大數據由交易、交互、設備三個層面產生。交易是最傳統的數據來源，即從訂單等業務材料衍生出來客戶信息、產品信息、銷售金額、銷售時間以及銷售渠道等
在國內，大數據已從略顯空泛的概念落地并產生實質影響。
大數據來源和特征
在很多人看來，大數據是一個生澀的概念。從大數據的來源和特征上對大數據概念做出了一個系統的梳理。
大數據由交易、交互、設備三個層面產生。交易是最傳統的數據來源，即從訂單等業務材料衍生出來客戶信息、產品信息、銷售金額、銷售時間以及銷售渠道等;步入大數據時代，人們在個人電腦(PC)端瀏覽網站、在移動端通訊或消費、在社交網站進行關系拓展，這一切都產生了痕跡。這些交互痕跡，就是大數據的第二層來源;大數據的第三層來源是GPS(全球定位系統)、RFID(無線射頻識別)技術等傳感設備和技術。
從上述三大層面產生出的大數據呈現出海量、多樣、高速、復雜四大特征。
怎樣產生價值
厘清了大數據的來源以后，如何將其轉換成價值?鄭天皓拋出了I-D-A閉環理論。I(Integration)即整合，首先把數據收集起來并做技術性轉換;其次進行“D(discovery)”這個程序，也就是探索分析，找出其共性和規律;最后是“A(action)”，把有價值的信息傳遞到相關人員手上。
據了解，美國運通和富國銀行都是玩轉大數據的高手。以美國運通為例：它發現大部分信用卡持卡人都在臉譜(Facebook)上有賬號，因此認為分析用戶在臉譜上的交互行為，可以幫助其增強用戶黏性并拓展新的業務。
運通設計了一系列營銷活動，讓持卡人將其信用卡綁定其臉譜賬號，以便運通獲得用戶授權追蹤在臉譜上的喜好。當發現持卡人在臉譜上感興趣的商家還不是運通的合作伙伴時，運通馬上派出專員去與之建立營銷合作，然后將促銷折扣信息推送到持卡人的臉譜賬號上。
京公網安備 11010502049343號