大数据营销的现状分析

① 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

② 大数据营销专业的就业前景

1大数据就业前景
在之前的就业数据报告中，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销和数据分析等是很多互联网公司需求量最大岗位，并且研发工程师的需求量是非常大的，数据分析是非常稀缺的。在大数据中，可以从事的岗位是非常多的，并且处于高度稀缺的情况。大数据行业的就业方向。

2大数据专业的就业方向
1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程

③ 大数据背景下唯品会精准营销存在的问题及解决方法

一、唯品会大数据平台规划和现状这是唯品会大数据平台一个中长期的规划。目标很明确，我们希望从技术上能把整个大数据做成一个包含离线计算平台、流式计算平台、模型训练平台、VRE、 DMP和多种应用的完整生态链，并且希望通过这个平台，让我们公司的分析师、开发人员可以很简易地运用起来。这是唯品会大数据平台的现状，总体和上面的规划图类似，重点在于离线平台的搭建，目前离线计算平台也已经做得差不多了。我们现在有一套很完整的数据开发平台，可以让公司的分析人员在不需要任何培训的情况下，方便地利用这个系统去挖掘大数据中的各种知识，为业务服务。除此之外，我们也有很多产品，看到图中数据产品一块，有情报中心、比价、选品、数读、魔方罗盘、仪表盘等。二、大数据中的资源管理大数据管理本身是一个很广的概念，涵盖了很多知识面。但资源管理是今年让唯品会特别难受的一个点，很多工作人员经过长时间的不眠不休，才最终把它解决掉。所以今天我会把资源管理作为重点，单独拿出来分享。这里的“数据平台使用申请”打了引号，我想说的是这个“平台使用申请”在初创公司或者建设数据平台的初期，一般是很难做到这么完善的。因为我们需要用户提交很多要求，而且这些要求是明确的，包含了比如我需要什么样的资源，HDFS的存储、数据库、计算都需要多少，资源的数目是多少，要通过什么方式去访问。拿到这个申请以后，管理员会负责去分配同样的资源，比如HDFS中分配多少资源给你使用，Hive也是，如果我想要这样一个资源分配队列，需要明确分配给你的最大/最小资源是多少。当然，这是一个理想的情况，现实却很骨感。因为这个行业的发展非常快，相信很多做大数据的同学，很多时候你是被业务和领导推着向上的，所以这时你的思考可能不是很完善，你会发现，你的理想状态是系统很强大、数据规范、流程规范、技术成熟、业务成熟，但现实呢？唯品会在半年前也是这种现状：模型的变更非常迅速，线上的那些代码实际上是我们的人员按小时为单位去做变更的。用户的能力参差不齐。有很多的历史包袱，唯品会的数据平台其实四年前就开始搭建了，其中有三年的历史包袱。同时，有大量的技术包袱，而且平台非常不稳定，掌控力差，有各种各样的瓶颈。整个大数据平台的分层也不是很明确。这是我们面临的现实。那么，这种情况下，维护人员或者像我们这样的技术架构人员就会经常接到用户各种各样的投诉和问题。这里我列了一些用户经常会抱怨的问题：这个任务昨天还好好的，为什么今天跑不出来了？2-10倍的数据量，能撑得住吗？怎么几千个任务都慢了？最近磁盘使用率急剧增加，谁在用？这个表好像不用了，我能删除掉吗？集群要扩容吗？扩多少?当你在没有足够能力应付的情况下，面对这些问题，你是一筹莫展的。而由此也引申出今天的核心议题——资源管控。三、资源管控中的存储资源和计算资源做运维、DBA，或者大数据管理人员，都需要了解一个核心，那就是资源管控。做资源管控，其实和分田到户是同样的道理。当把一块田交给你，那你就在这块田里自己玩，不要到别人的田里去掺和。通过资源管控，可以实现很多目的：从乱序到有序。申请和分配有据可查。规则公开透明。数据公开透明。有多少资源，干多少事。有合理的KPI和惩罚机制。ROI，资源倾斜给回报率高的项目。以Hadoop为例。Hadoop平台是大家都在用的一个技术框架，它有哪些资源呢？总的来说，有四个模块：计算资源、存储资源、权限资源、业务资源。今天我会重点讲右侧的计算资源和存储资源。为什么存储和计算需要关注？首先是NameNode。NameNode在Hadoop中相当于一个技术的管理节点，我们平台目前已经存储2亿的文件超过2亿的blocks，现在NameNode的内存使用在100G左右。在这么大的一个集群规模情况下，会遇到很多问题。standby namenode updateCountForQuota缓慢影响主从一致性，进而影响切换（HDFS-6763）standby checkpoint缓慢导致增量blockreport汇报被skip, 影响主从一致性，进而影响切换（HDFS-7097）standby checkpoint GC导致transfer Fsimage超时失败这里列了几个问题点，都在社区被不少人提出来，我们也确实受到了影响。其中，最重要的是集群启动时，规模越大，你的启动时间可能越慢，除非你把这部分的代码全部进行重构。举个例子，可能我们的集群重启需要30分钟，因为需要每个block去上报。另外，第二个瓶颈就是资源管理，叫做ResourceManager，这也是Hadoop中的一个技术组件。