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你一定要知道的大數據屬性

发布时间:2019-11-09 06:40:51

你一定要知道的大数据属性

导读:不过一说到大数据应用,一般就显得青黄不接了,原因是什么因为我们都在思考某些应用“点”,每一个大家数的出来的应用案例,请问是不是都显得较为独立,在业务中属于某一个点

一般谈到大数据技术的时候,毫无疑问,都会想到大数据定义的4V,以及结构化、非结构化数据处理、数据挖掘,以及高性能并行计算等

不过一说到大数据应用,一般就显得青黄不接了,原因是什么因为我们都在思考某些应用“点”,每一个大家数的出来的应用案例,请问是不是都显得较为独立,在业务中属于某一个点

如果我们能把大数据应用能抽象出一个大类,甚至某一个行业细分,那么我们就不再迷茫和彷徨,我们也更不再在商业模式上纠结不清

属性的总结

大数据应用方式(包括传统的应用)如下:

1. 数据统计,结果或给决策层看,或给相关部门看,或者给公共看;

2. 数据图标展现,包括多维统计、数据挖掘展现,并有结论说明,给决策层看,或给相关部门看,或者给公共看;

3. 数据挖掘结论,转换为业务语言,推荐给被认为需要的人看;

4. 数据统计或挖掘,转换为报警、智能提醒;

5. 用户搜索的时候,根据搜索关键词+用户信息的挖掘,给出搜索结果;

6. 综合派,综合上述2个或多个方式

我们再看看应用场景总结:

1. 大数据拥有的公司或单位内部看数据或图表,并根据数据来讨论、决策;

2. 出于公司品牌或营销的需要,将有利的数据发布到公众平台;

3. 互联平台和用户交互时的智能应用,如泛推荐、泛搜索;

4. 用户关怀、提醒、恶意用户拉黑等;

5. IT系统内部报警、提醒;

6. 自动应答程序与用户简单问题的交流;

7. 产业链各环节的精准预测,根据预测提升整个产业链决策效益(包括合作公司)

从上述结论来看,大数据有两个最为明显的属性:

1. IT技术属性,隐藏在IT系统中,常见于企业内部使用;

2. 媒体属性,数据的发布、传播、引导,辅助销售、品牌、公关等

如何用好媒体属性

大数据的应用,无论技术人才、推动,大都集中在IT性质的公司,在IT技术属性来说,是没有太大问题的但对于媒体属性来说,就有很大的问题,俗话说“屁股决定脑袋”,如果将大数据技术平台搞定就算工作完成,那么自然在媒体属性上就很少下功夫,甚至没下功夫

互联有天生的媒体属性,这也是为什么在互联公司,大数据落地的事比较多的原因不过也有局限性,毕竟提大数据需求的产品、运营,还有大数据分析人员,对于媒体的属性了解程度还不够

媒体有几大特点(如有错误请专业人士指正):

1. 媒质,即你要传播什么,大数据的结论、分析过程,都可以是你要传播的内容;

2. 媒介,即有个传播平台,传统的如报纸、杂志,到后来的广播、电视,再到现在的互联、移动互联;

3. 传播,即时效性、真实性、引导性,以及现在新媒体的互动性、二次传播性

媒体方式:

1. 专业媒体平台上传播,BAT的媒体产品、社交站、站等;

2. 自媒体传播,包括官或官方交易平台、个人自媒体等;

3. 广告位,无论那个平台,只要有一定流量之后,都可以广告位,通过购买或互相交换传播的方式,将流量变现;

4. 代理传播,请第三方媒体运作公司,使用上述手段代理传播

普通传播和大数据的传播区别:

1. 普通通过内容采集、,成为媒质,大数据是通过传统内容+大数据统计和挖掘,大数据的统计和挖掘成本可能会高很多,这里有数据源成本(数据存储或买数据接口)、数据挖掘人力成本(比传统媒体人力成本高);

2. 普通通过经验,传播给定向的群体,而大数据通过计算,传播给可能需要的群体可能需要的群体效果未必就有定向的群体效果好,因为如果定向群体的人们获得了足够吸引的产品和促销,可能马上转换为可能有需求的人群,从这个角度看,大数据在这个时候,如果媒质较差,很可能变为“负面”作用,因为你漏掉的人群也许可以转换为有需求的人;

3. 普通没有隐私风险,大数据传播使用过硬,很可能导致用户疑虑被“跟踪”了,效果大打折扣

结论

1. 获取高价值用户和用数据比仅仅拥有数据挖掘技术重要,否则成本过高;

2. 传播媒介的使用方法比拥有很牛的技术平台重要,否则只有相对精准没有绝对数量;

3. 用户体验比计算得精准重要,否则人都吓得不敢用了,谈何精准

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