大数据技术的营销应用.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片文字樣式,第二層,第三層,第四層,第五層,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片文字樣式,第二層,第三層,第四層,第五層,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,大数据,第1页,1,、,概念,2,、,特点,4、,大数据价值,5、,多重挑战,目录,6、,服务前景,3、,商业应用,8、,我国应对,7、,大数据分析,第2页,伴随云时代降临，大数据（Big data）也吸引了越来越多关注。大数据（Big data）通惯用来形容一个企业创造大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联络到一起，因为实时大型数据集分析需要像MapReduce一样框架来向数十、数百或甚至数千电脑分配工作。,简言之，从各种各样类型数据中，快速取得有价值信息能力，就是大数据技术。明白这一点至关主要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业潜力。,概念,第3页,大数据比云计算更为落地,商业模式驱动,应用需求驱动,云计算本身也是大数据一个业务模式,第4页,大数据不但仅是“大”,多大？,PB,级,比,大,更主要是,数据复杂性,，有时甚至大数据中小数据如一条微博就含有颠覆性价值,第5页,软件是大数据引擎,和数据中心（,Data Center,）,一样，软件是大数据驱动力,.,软件改变世界,!,第6页,大数据,4V,特征,体量,Volume,多样性,Variety,价值密度,Value,速度,Velocity,非结构化数据,超大规模和增加,总数据量,8090%,比结构化数据增加快,10,倍到,50,倍,是传统数据仓库,10,倍到,50,倍,大数据异构和多样性,很多不一样形式（文本、图像、视频、机器数据）,无模式或者模式不显著,不连贯语法或句义,大量不相关信息,对未来趋势与模式可预测分析,深度复杂分析（机器学习、人工智能,Vs,传统商务智能,(,咨询、汇报等）,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,第7页,商业应用,先来看这么一则偏笑话案例吧：某超市经过分析一位女用户购物数据（包含购物清单，浏览物品，咨询信息，视频监控信息等），依据分析结果给该女用户寄来了孕婴童试用具，这一举动让该女用户父亲非常生气，立马致电该超市投诉，因为她女儿还未成年！超市经理立马登门造访道歉，不过事实是，很快后这位小女孩因遮盖不住隆起腹部而不得不向父亲通知真相：她真怀孕了。对于企业而言，大数据有时候像是一个侦探家，能够拨开重重迷雾，找到问题本质以及处理方案，而关键在于，你是否真知道怎样去驾驭它，让它为你服务。,大数据应用关键，也是其必要条件，就在于“IT”与“经营”融合，当然，这里经营内涵能够非常广泛，小至一个零售门店经营，大至一个城市经营。,第8页,微博为新浪带来巨大价值,马云判断来自于数据分析,“初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再取得数据;而我们提前六个月时间从询盘上推断出世界贸易发生改变了。”,马云对未来预测，是建立在对用户行文分析基础上。,通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供给商产品，反应到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击数量和购置点击数量会保持一个相正确数值，综合各个维度数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，确保用户行为模型准确性。所以在这个案例中，询盘数据下降，自然造成买盘下降。,腾讯在天津投资建立亚洲最大数据中心；baidu也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博产品，提供精准数据分析服务。,第9页,大数据应用不但仅是精准营销,经过用户行为分析实现精准营销是大数据经典应用，不过大数据在各行各业尤其是公共服务领域含有辽阔应用前景,消费行业,金融服务,食品安全,医疗卫生,军事,交通环境保护,电子商务,气象,/10/2,第10页,更高一层数据层面整合企业内外部,更高一层数据层面整合企业内外部,第11页,挖掘内心需求,经过大数据改造,IT,不再是一个冷冰冰系统，而变成了推进业务发展，挖掘客户内心需求真正推进剂；大数据将催生更多应用领域需求。,挖掘内心需求,第12页,产生新用户量、给用户产生行为指纹,用户在线每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据经典起源。互联网企业之所以取得令人瞩目标成绩，其关键本质就是包含用户网络操作大数据，进行统计和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户潜在、真实需求，形成预判。这是传统企业花费重金都难以企及梦想。全部传统产品企业都只能沦为这种新型用户平台级企业附庸。,产生新用户量、给用户产生行为指纹,第13页,改变商业模式,以往大数据通惯用来形容一个企业创造大量非结构化和半结构化数据，而现在,提及“大数据”，通常是指处理问题一个方法，即经过搜集、整理生活中方方面,面数据，并对其进行分析挖掘，进而从中取得有价值信息，最终衍化出一个新,商业模式。,谷歌搜索、Facebook帖子和微博消息使得人们行为和情绪细节化测量成为可能。挖掘用户行为习惯和喜好，凌乱纷繁数据背后找到更符适用户兴趣和习惯产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据价值。大数据也日益显现出对各个行业推进力。,大数据时代降临首先由数据丰富度决定。社交网络兴起，大量UGC(即用户生成内容)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网数据量更大，加上移动互联网能更准确、更加快地搜集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，当前已进入大数据时代，但现在硬件显著已跟不上数据发展脚步。,首先，手中握有数据企业站在金矿上，基于数据交易即可产生很好效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生。,大数据价值,第14页,即使大数据当前在国内还处于初级阶段，不过商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据企业站在金矿上，基于数据交易即可产生很好效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不一样，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提升企业销售率，增加利润。,未来，数据可能成为最大交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据价值最大化。