为了衡量商品长度 , 中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位;为了衡量重量 , 发明了升、斗 , 斛等重量单位 。
在互联网时代 , 数据的生产变得更为容易 。美国互联网数据中心曾指出 , 互联网上的数据每年都将增长50% , 每两年便将翻一倍 , 而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的 。
每人每天都会产生海量数据 , 如视频数据 , 电商数据 , 社交数据等等 。
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全球每60秒产生的数据
2. 数据记录
千年之前 , 人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体 。
千年之后 , 人们用图书 , 报纸 , 硬盘 , 光盘 , 存储器等各种更为灵活 , 简便的方式记录数据 。
3. 数据利用
古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉 , 利用占星术预测朝代兴衰;利用蚂蚁搬家 , 燕子低飞 , 蚯蚓出洞来预测天气 。
互联网时代 , 企业或产品利用电商数据为用户推荐商品 , 利用社交数据做广告营销等等 。
在大数据概念兴起之前 , 大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值 , 只是在纯粹的生产和记录数据 。更有甚者视海量数据为累赘 , 因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本 , 极少有企业能把数据作为一种资源 , 嗅到大数据背后的价值 , 从而加以利用 。就算到现在 , 数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点 。
大数据应用大数据作为一个能够改变产业应用的技术 , 只有切实落地才能带来真正的价值 。
其实大数据的应用范围非常广 , 不单单限于互联网行业 , 在其他诸如金融 , 制造业 , 交通物流方面也都有非常大的应用价值 。
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1. 大数据让借贷款更加放心
在金融行业中 , 以借贷款为例 。在贷款前 , 贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核 , 以此来保障贷后的还款率 。
借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息 , 如学历 , 职业 , 薪资状况 , 历史借还款情况等(据说一个用户的标签维度可以达到7000个) 。海量数据被放入反欺诈模型 , 还款能力模型 , 身份验证模型等数个中做训练 , 最终得出是否通过本次贷款申请 , 贷款的额度 , 贷款人的还款意愿等评估信息 。
借款人数据收集的越多 , 标签维度越细 , 数据越真实 , 则审核效果越全面 。
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2. 大数据让广告营销更高效
广告作为互联网行业最常见的变现手段之一 , 大数据赋能广告营销 , 让广告从惹人恼转变为广告即内容 , 广告即服务 。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告 。
在广告投放前期 , 通过大数据手段大量的整合、分析数据 , 包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等 , 并从中挖掘出有效的信息;构建全面的用户画像 , 结合广告业务 , 精准定位目标用户 , 保证广告定向投放 。
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大数据构建用户画像
在广告投放的中后期 , 通过实时数据反馈 , 结合用户所处地域 , 时间的变化 , 动态优化广告素材 , 调整广告的呈现方式与广告的展览位置 , 让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务 , 实现一人千面 , 增加广告营销效果 , 提升广告主KPI 。
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