免影响决策的准确性。
3. 技术和人才需求大数据技术的发展迅猛，但同时也对企业的技术和人才提出了更高的要求。
企业需要拥有一支熟练掌握大数据分析技术的团队，并定期培训和更新技术知识，以及与时俱进地引入新的技术工具和平台。
三、应对大数据的影响和挑战1. 建立完善的数据分析体系企业应该建立一个完善的数据分析体系，包括高效的数据收集和存储系统，灵活的数据分析工具和技术，以及专业的数据分析团队。
大数据时代市场营销面临的机遇与挑战
大数据时代市场营销面临的机遇与挑战大数据时代的到来给市场营销带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网和移动设备的普及，人们产生的数据量呈指数级增长，这些数据成为了市场营销的宝贵资源。
同时也面临着数据隐私、数据安全等方面的挑战。
接下来，我们将针对大数据时代市场营销面临的机遇和挑战进行分析。
一、机遇1. 数据驱动决策大数据的到来让市场营销不再只基于经验和直觉，而是可以通过大量的数据来进行精准的分析和决策。
通过数据分析，市场营销人员可以更好地了解消费者的需求和行为，从而制定更具针对性的营销策略，提高市场营销的效果和效率。
2. 个性化营销借助大数据分析，市场营销人员可以更加全面地了解消费者的兴趣、偏好和行为习惯，因此可以根据不同消费者的个性化需求，制定相应的营销策略，提高营销的精准度和效果。
3. 创新营销手段大数据的到来让市场营销变得更加多样化和创新化。
通过大数据分析，可以挖掘出消费者的潜在需求和行为趋势，因此可以采用更加创新的营销手段和方式，吸引消费者的注意和关注，提高品牌知名度和美誉度。
4. 降低营销成本通过数据分析，市场营销人员可以更加准确地找到目标客户群体，因此可以避免无效的营销投入，降低营销成本。
通过大数据分析也可以更好地了解营销活动的效果和效益，及时调整营销策略，提高营销投入的回报率。
二、挑战1. 数据隐私和安全随着大数据时代的到来，人们对个人数据隐私和安全的关注也越来越高。
市场营销人员在使用大数据进行营销活动时，必须要严格遵守相关的法律法规，保护消费者的个人数据隐私，并且加强数据安全管理，防止数据泄露和滥用带来的负面影响。
2. 数据获取和整合大数据时代，市场营销人员需要管理和整合大量的数据资源，才能够进行精准的营销活动。
因此需要投入大量的人力和物力来获取、整合和管理数据资源，这对于一些中小型企业来说可能会是一个不小的挑战。
3. 数据质量和真实性大数据时代，数据的质量和真实性成为了市场营销人员面临的一个严峻挑战。
大数据时代运营商的SWOT分析
大数据时代运营商的SWOT分析在大数据时代，运营商面临着许多机遇和挑战。
为了更好地了解运营商在这个竞争激烈的市场中的优势和劣势，我们可以使用SWOT分析来评估其内外部环境。
SWOT分析是一种常用的战略管理工具，它能够匡助我们识别企业的优势、劣势、机会和威胁。
一、运营商的优势（Strengths）1. 网络基础设施：运营商拥有庞大的网络基础设施，包括通信基站、光纤网络和数据中心。
这为运营商提供了快速、稳定的通信服务，使其能够满足用户对高速、可靠的网络连接的需求。
2. 用户基础：运营商拥有庞大的用户基础，这为其提供了稳定的收入来源。
运营商可以通过提供各种增值服务，如音视频娱乐、挪移支付等，进一步扩大用户群体和提高用户忠诚度。
3. 技术实力：运营商在通信技术方面具有丰富的经验和专业知识。
他们能够不断创新和引入新技术，以提供更好的服务体验和更高的网络速度。
4. 品牌影响力：一些运营商拥有强大的品牌影响力，这使得他们在市场竞争中具有竞争优势。
品牌的认知度和信任度可以促使用户选择该运营商的服务。
二、运营商的劣势（Weaknesses）1. 价格竞争：运营商市场竞争激烈，价格战往往发生。
这导致运营商的利润率下降，同时也限制了他们在服务质量和网络升级方面的投资。