唯品会现在的规模并行度是高峰期可以有一千个任务在跑，每天有将近40万的任务提交到Hadoop集群里，基本24小时内时时刻刻都有人在运行。因为现在的电商，包括现在的大数据已经不是以前那种玩法，不是你晚上跑个批处理，事情就做完了。现在大家的要求是，你能不能5分钟内跑出来，所以我的批处理在上面可能是5分钟一个力度去提交的，所以这个集群对我们来说已经不是夜间作业的集群，而是24小时专机，永远不能宕机的一个服务。https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3547部分解决问题https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-518our patch for fairscheler这里也列了两个问题，就不展开讲了，关键是第二个，我们提交给社区的补丁。这些问题社区还没有解决，我们这个补丁也还没有打到任何社区的版本里去，但是如果当你的集群规模非常大，运行HDFS时肯定会遇到和我们同样的问题——分配能力有瓶颈。目前我们通过这个补丁，分配能力提升到了近10-15倍。这其实很夸张，我们一直考虑的是，现在已经有几百台节点了，那能不能变到几千台？如果分配这个问题不解决，你的瓶颈永远卡在那，即使再加机器，管理也会因为瓶颈上不去，无法提升到几千台这样的规模。前面讲到了很多问题，怎么解决呢？开源节流。分两块，一块要提升各方面主机的性能，图中列出来的，包括了NameNode RPC性能、yarn的container assign性能，以及加机器。另外一块，就是要做各种优化管理。大家想，原先你就有几百个用户在用，当开放出去后，随着大数据应用的发展，不断有人去用，久而久之就会变成上万个用户在用。这时，你的存储是否被有效地利用呢？是否都是有价值的数据放在上面呢？你的计算是否都是有效的计算呢？还有人在用这样的一个任务吗？管理数据化成果给大家看一下我们在这一块的成果。理念很简单，就是做一个闭环。把整个数据仓库和Hadoop做成一个闭环，大家可以看到内圈，其实就是正常开发的一个数据仓库，你会建立任务、执行、下线，这是一个循环。而外循环是从整个任务建立时就开始对它进行管理，当你任务申请好之后，你会分配到一个队列，查看你的每一个日志。存储和计算会告诉你用了多少，同时还可以做一些智能的分析。在你的任务执行完之后，可以在系统里面看到任务的整个生命周期运行情况。基本上我们就是把整个大数据分到项目，分到人，分到数据库，分到几个任务，所有的指标都可以可视化地让你看到，也就是说，即使你只是简单地在系统里提交了一个SQL，可实际上你得到的是一个可视化、数据化的成果。你可以知道，今天我提交了多少个SQL，占用了多少资源，剩下多少文件，所有这些东西在系统里都可以看到。这样数据分析师也能主动跟你讲，今天慢了可能是因为提交的任务太多，今天提交的任务比上周多了一倍。你也能主动地在系统里找，为什么多了一倍？什么样的任务最占用资源？整个架构闭环大大降低基本架构技术人员的工作量。而当我们所有的数据都开放给数据分析师时，他们又能通过这些数据去做一些自己的分析，这也是一个闭环的形成。对很多公司来说，通过构建闭环，这一块的工作效率将会得到很大的提升。接下来重点讲两块资源的管理。一块是存储的资源，一块是计算的资源。存储资源管理一般情况下，大家在Hadoop中都是用Hive这个数据库，它对应的是后端的一些一二三级目录等数据库和表的目录。我们要怎样获取这些数据呢？从我们的角度来说，我们也是数据分析人员，我们要做的东西和其他的分析师其实是一样的，只不过我们分析的对象是系统的性能数据。我们会想要获取各种各样的性能数据，同时，我们需要去计算这些性能数据，做多维度的各种计算，然后把它推出去给用户看。存储资源基本上就是通过这几大块来收集，左边是获取到的各种存储的信息，文件、表、数据仓库、ETL、Hadoop的日志……第二步是把它转化为Hive里计算的文件元数据信息、表元数据信息、调度任务元数据信息、路径访问信息，最后得到的产出通过各种维度的计算，可以得到：维度：包括分区、表、数据库、任务、业务、人、目录层级、时间等所有维度；指标：全量、增量、趋势、平均文件大小、最大文件大小、最小文件大小、文件数目、占比等；热度：哪些表被频繁访问？哪些表3个月没人访问，是否可以下线了？安全：有没有敏感信息被非法访问。通过这一系列的存储资源管理，可以把所有的关键信息收集起来。下面，讲一下这些数据的使用，这也是我们公司目前正在践行的：容量计费通过计费来控制资源，使存储数据完整透明。消费预警，会提前知会用户。空间管理自动配置生命周期管理规则；存储格式，压缩格式选择（orc+gzip）；文件管理自动配置生命周期管理规则；小文件har归档。控制存储的价值：一方面可以解决NN“单点”瓶颈，控制服务器的数量，降低成本。如果没有加以控制，很快你的规模就会变成几百、几千，逐渐失控。另一方面，规范数据生命周期管理，统计冷热数据的使用，区别哪些数据是能删的、哪些是能归档的、哪些是被频繁使用的，都可以通过这个手段反馈给ETL生命周期管理。计算资源管理这是yarn的一个架构图。大家都知道yarn是Hadoop的一个统一的调度管理。但yarn好像把所有资源管理的事情都搞定了，我们还需要管理什么呢？实际上，还有很多没有解决的问题。

