大數據時代：大數據該如何「駕馭」

04-27

大數據由交易、交互、設備三個層面產生。交易是最傳統的數據來源，即從訂單等業務材料衍生出來客戶信息、產品信息、銷售金額、銷售時間以及銷售渠道等在國內，大數據已從略顯空泛的概念落地併產生實質影響。

大數據來源和特徵

在很多人看來，大數據是一個生澀的概念。從大數據的來源和特徵上對大數據概念做出了一個系統的梳理。

大數據由交易、交互、設備三個層面產生。交易是最傳統的數據來源，即從訂單等業務材料衍生出來客戶信息、產品信息、銷售金額、銷售時間以及銷售渠道等；步入大數據時代，人們在個人電腦（PC）端瀏覽網站、在移動端通訊或消費、在社交網站進行關係拓展，這一切都產生了痕迹。這些交互痕迹，就是大數據的第二層來源；大數據的第三層來源是GPS（全球定位系統）、RFID（無線射頻識別）技術等感測設備和技術。

從上述三大層面產生出的大數據呈現出海量、多樣、高速、複雜四大特徵。

怎樣產生價值

釐清了大數據的來源以後，如何將其轉換成價值？鄭天皓拋出了I-D-A閉環理論。I（Integration）即整合，首先把數據收集起來並做技術性轉換；其次進行「D（discovery）」這個程序，也就是探索分析，找出其共性和規律；最後是「A（action）」，把有價值的信息傳遞到相關人員手上。

據了解，美國運通和富國銀行都是玩轉大數據的高手。以美國運通為例：它發現大部分信用卡持卡人都在臉譜（Facebook）上有賬號，因此認為分析用戶在臉譜上的交互行為，可以幫助其增強用戶黏性並拓展新的業務。

運通設計了一系列營銷活動，讓持卡人將其信用卡綁定其臉譜賬號，以便運通獲得用戶授權追蹤在臉譜上的喜好。當發現持卡人在臉譜上感興趣的商家還不是運通的合作夥伴時，運通馬上派出專員去與之建立營銷合作，然後將促銷折扣信息推送到持卡人的臉譜賬號上。

Bingdata優網助幫匯聚多平台採集的海量數據,通過大數據技術的分析及預測能力為企業提供智能化的數據分析、運營優化、投放決策、精準營銷、競品分析等整合營銷服務。

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