2. 客户服务：一些运营商在客户服务方面存在问题。
用户可能会遇到难以解决的问题，导致用户体验不佳，从而影响用户忠诚度和口碑。
3. 数据安全和隐私问题：运营商处理大量用户数据，这使得他们面临数据安全和隐私保护的挑战。
一旦发生数据泄露或者侵犯用户隐私的事件，将严重伤害运营商的声誉和用户信任。
4. 技术更新速度：大数据时代技术更新迅速，运营商需要不断投资和更新设备和技术，以保持竞争力。
然而，这需要巨大的资金和资源，对于一些规模较小的运营商来说可能是一个挑战。
三、运营商的机会（Opportunities）1. 5G技术：随着5G技术的发展，运营商有机会提供更快速、更可靠的网络连接。
电信运营商面临的新兴业务挑战与应对策略
电信运营商面临的新兴业务挑战与应对策略随着社会和科技的发展，电信运营商面临的挑战与机遇也在发生着巨大的变化。
传统的语音、短信、数据业务已经无法满足用户的需求，新兴业务不断涌现，运营商需要不断地创新和适应市场变化。
一、5G技术的应用和挑战5G技术是未来互联网的趋势和方向，其带来的速度、容量和延迟方面的提升将会造就出许多新型应用和商业模式。
例如，自动驾驶、虚拟现实和物联网等，在这些领域，5G技术将会起到至关重要的作用。
此外，5G技术还将改变媒体、教育、医疗健康等领域。
但是，5G技术所带来的挑战也同样不容小觑，例如高昂的建设和维护成本、资本投入和更新频率等问题需要运营商不断的优化和创新。
针对这一问题，运营商需要积极探索相关技术的前沿应用与商业模式，着力发展创新型业务，与申请行业、系统集成商、资本市场形成合作共赢的良好局面。
二、低消费业务的发展和挑战低消费业务是指相对于传统的收费模式而言，用户使用的支付更加低廉的业务。
此类业务所需的运营成本较低，但是其竞争也非常激烈，运营商需要不断进行业务创新，提高用户的留存率和粘性，以获得更大的收益。
对于此类业务的应对策略，可以考虑通过数据化、结算、技术等手段来降低成本、提高效率，同时也需要多方面与第三方合作，寻求新型变化并发掘潜在的增长点。
三、设备销售的变革与挑战设备销售业务是指运营商通过销售终端设备等手段，获得一定的收益和利润。
由于随着智能手机和电子设备的快速发展，这一领域面临着不断的变革和挑战。
例如，新机型的产品更新频率越来越快，人们的消费趋势也在发生着变化，这就要求运营商不断地根据市场变化优化自己的销售策略和商业模式。
对于此类业务的解决方法，可以考虑结合网络、内容、应用等业务，向客户提供全方位的移动服务，另一个方面，可以将产品和服务进行组合销售、免息分期等，以更好的迎合市场的需求。
同时，运营商也应该适时退出市场，减少不必要的损失。
四、内容服务的发展和前景随着人们对互联网娱乐的需求不断增加，内容服务也成为电信运营商重要的增长点。
数字经济对传统行业的冲击与机遇
数字经济对传统行业的冲击与机遇随着科技的不断发展和全球信息化的普及，数字经济已成为推动社会发展的重要力量。
传统行业面临着前所未有的挑战与机遇。
数字经济的来临，不仅给传统行业带来冲击，也为其带来了诸多机遇。
本文将分析数字经济对传统行业的冲击与机遇，并探讨如何利用数字经济发展传统行业。
一、数字经济对传统行业的冲击1.1 技术革新引起的行业变革数字技术的广泛应用，如人工智能、大数据分析和云计算等，使得传统行业面临着巨大的变革。
例如，互联网的兴起给传统零售业带来了冲击，传统商店面临着线上购物的竞争。
电子商务的发展使得消费者可以通过手机或电脑直接购买商品，这令传统商店面临生存压力。
1.2 营销模式的转变数字经济为企业提供了新的营销渠道和方式。
传统企业需要根据数字经济的要求来调整其营销模式。
传统的广告媒体已经不能满足消费者的需求，而数字媒体的出现使得企业可以更加精准地定位客户，进行个性化的广告推送。
此外，社交媒体的普及也使得企业可以通过社交平台来与消费者进行互动，提高品牌曝光度和用户忠诚度。
