集体管理是在越来越大的压力，以展示他们的预算带来增量业务价值。与此同时，消费者购买渠道是产生越来越大的数据量变得越来越困难的追踪消费者的社交媒体和移动渠道加入到他们的决策。　　底线是，更高效，更有效地利用数据可以为营销组织有大回报。公司，能够更好地利用他们的数据有超过其竞争对手的优势。　　这导致营销人员绝大多数都认为大数据分析将成为其业务的重要组成部分，在未来几年，根据今年早些时候发布的Teradata&Teradata数据的市场调查2013年，&71&％的营销人员或者说，他们计划实施在未来两年内大数据分析。　　营销已经依靠一些数据来驱动他们的营销活动，客户服务数据，客户满意度数据，数字交互数据和人口数据的常见和容易获得的形式。然而，真正的数据驱动的营销需要到一个新的水平：营销人员需要收集和分析，结合他们的公司已经与收集数据的交互传统的数据（例如，数据来自社交媒体拉）&，集成既复杂，非结构化数据的大量在线和离线数据源创建他们的客户的单一视图。power&by&&Visually&and&McKinsey&&&Company热门搜索：
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如何正确认识大数据的价值和效益?
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。
&　　OFweek网讯：大数据已成为媒体与大众关注的新技术，大数据的应用也预示着信息时代将进入一个新阶段，但人们对大数据的认识有一个不断加深的过程。首先从&信息时代新阶段&、数据文化和认识论的高度阐述了对大数据的理解；接着通过对驱动效益和大成智慧的解释，探讨了如何正确认识大数据的价值和效益，并从复杂性的角度分析了大数据研究和应用面临的挑战；最后对发展大数据应避免的误区提出几点看法。　　1 大数据兴起预示&信息时代&进入新阶段　　1.1 看待大数据要有历史性的眼光　　信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现&大数据时代&的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。　　考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。　　1.2 从&信息时代新阶段&的高度认识&大数据&　　中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。　　中央提出中国进入经济&新常态&以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述&新常态&的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
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【大数据分析】大数据时代：如何正确认识大数据？
大数据_大数据分析_大数据处理_网络大数据 言必称大数据的时代，让我们多少有些“审美疲劳”。但如果严格按照大数据的定义来判断，相信大多数公司是根本不存在大数据问题的。你也许有很多数据，但那并不意味着就是大数据。数据库即服务公司MongoHQ的@Codepope最近在博客上探讨了这个问题，以及为何我们要存储这么多的数据，但无法从中获取相应的价值。　　大数据实际上是范围极广、数量极大的，超乎你的想象。你也许认为维基百科的数据很大，但它也只是冰山一角而已。人们往往认为“很多的”数据就是所谓的“大”，因此他们无时无刻不在于大数据打交道。这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？　　时间倒退到上世纪90年代，人们开始认识到以数位的方式存储各种数据是非常便宜的，要比把它们保存在纸上便宜的多。而当某种事物变得足够便宜的时候，它就成为了一种标准。将所有信息都保存起来似乎成为了人类的一种本能，以便我们能够在未来需要的时候找到它。特别是在成本低廉的情况下，何乐而不为？　　　　大数据与“热”数据　　还有一种常见的错误观点，即你不仅拥有很多数据，而且用户访问这些数据的频率很高，因此就需要我们用“大数据思维”来处理这些数据。　　这些数据其实不一定是大数据，而是所谓的“热数据”，它们并不适用于处理大数据的方式。热数据是纯粹的扩展性问题，你需要把系统的性能调整到最佳，降低系统的延迟同时确保它能够被所有提出访问需求的用户访问到。　　大数据与它正相反，我们可以说它是“冷数据”。也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。尽管有时候我们会把大数据与新鲜快速的记录一起进行分析，但大数据池至少需要从概念上与活动的热数据隔离开来。否则二者会互相造成不良的影响。将冷热数据分开存储是公认的最佳实践，无论是存储还是应用，它们都是完全不同的数据。　　很不幸的是，有很多人并没有认清这一点，他们还在将大数据处理方式应用到各种各样的数据类型当中。最终的结果也就可想而知。 大数据价值有限　　现如今，我们已经能够保存下每个业务流程当中的数据，甚至已经可以保存下用户访问页面的数据或者观众观看哪些节目的数据。物联网的出现改变了游戏规则，为我们开启了一扇门。然而每一条数据、每一条记录的价值却在下降。　　可以这样说，一条信用卡的交易记录是相对丰富的数据，它包含了人、地点、时间以及更多附加在数据上的价值，因此很自然我们想要收集这些数据，用来促进销售的循环。然而相比而言，一条用户在网上的浏览点击行为数据就没有那么“值钱”了。这些数据也许包含了用户的行为习惯信息，但单独拿出一条记录也许是没有任何价值的。你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。　　而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。拿观众观看电视的数据来说，大量收集这些记录，然后与节目表和广告数据整合在一起进行分析，就能更好地理解观众喜欢什么样的节目，爱看什么样的电视剧，客户也可以更精准地投放广告。这时候大数据的价值就会凸显出来，就像最近火的一塌糊涂的《纸牌屋》。　　因此我们可以判断，当应对大量的记录时，如果每一条单独记录越小（数据量，关联性），那么它是大数据的可能性就越大。而“大数据分析”所面临的挑战是，从这些信息的小小元素中提炼出意义，我们可能要把它们与上述的丰富的数据放到一起来提供上下文，识别其中隐藏着的模式。这算不上是大海捞针，更准确的说法应该是从一堆针头中找到你所需要的那一个。　　其他数据的价值不要轻视 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。你也许已经建立了大数据系统，时刻准备从大数据金矿上挖掘潜在的价值，但一定不要忽视其他数据的价值。你还有业务数据，它需要你快速、高效、一致地交付这些数据，同时要解决扩展性的问题。记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。 更多大数据实时信息 敬请关注网络大数据
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