当今社会互联网高速发展，随着互联网的不断深入和成熟，大数据越来越被人们所熟知。而营销领域在引入大数据之后就产生了一个新的概念，这就是大数据营销。具体是指，通过互联网采集行为数据，快速找出广告主的目标群体，由此对投放广告的内容，时间，形式进行预判和分配，经过周密的研究和分析，完成广告投放，实现精准营销。

大数据营销时互联网衍生的产物。它缘起于互联网，同时又对互联网产生影响。很多公司利用互联网的大数据，进行分析和预测，这样在后期投放广告和营销的时候就更加精确。广告做好了，目标客户就会越来越多，企业的业务也就越来越好。

大数据的出现改变了传统营销模式。它从一开始出现到现在，发展备受争议。在此期间，各种问题层出不穷。比如：大数据营销经常被爆出缺乏管控，垃圾和诈骗信息成堆、数据造假、品牌形象难建等问题，但不可否认，大数据营销确实带来了营销界的变革和创新。

大数据营销很重要的一个环节就是出现了用户画像，企业在对自己的产品定位之后，其构建的产品标签和内容标签能够很好的触达客户，通过大数据系统可以分析用户特征、消费行为、需求特点，同时平台、载体、人群的选择让营销也更加精准。

国内运营商在大数据领域占据着得天独厚的优势，一些互联网公司对接运营商数据库后结合自身数据，对所有的数据进行处理、建模。通过大数据分析挖掘等技术深入洞察用户需求，实现更加个性化、差异化、精准化的服务，制定出精准化的营销方案。这样，原有的受众面就会扩大，非意向客户也会像意向客户转化，对需求企业来说是一件好事。

在客户转化率方面，有了受众精准和全面的支撑，客户转化率自然会升高。我们可以把大数据想象成一把筛子，没有价值的数据筛选掉之后，企业只要对有用的数据进行开发，这样企业的成本就会大大提高。

　　大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。大数据也是具备有一定的特征与性质的。以下是由学习啦小编整理的大数据的内容，希望大家喜欢!

　　大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，

　　在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。

　　容量(Volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

　　种类(Variety)：数据类型的多样性;

　　速度(Velocity)：指获得数据的速度;

　　可变性(Variability)：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

　　真实性(Veracity)：数据的质量

　　复杂性(Complexity)：数据量巨大，来源多

　　价值(value)：合理运用大数据，以低成本创造高价值

　　现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[7] 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

　　有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

　　大数据的价值体现在以下几个方面：

　　1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

　　2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

　　3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

　　不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

　　在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

　　1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

　　2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

　　3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

　　4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

　　5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

　　6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

　　大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

　　其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

　　第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

　　第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

　　第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

　　洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

　　统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

　　麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

　　梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

　　医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

　　第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

　　第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

　　第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

　　第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

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