所以，大数据价值是经过数据共享、交叉复用后获取最大数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，当前大数据所形成市场规模在51亿美元左右，而到年，此数据预计会上涨到530亿美元。,第15页,启发各行业对,IT,系统投资新热点,伴伴随各种随身设备、物联网和云计算云存放等技术发展，人和物全部轨迹都能够被统计。在移动互联网关键网络节点是人，不再是网页。数据大爆炸下，怎样挖掘这些数据，也面临着技术与商业双重挑战。,首先，怎样将数据信息与产品和人相结合，到达产品或服务优化是大数据商业模式延展上挑战之一。张夏天认为，大数据对算法和计算平台挑战加大，计算开销大增。总量上升，质量下降，这是大数据带来重大挑战,其次，巧妇难为无米之炊，大数据关键还是在于谁先拥有数据。多盟联合创始人兼COO张鹤表示，智能手机是依据用户营销而不是依据媒体营销。移动互联网提供了新数据起源，数据分析能够针对每一位用户手机信息做精准匹配，但当前大数据时代还没有真正降临。多盟即使天天可覆盖1800万用户，但对用户行为描述，还需要更大数据量,。,从市场角度来看，大数据还面临其它原因挑战。架势无线CEO叶忻直言，大数据很有前景，不过市场中数据噪音太多，会造成数据价值大大降低。以无线营销为例，大量刷量以及水军好评差评等数据已经严重干扰了数据准确性，这实际上大大降低了数据价值。,多重挑战,第16页,数据服务前景,中国经营报,：现在大数据越来越多被提及，你以为数据挖掘在商业模式上有什么新趋势？,答：大数据就是实时数据处理和实时结果导向，越来越多数据挖掘前端化，或者说直接为消费者感知和直接提供消费者所需要服务，通常形式是诞生了各种各样个性化推荐服务。,中国经营报,：在大数据背景下，对于各种从事数据挖掘企业有什么新机会？,答：大数据前提是数据总量快速增加以及数据流动性增加，前者是因为用户行为在手机和电脑上越来越多，门槛越来越低；另外一个原因是因为各种平台开放造成流动性增加，以上两个原因诞生才能催生更多直接为消费者服务大数据企业。以北京百分点信息科技有限企业,(,以下简称“百分点”,),为例，这家企业方向、应用和诞生时间，恰好符合了这么趋势。,产业界对于大数据热情连续升温同时，资本也敏锐地发觉了这一趋势，并开始关注数据挖掘和服务类企业。基于此，,中国经营报,记者专访了对这个领域深有研究资深人资。,第17页,中国经营报,：从投资角度，你怎么看数据挖掘类企业投资价值和企业前景？,答：我看好以大数据为出发点商业模式和电商后续服务产品。它们前景大方向是符合趋势，不过详细产品和数据处理能力，可能是最终成败原因。,中国经营报,：从行业角度看做大数据门槛在哪里？做数据挖掘需要具备哪些主要原因？,答：门槛主要是怎样取得大量数据，数据质量、相关性以及是否有好处理能力和技术，最终应用方向是商业化关键。,中国经营报,：在你看来，,IDG,投资百分点主要看中哪几个关键点？你认为百分点所处竞争环境怎样？,答：百分点含有良好团体、技术能力、行业能力以及研究能力，在它们创始人之间现有互补又有突出。另外，它们诞生和发展符合了大趋势，而且相对又有一点领先。当前竞争环境主要取决于国内互联网企业，尤其是大企业对于开放数据态度和速度，同时也包含它们技术能力和产品是否能够不停地超越用户需求。,第18页,第19页,越来越多应用包括到大数据，不幸是全部大数据属性，包含数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不停增加复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大好处于于能够让我们从这些数据中分析出很多智能，深入，有价值信息。下面我总结了分析大数据5个方面。,我们知道因为非结构化数据多样性带来了数据分析新挑战，我们需要一系列工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。,可视化是给人看，数据挖掘就是给机器看。集群、分割、孤立点分析还有其它算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不但要处理大数据量，也要处理大数据速度,。,数据挖掘能够让分析员更加好了解数据，而预测性分析能够让分析员依据可视化分析和数据挖掘结果做出一些预测性判断。,不论是对数据分析教授还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本要求。可视化能够直观展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。,1.Analytic Visualizations,（可视化分析）,2.Data Mining Algorithms,（数据挖掘算法）,3.Predictive Analytic Capabilities,（预测性分析能力）,4.Semantic Engines,（语义引擎）,5,.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）,数据质量和数据管理是一些管理方面最正确实践。经过标准化流程和工具对数据进行处理能够确保一个预先定义好高质量分析结果。,第20页,我国应对,最早提出“大数据”时代已经到来机构是全球著名咨询企业麦肯锡。麦肯锡在研究汇报中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐步成为主要生产原因；而人们对于海量数据利用将预示着新一波生产率增加和消费者盈余浪潮到来。,“麦肯锡汇报公布后，大数据快速成为了计算机行业争相传诵热门概念，也引发了金融界高度关注。”伴随互联网技术不停发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“假如说云计算为数据资产提供了保管、访问场所和渠道，那么怎样盘活数据资产，使其为国家治理、企业决议乃至个人生活服务，,实际上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据主要意义。包含EMC、惠普、IBM、微软在内全球IT 巨头纷纷经过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”重视。,“大数据”作为一个较新概念，当前还未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部公布物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包含了海量数据存放、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据主要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包含信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”亲密相关,。,/10/2,第21页,谢谢,观赏,小组组员,：,高月红 1016415003,王桃红 1016415009,于素云 1016415028,王吉如 1016415043,陆燕 1016415045,吕佳佳 1016415047,施慧 1016415049,徐思思 1016415067,第22页,