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建立大数据的目的是

发布时间:2021-10-14 09:13:01

『壹』 大数据平台的目的和意义,其主要内容和能达到的经济利益和社会效益是什么

大数据抄平台袭:是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。

大数据平台的功能:

1、容纳海量数据

2、速度快

3、兼容传统工具

4、利用Hadoop

5、为数据科学家提供支持

6、提供数据分析功能

『贰』 上市公司打造大数据的目的

大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用专。举个本专业的例属子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。

『叁』 大数据有哪些重要的作用

主要由以下三点作用:

第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。

第二,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。

第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

『肆』 企业进行大数据营销的目的是什么

大数据营销的目的与传统营销一样,都是为了获取更多客户,宣传品牌,为企业带来更多的利润,但是大数据获得的客户更精准,成交率更高,而且投入的费用更低且利用率更高。
这里分享某一4S店的大数据营销的案例。
1、客户需求

未采用大数据营销之前,该4S店每月参加两次车展,成交效果不理想,而且投入的成本也高,而且售后客户流失严重。客户想通过大数据营销增加意向客户店铺到访量,提高成交量,降低推广营销投入的费用。
2、投放方案

① 通过线下获客设备进行核心区域(特别是车展)投放,每日24小时不间断收集区域内用户设备信息。

目的:获取营销核心区域客户设备的数据信息。

② 以每三个工作日为单位,将客户设备数据信息打包进行大数据智能分析初处理:去重、人群属性分析、时段分析、区域划分、人群标签分析、人群行为分析等。

目的:得到更精准的客户设数据信息。

③ 针对周期获得的精准客户设备数据信息分析结果,制定更加具有吸引力与体验感的在线广告展示样式,并选择最佳投放渠道,通过DSP广告投放平台进行广告投放。

目的:让触达的广告能更好的引起用户关注,增强体验感,提升用户表单填写与报名数量。

④ 将广告投放反馈的数据与投放结果进行比对,选取最佳的投放渠道与广告展示样式,进行集中投放。

目的:去除效果差,体验感差,用户反馈差的广告投放。

⑤ 通过制定线下落地活动,将最终广告投放获取的用户全部邀约至活动现场进行客户成交转化。

目的:快速抓取用户,快速邀约客户,快速成交客户。

3、投放结果

通过一个月的大数据营销,到店的日均客流量比上个月提高了9%,客户满意度上升46%,客户在该4S店的消费量增长了8%,而在推广营销方面投入的费用下降了36%。
该案例中4S店不需要去参加车展就能获取周围的客户设备信息,不仅省下了参加车展所投入的人力和费用,还能获取更多精准的客户资源。从此案例中可看出整个营销环节中采集数据信息和精准的广告投放是两个重要环节。通过小蜜蜂线下数据采集器获取周围客户的手机识别码,然后上传至大数据平台对客户信息进行分析、筛选、分类,建立客户属性画像,用户可以在配套的手机客户端中查询到这些画像并针对这些客户推送店铺的服务信息,而信息投放的效果则通过手机客户端反馈给用户,然后用户可以针对反馈的效果实时进行广告内容调整,最终实现精准营销。

『伍』 大数据分析的目的及意义

大数据分析的结果可以给企业带来决策影响,也同时关系到企业的利益体现,大数据分析正在为企业带来了新的变化,主要是帮助企业分析客户数据,进一步掌握了解客户数据,以便做出有针对性的决策。那么,大数据分析的目的及意义有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

『陆』 大数据学习环境搭建的目的是什么

搭建的目的在于使学习者能够亲自感觉大数据带来的便捷和后续学习有一个好的认知和参考

『柒』 大数据分析的目的是什么

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的,我们需要明确当前市场环境下,我们的产品市场占有率是多少,注册用户的来源有哪些,注册转化率是多少,购买转化率是多少,竞品是什么,竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对,优势有哪些,不足又有哪些等等,都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容,分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了,做运营的人,在具体的业务中,不光要知道怎么了,还需要知道为什么如此。在业务上,我们经常会遇到某天用户突然很活跃,有时用户突然大量流失等,每一个变化都是有原因的,我们要做的就是找出这个原因,并给出解决办法,这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来,所谓未雨绸缪,用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势,对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者,可根据最近一段时间产品的数据变化,根据趋势线和运营策略的力度,去预测未来的趋势,并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行,而且实现数据驱动业务增长。

(7)建立大数据的目的是扩展阅读:

大数据要分析的数据类型主要有四大类:

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型,连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别),提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

『捌』 大数据的作用是什么,

大数据技术主要包括以下作用:

第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技回术融合应答用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,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。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

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