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        “大數據”
        發布時間:2020/10/23

        當我們講到所謂的“大數據”,如果我們根據字面意思的理解,那么“大”就是他的 大屬性。但怎么去理解這個“大”才更準確呢?

         

        在業界,不管是IBM還是其他的廠商,基于多年的行業實踐經驗和技術發展趨勢,大家對大數據有如下四個特征的描述,即Volume、Variety、Velocity和Veracity 這4個“V”。所謂Volume,其實很容易理解,要突出的就是數據量的多,也就是我們經常會說到的海量數據;Variety在上一期分享中也提到過,就是新形式的數據,比如說非結構化的社交媒體數據、圖片數據和影像數據等;Velocity突出的是數據的時效性,例如實時的數據可以給針對性營銷更多的線索和導向; 后一個特性就是Veracity,突出大數據能夠準確的描述和預測業務趨勢性的發展。所以說,所謂“大數據”, 不僅僅要考慮數據量的大小,還需要考慮 起碼另外三個方面的特性。

         

        在上述的四個V中,哪個特性更加突出,更加需要重視呢?答案是,這四個特性都很重要。 我們先聚焦在Velocity,即數據的實時性。這是大數據應用的一個難點。 首先讓我們回顧一下,之前我們做數據倉庫進行數據分析,由于技術的限制,我們實際上使用都是歷史數據,其 大的特點就是都是已經發生的數據,通常是T+1的模式,即 新的數據也只到昨天為止。例如零售行業的訂單信息、銀行的存貸款記錄、電信行業計費和賬務信息。而實時數據代表的是正在發生的業務動作產生的數據,比如電信運營商所擁有的每個用戶當前的位置信息、車聯網企業收集到的汽車運行的實時狀態信息、信用卡實時交易的信息等。單一的基于歷史數據的分析能夠給我們的企業帶來一些有價值的洞察力,但往往錯過了 佳的時機,比如說營銷錯過了 佳時間點,成功率就會下降,欺詐檢測錯過了時機,機會造成巨大的損失。因此,在大數據技術的發展和推動下,現在更好的大數據分析模式就是把歷史數據和實時數據進行有機結合,這樣可以給企業客戶帶來更有價值的業務洞察力和更多的業務創新點。

         

        所以說大數據應用的Velocity,就是指能夠實時地處理正在發生和隨時變化的數據,也就是所謂的“hit the moving target”,一旦數據處理晚了,其結果可能就沒有意義了,就這是大數據 挑戰的地方之一。我可以給大家介紹一個典型的行業場景,說明實時數據是如何幫助電信運營商進行針對性營銷,促進新數據業務的推廣以及提高客戶的滿意度。

         

        用戶張女士和王先生都是某電信運營商客戶,他們 上午10點都出現在北京首都國際機場。那接下來我們就看一下,電信運營商是怎么通過歷史數據和實時數據的結合進行針對性營銷。首先通過基站信息,電信運營商獲取了張女士和王先生的位置信息,他們都處在T2航站樓。接下來,通過對歷史數據分析,王先生幾乎每天都來機場,也去火車站,王先生的通話都是本地通話,而且通話時長都很短,數據流量也都是本地流量,因此得出結論,王先生肯定不是商旅人士,他天天奔波于各個交通樞紐,很有可能是出租車司機;同樣,對于張女士,運營商也進行類似的分析,發現張女士幾乎每周都出現在不同的城市,飛機是她的主要交通工具,她的通話基本都是長途和漫游,國內和國際都有,通話時長很長,推測可能是電話會議,上網流量也基本上是漫游為主,因此得出結論,張女士是典型的商旅人士。有了上述的推論之后,運營商就會進行針對性營銷,向張女士和王先生推薦不同的產品。例如,會給張女士推薦全國通話(流量)漫游套餐、酒店機票增值服務、航班延誤險等增值產品;而王先生會收到本地通話(流量)套餐推薦、航旅縱橫APP下載推薦以及市內交通擁堵APP推薦等。

         

        上述的場景說明,即使兩個人處于同一地理位置,但由于其用戶標簽的不同,運營商所采取的營銷活動會完全不同,真正實現了個性化營銷,從而給運營商帶來更大的經濟利益,并提升客戶的滿意度。這個案例的核心就是實時數據和歷史數據的有機結合,如果沒有歷史數據沉淀出來的客戶標簽,運營商就缺少營銷的準心;而如果沒有實時數據,運營商就可能錯過營銷的 佳時機。把兩者 結合,才能發揮出大數據分析給企業帶來的 大價值。

         

        這是大數據分析在Velocity維度的進行業務創新的一個典型案例。類似的解決方案也已經運用在大型的購物商場,商家通過實時位置信息和歷史會員信息,向顧客推薦個性化的商場促銷信息,提升商場的營業額和客戶滿意度。

         

        IBM作為業界 的大數據分析廠商,能提供了端到端解決方案,來實現上述業務需求,包括Hadoop平臺、Steam流計算平臺、SPSS數據挖掘和Data Science Experience機器學習建模工具等??蛻艨梢暂p易的通過商用產品和開源算法框架,實現基于歷史數據和實時數據的大數據分析,獲取更多的業務洞察力,并通過數據驅動業務創新。

         

        我們希望通過上述的介紹和案例分享,能夠幫助還沒有開始大規模應用大數據分析的CIO能快速、輕松地開始嘗試。 同時,對于已經開始大數據應用的CIO而言,能夠有所啟發,通過歷史數據和實時數據的結合,抓住時效性,從而在您的大數據中獲取更大的商業價值。(it經理 )

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