大数据

——“在人类历史上，我们从未如此迅速，如此轻松地获得如此众多的信息。” （Vint Cerf，“互联网之父”，席尔瓦，2009年引用）

商学院

——当今世界90％的数据仅在过去两年中就已产生（IBM，2011年）

蔡飞

人类存储数据能力的提升，带来了数据存储的繁荣，并在极短的时间内用近乎粗暴的方式在21世纪将人类带入了大数据时代。

科技

一、大数据的定义 品牌孵化

那什么是大数据呢？麦肯锡将大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。显然麦肯锡将大数据定义的重点放在了“大”上。诚然，人们最初接触大数据的时候，震撼于大数据爆发性增长所带来的的巨大体量，最强烈直观的感受就是“大”。但随着时间的推移，人们开始分析，挖掘数据，去探索数据背后隐藏的价值，自此数据金矿展露出矿山一角，开始在时代洪流中大放金光，大批淘金者蜂拥而上，更是助推了大数据的蓬勃发展，最终促成了大数据生态系统的形成。

燊虹许溧栎

笔者大胆的对时代背景下的“大数据"做出如下定义：以海量数据为基础，以数据的整理、分析、挖掘为过程，并最终以实现数据价值为结果的一整套理论和实践就是大数据。 燊虹教育

笔者认为大数据的内在生命力是数据的持续性爆发增长，而外在特征用数据人普遍认同的5V加以描述： 科技

Volume：数据体量巨大。就是大。

金之缘

Variety：数据类型繁多。繁杂纷复的属性和行为数据以结构化或者非结构化的形式存储在形式各异的存储器上。

Value：价值密度低。数据万千，可提取的价值往往只占万一。更因此，科学的数据挖掘和高精度算法才显得如此重要。

Velocity：处理速度块。数据体量巨大，且增长迅猛，不快实在不行。

Veracity：真实性。真实的数据带来真实的价值，弄虚作假切不可取。去伪存真也是一种真实，需要每个数据人的努力。

二、大数据的应用

大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营活动、流通、生物医学、城市管理、安全防护、金融、营销等各个领域大放异彩。

1.智能推荐系统作为大数据在互联网领域的最广泛普遍的应用，通过分析用户的历史行为习惯，来了解用户的喜好，从而为用户推荐感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。从各大电商平台，到门户网站，再到近年大火的短视频平台，无不能发现它的踪影，给人们真正带来了千人千面的个性化优质体验。

2.大数据在生物医学领域的应用，通过统计分析大量网民搜索的流行病信息，结合气温变化，环境指数，人口流动等因素，创建一个个预测模型，预测未来疾病的活跃指数，提供疫病预防建议，来实现以防代治。

3.大数据在物流领域的应用，利用集成智能化技术，在大量数据训练下，使得物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、判断的能力自行解决物流中的某些问题，包括但不限于存货盘点、拣货、包装、单据管理、运输、物流追踪、派送时间预测等等问题，强力助力完善物流体系的智能化进程。

再比如利用大数据打造智慧城市，在安防方面，构建7*24小时不间断的治安监控，在金融领域用于分析市场情绪，评估信贷风险等等。随着大数据的应用越来越广泛，我们在日常生活中，会越来越受益大数据带来的价值。

大数据在营销领域的应用

而在众多应用中，大数据在在市场营销和销售的应用，是最亮眼的一个，有了大数据算法和大数据分析加持的今天，为产品或者服务实现智能营销越来越简单。

下面将重点介绍大数据在营销中的一些应用：

1.对接全网用户数据：仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，需要收集站内站外各方面的行为，在收集各方面的数据之后，还需与第三方的数据对接，形成全网数据管理系统。

2.让数据说话：面对大数据庞大的信息，需要通过标签来识别数据。比如通过户标签来识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。

3.分析用户特征及偏好：根据用户的行为和特征，对用户的静态信息（性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等）、动态信息（资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等）、实时信息（地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作）进行描述，构建用户画像。

4.营销效果评估、管理：利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。

5.创建精准投放系统：对于有意领先精准营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告精准投放系统，对营销全程进行精细管理。

企业如何使用好大数据来赋能营销

大数据时代，MarTech公司都说可以做数据打通，最终效果如何？计算出来的结果准确吗？如何利用解释数据、预测未来？行业需要各种桥梁将市场、营销、技术和数据连接起来。面对大数据，数据落地指导策略需要，企业应带着问题去找数据解决方案，利用AI结合MarTech，整合多维数据，构建消费者数据平台和知识图谱，创建有公信力的接触点。

对于企业如何使用好大数据来赋能营销这个问题：需要了解企业数字化转型所处的阶段，更好地制定符合业务增长逻辑的数字化策略，但前提要做好数据的积累和应用。数据资产积累薄弱、应用范围窄、决策难度大，是目前很多企业数字化转型难的主要原因；而如果只是单纯地做了自动化营销，其营销成本高、客户反映慢，也造成了客户一定的流失。而这恰恰是第三方营销技术服务商的优势所在，通过搭建数据中台，利用AI结合营销自动化和数字化营销，可以帮助企业不断积累数据资产，实现数据、技术等的应用和复用。

据相关研究数据显示，目前有10%的互联网公司使用了AI。到目前为止，人工智能平台服务将占领30％的市场，营销的细分领域也迎来了AI带来的变革。在大数据时代下，赛诺贝斯的AI+MarTech解决方案，将AI赋能营销11大场景能力，利用AI技术辅助精准营销，涵盖智能圈选、客户评级、效果优化、归因分析、旅程管理、智能推荐、商机推送、市场预测、数据质检、KOC识别、A/B Testing等，全面覆盖用户场景，对用户实现深卷入、高密度覆盖；同时这些信息可以帮助营销公司获取更加精准的客户需求，从而打造爆款产品，提高企业的响应和效率。