1.3 面临的竞争压力数字经济的兴起带来了新兴企业和新业态的竞争。
传统行业需要面对数字化企业的竞争，这些企业通常具有更高的效率、更低的成本和更好的用户体验。
例如，传统的出行方式受到共享经济的冲击，人们更倾向于使用共享单车、打车软件等新的出行方式，而忽略了传统的出租车行业。
这给传统行业带来了巨大的挑战。
二、数字经济对传统行业的机遇2.1 开辟新的业务模式数字经济为传统行业开辟了新的业务模式。
传统行业可以通过数字技术的运用，将线下的业务延伸到线上平台。
例如，传统的银行业可通过开展网上银行、手机银行等服务，满足消费者的便捷需求。
传统的教育行业可以通过在线课程和远程教学等形式，拓展自己的教学范围，提高教学效果。
这些新的业务模式为传统行业带来了更多的发展机会。
2.2 提升效率和降低成本数字经济的兴起使得传统行业可以提升自身的效率和降低成本。
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• 1、什么是大数据，大数据有哪些特征， 广西移动有多少数据？ • 2、什么是数据挖掘，大数据和数据挖掘 有什么区别和联系？ • 3、大数据和数据挖掘技术，对于智慧运 营与精准营销有什么作用？
目录
1、什么是大数据？
2、大数据的典型行业应用 3、国外运营商大数据挖掘典型案例 4、国内运营商大数据挖掘典型案例 5、大数据对智慧运营的意义及其主要问题
大数据的营销案例 一、未卜先知怀孕案例
塔吉特：比父亲更早知道女儿怀孕 曾经有一位男性顾客到一家塔吉特超市店中投诉，商店竟然给他还 在读书的女儿寄婴儿用品的优惠券。这家全美第二大零售商，会搞 出如此大的乌龙？但经过这位父亲与女儿进一步沟通，才发现自己 女儿真的已经怀孕了。
提问： 为什么塔吉特能知道这个用户怀孕了？必须有哪几个关键环节 A：用户数据收集 B：怀孕特征库 C：怀孕潜在用户筛选
大数据的主要价值
互联网公司日益重视大数据的应用
通讯、购物、社交、电子商务等业务产生 的数据在互联网上呈爆炸性增长 困扰互联网公司最大的难题是如何更加了 解他的客户：“你是谁，你想要什么？” 互联网公司首先尝试大数据技术分析用户 行为，深入洞察客户，促进互联网业务发 展
即时通讯
网络购物
抽样邻域理论
能效优 化
获取融合 挖掘与分析 可行性 劣质容忍 理论
结构化数据资源
表示度量
定量度量
能耗复 杂性
数 据 获 取
能耗机 半结构化/非结构化数据资源 理
大规模多源异构数据
大数据医疗应用
医疗行业产生的数据量 主要来自于PACS影像、B 超、病理分析等业务所产 生的非结构化数据。人体 不同部位、不同专科影像 的数据文件大小不一， PACS网络存储和传输要采 取不同策略。面对大数 据，医疗行业遇到前所未 有的挑战和机遇。 医疗行业大数据应用场 景非常多，右图仅以临床 操作和研发为例，展示医 疗行业大数据应用场景。 对于公共卫生部门，可 以通过过覆盖全国的患者 电子病历数据库，快速检 测传染病，进行全面的疫 情监测，并通过集成疾病 监测和响应程序，快速进 行响应。 医疗数据透明度
–2010年全球数据量达到 1 ZB –2011年全球数据量达到 2 ZB –2020年将可能达到 1000 ZB
• “数据太多，知识太少”
– 传统数据分析方式无法进行辨 析和处理，只有“大数据应用” 才能从数据汇聚到知识生成
*注：
1 1 1 1 ZB = 1024 EB EB = 1024 PB PB = 1024 TB TB = 1024 GB
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理 结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技 术,BI技术的关键差别之一.
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息.
