数据库营销前沿
本章重点想结合实际谈一些关于数据库营销的前沿信息，以期给大家带来更多对数据库营销的认识与探讨的机会。
1.大数据背景
大数据平台，是关于所有想要创造一个大数据战略，并与他们所掌握的数据相匹配的企业的。企业必须了解如何在一个企业内部使用大数据。
大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。
2.大数据的四大特征
1）数据量大
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是PB（1000个TB）、EB（100万个TB）或ZB（10亿个TB）。如果对这几个单位没有概念，那么换一个说法也许能更容易理解：1PB的数据相当于5000个国家图书馆的信息量的总和，能存放50万部电影。只需要4PB，就能存放到目前为止全世界的182万部电影。
2）类型繁多
第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3）价值密度低
第三个特征是数据价值密度相对较低。例如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4）速度快、时效高
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大资金采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
3.大数据的使用优势
处理大数据不止一种方法，但挑战在于，不是获取和分析所有信息——既不是一种“通吃”的模式，而是获取和分析有用的数据，从而进行快速分析。大数据需要简化。
从数据量方面来说，它将继续爆炸式增长。重要的是，从大数据中获得正确信息并且以一种能够帮助客户推动增长的方式进行处理。
获取和分析大数据是帮助客户实现业务转型的一个很好的机会。
4.怎样使用大数据做营销
1）真正实时地了解客户
在过去，我们总是倾向于通过采用小组和调查问卷的方式找出我们的客户在哪里。而当调查结果总结出来时，结果往往已经是过时的了。而利用大数据，这种状况将不再发生。大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的DNA。充分了解客户是有效地与客户达成生意合作的关键。当然，在这一过程中，如果不能很好地保护好客户的隐私，也是很容易走向极端的。
但如果企业能够确保客户的隐私不受威胁，大数据可以为企业提供针对个体客户的十分个性化的见解。使用互联的社交媒体数据、移动数据、网络分析和其他数据分析，企业可以充分了解每一位客户，实时知道他们想要什么，以及何时想要。
真正了解您的客户，意味着您可以结合客户的个性化特点，给出有针对性的建议或显示广告。
亚马逊已然将这一点做到了极致，他们为客户推荐的产品绝不是一个巧合。亚马逊的推荐引擎完全是基于客户在过去一段时间的购买行为所做的：客户的购物车中所收藏的商品、客户喜欢的商品、其他用户浏览或购买的商品。亚马逊使用算法，为每位客户定制了专属的个人主页。
2）企业共同创建、实时改进和创新产品
在过去，我们要与客户会面，与他们一起讨论他们想要什么，向他们展示我们最终完成的产品。如果客户不喜欢它，便会有麻烦了。而利用大数据，这一切变成过去的历史了。
大数据分析可以帮助企业更好地了解客户想要的产品。通过从社会媒体和博客上收集人们如何评价某款产品，能够为企业提供比传统的问卷调查更多的信息。特别是这些信息可以实时收集到，企业可以立即有针对性地对可能存在的问题做出改进。这样不仅可以很好地评估产品，同时还能够收集到不同人口群体或不同地方的人对于某款产品的评价。
大数据还可以帮助企业同时进行数以千计的实时模拟，测试新产品或改进的数字化产品。利用可扩展的计算机电源，结合仿真算法，可以在同一时间运行和测试成千上万的不同的变化。每个设计只需一点点调整，仿真程序可以结合所有的小改动，显示一款产品的改进。
互联网线下产品，如果知道如何操作和执行，也可以利用大数据进行改进和创新，如汽车。福特公司便在硅谷开设了一间实验室进行汽车产品的改进研发。为了提高汽车的质量、减少燃油消耗、提升安全性能、减少排放，福特公司收集了超过400万辆汽车的数据，包括汽车传感器和远程应用程序管理软件。所有的数据都是实时的，允许工程师实时分析问题，了解并掌握汽车在不同的道路和天气状况以及任何其他因素影响下的行驶状况。
3）确定企业面临的风险有多大
确定企业所面临的风险是今天企业业务的一个重要方面。为了确定一个潜在的客户或者供应商的风险，需要对客户或供应商进行特定的归类，每位客户或供应商都有自己的风险水平。更多的时候，如果客户或供应商被归类到一个错误的类别，无疑将导致错误的风险。利用大数据可以针对每位客户或供应商过去和现在的实时数据有针对性地确定风险类别。
5.发展大数据面临三大难题
虽然前面提到了很多大数据的好处，但发展大数据也面临三大难题。
1）海量数据是基础
顾名思义，大数据的首要特点就是“大”，没有大，一切都无从谈起。专家预测，到2020年，全球每年新创的数据容量将会达到40ZB，如果要用DVD光盘存储一天在互联网里传送的数据，大约需要2.5亿张光盘。大数据取得成功的前提是有足够多的样本供应，“小数据”时代的分析预测采用的是随机样本分析的方法，弊端就在于一旦采样过程存在偏见，分析结果就会相去甚远；而大数据“样本=总体”的分析方法，让产生误差的概率大大缩小。
2）有应用才有价值
发展大数据产业，一定要先期、至少要同步解决好需求、应用的问题，否则可能陷入高投入、低产出的困境。阿里巴巴集团之所以近年在大数据业务上发展迅速，并已经将其作为未来集团三大战略方向之一，正是因为其背后有强劲的应用需求和驱动。
专家建议：一定要提前找准和确定几个确切的应用方向和领域，之后再加快大数据产业本身所需的基础设施、技术等方面的投入，让效益支撑技术进步，不能不计产出地盲目投入。
3）隐私：法律边界要先厘清
今天的互联网领域，隐私安全已经越来越成为一个问题。大数据带来的不仅是各种便利及机会，同样也会让人们时刻都暴露在“第三只眼”之下。跨不过隐私这道坎儿，大数据的前途注定会非常坎坷。
一方面，大数据希望收集到更多消费者的消费行为数据，当然也包括客户的性别、生日、联系方式、消费偏好等个人隐私信息。另一方面，消费者并不希望这些信息被存储，并被用来做营销分析，这种状况持续下去必然会遭遇反弹，如减少个人信息，或提供虚假伪造信息等，这样会造成大数据总冗余数据过多的情况，阻碍大数据的健康发展。
6.中小企业大数据时代营销策略
类似以上问题，企业往往无力单独解决，需要政府在其中发挥重要作用。毋庸置疑大数据所需要的人力、物力及财力都是巨大的，因此，中小企业在考虑推行自己的大数据计划时一定要慎重。建议中小企业先把自己所在行业的专业数据库建立好，大数据也是从小数据发展而来的，在企业实力不够的情况下，千万不要赶时髦，盲目跟风，大数据的发展还有一段漫长的路要走，尤其是传统企业，做好专业数据库比盲目开展大数据更有实际意义。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策，可以预见，这样的思维方式，将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。套用一句老话，大数据前途是美好的，道路是曲折的。
