大數(shù)據(jù)有什么優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)

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大數(shù)據(jù)（big data），又稱巨量資料，是指以多元形式，從許多不同來(lái)源搜集而來(lái)的龐大數(shù)據(jù)組，往往具有實(shí)時(shí)性。在企業(yè)對(duì)企業(yè)銷售的情況下，這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、顧客來(lái)訪紀(jì)錄，還有許多其他來(lái)源。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：

(1)數(shù)據(jù)體量巨大：從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

(2)數(shù)據(jù)類型繁多：各種網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。

(3)價(jià)值密度低：以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

(4)處理速度快：1秒定律，這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。

大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的意義：

(1)及時(shí)解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

(2)為成千上萬(wàn)的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。

(4)根據(jù)客戶的購(gòu)買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

(5)從大量客戶中快速識(shí)別出金牌客戶。

(6)使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)規(guī)避欺詐行為。

大數(shù)據(jù)的缺陷：當(dāng)前，大部分中國(guó)企業(yè)在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)分析方面都面臨著諸多挑戰(zhàn)。根據(jù)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)調(diào)查，目前國(guó)內(nèi)大部分企業(yè)的系統(tǒng)架構(gòu)在應(yīng)對(duì)大量數(shù)據(jù)時(shí)均有擴(kuò)展性差、資源利用率低、應(yīng)用部署復(fù)雜、運(yùn)營(yíng)成本高和高能耗等缺陷。

大數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就是在于對(duì)于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析，具體價(jià)值表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

(1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。

(2)做小而美模式的中長(zhǎng)尾企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。

(3)面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

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