• 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
阿里集团（1/2)－基于大数据的六大营销利器
阿里巴巴的企业愿景是要做分享数据的第一平台，知道你是谁，知道
你想要什么
淘分享(跟随
日 购 )UV300万 日商品分享200万 日GMV2
聚划算
日UV100万 日GMV1000万
明星店铺（活动）
日UV100万 每日参与活动人数100万 活动覆盖人数超过500万
• 大量的不相关信息 • 对未来趋势与模式的可预测分析 • 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务 智能(咨询、报告等） 实时分析而非批量式分析 • 数据输入、处理与丢弃 • 立竿见影而非事后见效
价值密度Value
速度Velocity
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
IBM智力问答机器人Watson
• Watson收集了2亿页知 识文本数据，并基于 Hadoop MapReduce并 行处理集群进行了数据 分析，采用了优化的并 行体系结构和优化的知 识和自然语言算法，可 在1秒内完成对大量非 结构化信息的检索，并 实时回答知识竞赛问 题。
地理分析：户外广告、付费搜索评估
麦肯锡全球研究机构发布，认为 大数据是 创新、竞争和生产力的下一个前沿领域 ，
数据将会给社会带来更大的价值。
什么是半结构化/非结构化数据（ Variety ）
大数据与传统数据的差异（ Variety ）
传统数据主要来自于业务运营支撑系 统、企业管理系统等，比如财务收入 、业务发展量等结构化数据； 大数据主要来源于互联网、移动互联 网等，比如图片、文本、音频、视频 等非结构化数据。
淘宝达人
资深购物达人1000人 每日优质网评500篇
SNS营销平台（店铺主页+基于关系的口碑传播）
阿里集团（2/2)－面向外部用户的收费数据产品
大数据行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
大数据时代的背景
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常 提及Big Data。
2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。
什么是大数据？
6
大数据的4V特征
Volume （体量巨大）
数据量将增长几百倍 巨量数据存储技术 大部分是非结构化数据 非结构化数据处理技术
上网行为数据 视频文件
传统数据
客户资料 财务数据 订单数据 物资数据 产品数据 客户账单 ……
传统数据的数据量足够大时，我们也
把它称之为大数据，比如信令、DPI 数据等。
实时监控视频
结构化数据、非结构化数据定义：结构化数据是能够用数据库 二维表来逻辑表达的数据；其他为非结构化数据。
大数据
价值密度由高到低
大数据的时代背景
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
大数据的营销案例 一、未卜先知怀孕案例
关键环节二：数据模型建立 Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。 Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就 发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期 的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、 镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消 费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差 范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发 给顾客。
Target取得的成就： 根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案， 结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分 析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到 了670亿美元。
大数据的4V特征
体量Volume
非结构化数据的超大规模和增长 • 占总数据量的80~90% • 比结构化数据增长快10倍到50倍 • 是传统数据仓库的10倍到50倍
多样性Variety
大数据的异构和多样性 • 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） • 无模式或者模式不明显 • 不连贯的语法或句义
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不同“看”数据的方式（ Variety ）
可视：结构化资料 15%
DB/DW
未视：半/非结构化数据 85%
主管们看的 战情数位仪表板 ，其实是残缺的 …
谁最先发现大数据的价值？
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传统企业难以理解消费者
•
以新浪微博、facebook为代 表的互联网公司天然的了解 网民
海量数据早已涌现，但是从海量数据中挖掘价值，始于互联网公司！
远程病人监控
临床操作
临床决策支持系统
比较效果研究
预测建模
研发
疾病模式的分析
提高临床试验设计的统计工具和算法
大数据已经成为现代企业的核心竞争力
自身服务提升：亚马逊每天生成630万份订单，大数据帮助亚马逊提高 对客户的洞察力，随时跟踪用户需求变化。
识别客户 区分客户 快速适配
对外提供业务：淘宝每天活 跃数据量50TB，提供各种行 业分析报告（顾客的特征、 什么最好卖、行业的竞争对 手、广告投放的效果、我的 顾客的行为…..）
大数据的营销案例 一、未卜先知怀孕案例
关键环节三：建立和用户沟通渠道 那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢？Target很聪明地避免了这 种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优 惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了
大数据的营销案例 一、未卜先知怀孕案例
塔吉特在和顾客沟通过程中采用了哪种营销方式 A：电子邮件 B：直邮 C：电话营销 D：数据库营销
大数据的营销案例 一、未卜先知怀孕案例
关键环节一：数据信息记录 一家零售商是如何比一位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢？每位 顾客初次到塔吉特刷卡消费时，都会获得一组顾客识别编号，内含顾客姓 名、信用卡卡号及电子邮件等个人资料。日后凡是顾客在塔吉特消费，计 算机系统就会自动记录消费内容、时间等信息。再加上从其他管道取得的 统计资料，塔吉特便能形成一个庞大数据库，运用于分析顾客喜好与需 求。 每个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是 否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过 家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关 机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、 婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数 据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用 的数据便爆发了前述强劲的威力