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企業如何利用大數據做好營銷

對于傳統手段實現的數據分析平臺,利用的主要是結構化數據進行統計分析。這部分功能在大數據平臺上完全可以實現,而且大數據平臺采用的分布式架構設計,利用分布式計算完成相同的工作內容所需時間更短,市場上已經有大量案例證明。

對于多元數據融合存儲,大數據平臺利用新的技術架構,使用非關系型數據庫HBase實現Key/Value鍵值對的形式存儲,利用唯一主鍵作為標識,將多元數據整合為一張寬表進行存儲。利用新的技術,實現對字段的靈活讀取和調用,保證對各業務系統的數據支撐。

Hadoop大數據平臺具有可擴展性

Hadoop采用分布式架構,實現動態擴展,系統隨著應用需求與容量的不斷增長,支持水平擴展,不需對系統架構進行變更,只做硬件擴容,并部署服務軟件,即可滿足系統容量擴展要求。系統擴容時,系統平臺增加新節點之后,系統自動在所有節點之間均衡數據。系統后臺根據忙閑程度,自動發起,占用很少系統資源,無需人工干預,實現數據均衡分布。系統可以通過增加集群節點的方式提高系統性能,性能提升實現線性增長。

結構化數據

傳統手段處理的主要是結構化數據,結構化數據是在企業業務應用中使用最多的一部分數據,也是其中比重最小的一部分數據;與之相比,非結構化數據含金量高但價值密度低,例如系統日志數據、用戶的點擊行為等,這些數據的量級是結構化數據的幾十倍。在大數據平臺出現之前,沒有人談論大數據。數據應用主要是結構化數據,多采用IBM、HP等老牌廠商的小型機或服務器設備。采用傳統方法處理這些價值密度低的非結構化數據,被認為是不值得的,因為其產出實在是有限。Hadoop平臺出現之后,提供了一種開放的、廉價的、基于普通商業硬件的平臺,其核心是分布式大規模并行處理,從而為非結構化數據處理創造條件。

非結構化數據

對于非結構化數據的存儲和處理,大數據技術不再局限于傳統的二維表結構,可以利用矩陣、向量以及圖的形式進行存儲和計算,能夠提供更加豐富的數據分析手段,包括行為計算 、自然語言處理、圖像計算、關聯關系計算等,更好的幫助企業挖掘數據價值。

大數據真正實現了實時同步全量分析

傳統手段采用抽樣分析的手段進行數據統計分析,分析結果主要是面向群體的統計報表,維度是有限制的,而且統計的數據是一定周期內的,結果往往已經是過時的了。而利用大數據,這種狀況將不再發生。大數據在全量數據之上進行數據分析,利用機器學習技術和算法建模,實現對數據的實時分析,能夠幫助企業完全勾勒出每個個體客戶的DNA,新的Key/Value形式的存儲結構擺脫了對維度的限制,可以更加方便的進行數據挖掘分析。

如何做好大數據營銷

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蜀ICP備15035023號-4

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