随着大数据的潮流和大数据所呈现的优势，基于有限的见解和部分的统计数据而构成市场策略的时代已经结束了。但到底什么是大数据，它能否应到各个领域？
大数据会大范围频繁得收集数据源的数据，然后会使用其中大量的数据。数据是由大量数据源数据和多种数据类型组成，包括客户数据，交易数据，机器数据，社交数据等等。组成大数据要素关键的一点是它收集数据的频率。连接速度越快，收集的数据也就越多。大数据需要专业的软件或者数据科学家来解读，因为它通常都是非结构化和杂乱无章的。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
各个规模的企业都在尽量得收集可行的数据。例如客户数据包括电子信箱，电话号码，邮政编码，信息反馈等信息。社交数据也来自多个数据源，包括社交媒体活动和消费者行为信息。交易数据包含消费者消费信息和相关的手续流程信息。机器数据来自于物联网，包括与网络相连的机器，工艺和装置所产生的信息。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
如今市场策略需要深度挖掘客户数据和规则化的社交数据，来获取真实可行的见解。同时准确的数据能够让营销者更加了解客户并满足他们的需求。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
一份来自数据统计公司Statista的报告发现，自2013年8月份止，那些使用大数据的公司在ROI(Return on investment投资回报率)，客户满意度，销售机会，销售量，签约量，注册量和对客户行为的见解能力都有着显著的提高。如果各个规模的企业能够合理地处理数据并对搜集的数据制定目标，大数据能够提高这些企业自己的实力。当使用大数据时，企业需要关注：想让数据回答什么问题，想在数据中发现什么。譬如定义哪些是他们最有价值的客户。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
大数据能够让企业测量出之前被认为无法计算的信息。使用这些信息，分析师能发现新的工业模式并能更好的了解客户的动机，兴趣爱好和讨厌的东西。更多得了解什么能让客户做出选择，能够为通向新的商业机会创造出更多的可能，也能够让企业发布出令客户感兴趣的内容和产品。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
利用从大数据中获得的见解，能够帮助企业开发出更多新的，高利润的产品，还可以了解未来前景所带来的相关风险。做出这些改变的公司能够更好的伴随着市场进行发展并且能够根据他们的商业计划做出任何必要的调整。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
数据驱动策略可以使得企业更加关注客户的同时，还能以低风险进行更多的创新。连接数据提供的各个点可以让企业更容易测量展现出新的潜在的市场。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
企业可以通过数据挖掘进行更多的商业战略决策。对使用大数据感兴趣的企业应该记住要对相关数据进行归零校正，这样可以帮助他们提高执行力，增加效益和改善与客户之间的关系。使用大数据需要一个初始的投资和目标的设定，但对于这些回报，这点付出都是值得的。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/news/share-application-case-in-the-age-of-big-data-for-large-data/
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