④ 数字营销的发展现状

数字营销在中国的发展
数字营销产业最早被列在广告营销范畴，没有专门的媒介公司。作为大型国际广告公司的BBDO,智威汤逊,李奥贝纳,麦肯广告都有类似的服务内容，但不是主营业务。国内引入开展数字营销的外资企业比较出名的有SinoTech赛美特传媒公司，优客广告以及日本博报堂。国内本土化，并且正在尝试更全功能的全网电子商务数字营销平台有：有客网。
Marc Pritchard 讲述了把所有数字化的工具、技术、平台当作数字营销的营销理念是一种错误，以工具、渠道出发的营销理念已死。
国内的数字营销，互联网、特别是移动互联网给市场营销所带来的变化让人措手不及。越来越多的渠道，让甲方品牌商公司的管理越来越困难，而各种乙方的代理公司也苦不堪言。越来越多的事实证明，跟随tools(工具)而动的营销只能是被动的和无效的，所以，以工具为导向的数字营销已死。

⑤ 阿里大数据营销存在哪些问题

问题有如下几点：
1、数据存在失真情况。数据的失真主要体现在两个方面：一方面，消费者在注册时可能会输入虚假的个人信息或者是一人使用多个账户、使用他人账户等，其在网络操作过程中产生的数据信息本身就不真实，另一方面，由于网络技术的发展和消费者的个性化需求促使阿里巴巴每隔一段时间就要进行网站维护与更新，在这个过程中，会有不少用户因为不熟悉新的界面而进行错误的操作，这些错误的操作信息也被阿里巴巴记录，造成数据库中真假信息混杂，严重影响了大数据的质量。
2、消费者的个人权益难以保障。直至目前，阿里巴巴仍没有提出有效预防用户信息泄露的方法或是用户信息泄露之后的维护方法。
3、大数据营销效果易出现两极化。用户在使用淘宝的过程中会将自己的手机号码、邮箱等联系方式提供给阿里巴巴，为了扩大经营，阿里巴巴会进一步分析数据库中的客户需求，针对不同的客户，通过短信、邮件等形式向客户推销产品，这在某些方面增加了客户，然而大多情况下这些信息会被消费者无视，更有甚者，会引起消费者的反感，因此，大数据营销的效果如何，仍存在极大的不确定性，效果难以预料。

⑥ 大数据分析时代对市场营销的影响研究

下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

⑦ 2021年我国大数据行业发展现状如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

⑧ 我国大数据行业发展现状表现在哪些方面

大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User
Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software
Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data
Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

⑨ 大数据精准营销面临挑战

大数据抄精准营销面临挑战袭
一般认为，大数据技术是精准营销的重要推动力量，但在实际应用中，依然面临以下挑战,需要营销管理人员慎重思考：
1、渠道数据要整合：
全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化、营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。
2、地理位置要精确：
最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。
3、数据分析要快速：
企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。