為什么大數(shù)據(jù)能化繁為簡？

無論今天您走到哪，人們總是在低頭看自己的移動(dòng)設(shè)備。他們上線瀏覽、購物、服務(wù)和處理交易業(yè)務(wù)。事實(shí)上，并不只有消費(fèi)人群在使用移動(dòng)設(shè)備，其也被廣泛應(yīng)用于b2b交易。

消費(fèi)者和潛在客戶已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的主導(dǎo)。在購買之前，社交網(wǎng)絡(luò)、貨比三家和查閱網(wǎng)站成為他們快速獲取相關(guān)信息的渠道。無論身處何地，信息都在他們的指尖下。若質(zhì)量和服務(wù)并不能達(dá)到用戶的需求，他們便能自由地去選擇只看一眼或者按下按鈕。

在這樣一個(gè)快節(jié)奏的、在線的移動(dòng)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)的壽命其實(shí)在縮減，而客戶的重要性就像整個(gè)公司的CEO一樣見怪不怪。消費(fèi)者關(guān)乎于企業(yè)的生存問題，故企業(yè)同樣需要和客戶一起共同成長，并且優(yōu)化自身業(yè)務(wù)的運(yùn)營、降低風(fēng)險(xiǎn)和提高財(cái)務(wù)管理水平。企業(yè)能否生存下去不僅要學(xué)會如何留住自己的客戶，還要盡可能的去全面的了解他們。

全新的數(shù)據(jù)資源

你真的了解自己的客戶嗎？許多企業(yè)對此的認(rèn)知通常只是建立在一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫里——它會收集客戶交易的信息并且捕捉到交易發(fā)生在何時(shí)何地。但除非發(fā)生交易行為，否則將會一無所知。商業(yè)的殘酷競爭讓人走投無路時(shí)，那有可能知道交易數(shù)據(jù)以外的數(shù)據(jù)并且分析它嗎？答案是肯定的。我們可以獲得更多的新資源。

訪問數(shù)據(jù)：分析每一個(gè)訪客在網(wǎng)站導(dǎo)航上的瀏覽情況能進(jìn)一步了解人們購物和享受服務(wù)的渠道，再者他們是通過什么路徑進(jìn)行購買的，又是為什么不考慮購買等等。獲取這些信息資源能更好的改善消費(fèi)者的用戶體驗(yàn)，縱觀全局。

購物車數(shù)據(jù)：這類數(shù)據(jù)主要是來自于用戶把商品放入或者拉出購物車的各種情況。

社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：分析來自于Facebook、LinkedIn和Twitter的數(shù)據(jù)有機(jī)會獲得客戶更多前所未有的信息。你能獲知更多的關(guān)系網(wǎng)，人們喜歡或討厭什么等等。分析這些數(shù)據(jù)還能夠識別多個(gè)社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中最具有影響力的人有哪些。瞄準(zhǔn)這些網(wǎng)紅們進(jìn)行營銷活動(dòng)可以大大地推進(jìn)銷量并效果顯著。分析社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也讓你識別情緒信息——人們說關(guān)于你的產(chǎn)品，你的客戶服務(wù)和品牌。分析社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也能夠認(rèn)識到市場情緒——人們怎樣談?wù)撃愕漠a(chǎn)品，你的客戶服務(wù)以及品牌的情況。

傳感器數(shù)據(jù)：分析有關(guān)智能科技的數(shù)據(jù)如全球定位系統(tǒng)(GPS)，它的傳感器能通過智能手機(jī)傳達(dá)產(chǎn)品的相關(guān)使用或位置信息。其也能夠用于監(jiān)控生產(chǎn)線、資產(chǎn)性能、供應(yīng)鏈和分銷渠道是否按時(shí)交付給了客戶。

這些新興的數(shù)據(jù)，正向傳統(tǒng)數(shù)據(jù)表格和數(shù)據(jù)庫(RDBMSs)發(fā)起挑戰(zhàn)。文本數(shù)據(jù)，例如：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這是由于我們?nèi)韵胍私馄渌T多細(xì)節(jié)：有關(guān)人們、商品、地點(diǎn)、貨幣金額、日期和時(shí)間，更是去了解數(shù)據(jù)中包含的“感情”。

如今，我們正在去分析這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式交易，這是一種數(shù)據(jù)形式的JavaScript對象表示法(JSON)或XML的形式和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本和圖像。這種數(shù)據(jù)量可能非常龐大，捕捉和分析高速流數(shù)據(jù)正不斷規(guī)模化。

高級類型的分析

基于大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性來看，其優(yōu)越性能超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的分析運(yùn)作系統(tǒng)，如臨時(shí)查詢和報(bào)告、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)和視覺化數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)。其更復(fù)雜、更龐大并且更快捷，故需要更高級的分析載體：

運(yùn)作過程中的數(shù)據(jù)分析——流分析

復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析

探索性分析的數(shù)據(jù)并未模式化，其進(jìn)行多結(jié)構(gòu)的情感性分析，如分析Twitter的相關(guān)數(shù)據(jù)。

社交網(wǎng)絡(luò)圖表分析

綜上所述，在這樣的新形勢下，這些新的分析載體非常適用于擴(kuò)展多樣化的數(shù)據(jù)存儲區(qū)域，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的分析環(huán)境。