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魯ICP備14031061號-1
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"大數據"的概念遠不止大量的數據（TB）和處理大量數據的技術，而是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。大數據讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術并將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
Volume(大體量)：即可從數百TB到數十數百PB、甚至EB的規模。
Variety(多樣性)：即大數據包括各種格式和形態的數據。
Velocity(時效性)：即很多大數據需要在一定的時間限度下得到及時處理。
Veracity(準確性)：即處理的結果要保證一定的準確性。
Value(大價值)：即大數據包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。
根據互聯網數據中心報告顯示：2008年全球數據量為0.5ZB；2010年為1.2ZB，人類正式進入ZB 時代；2012年全球數據量為2.8ZB；2015年達到了8.5ZB。更為驚人的是，2020 年以前全球數據量仍將保持每年40%多的高速增長，大約每兩年就翻一倍，這與IT 界人盡皆知的摩爾定律極為相似，姑且可以稱之為“大數據爆炸定律”。預計2020年將達到40ZB。
數據量迅速增大，數據更復雜，越來越多的行業對數據化運營越來越重視，但都面臨著許多挑戰。
人才：缺乏專業的技術人員。
技術：不能對數據進行實時分析。
架構：海量數據面前以性能為代價苦苦支撐。
分析：沒有充分釋放數據價值。
大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。
通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集分析，形成基于企業的資源分布可視圖，就如同“電子地圖”一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行“點對點”的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完全無關行為間的相互關聯性。
大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。
過去某一品牌要做市場預測，大多靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視。通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有把握地面對。
通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H. Thaler曾經提出一種觀點，“個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革?！痹谶@一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。企業可以借助社交媒體中公開的海量數據，通過大數據信息交叉驗證技術、分析數據內容之間的關聯度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務，提供更多便利、產生更大價值。
無需技術背景，業務人員可自服務完成分析需求；一天內實現新報表、一天內變更報表需求，保持分析思維的連續性；研發人員的負擔驟然減輕。
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