Alibaba, Tencent, Baidu의 인터넷 빅데이터 애플리케이션의 차이점은 무엇인가요?

알리바바, 텐센트, 바이두의 인터넷 빅데이터 애플리케이션의 차이점은 무엇인가요?

인터넷 3대 기업인 바이두, 알리바바, 텐센트는 모두 빅데이터를 보유하고 있으며, 3대 인터넷 대기업의 데이터가 사용됩니다. 귀하의 비즈니스 운영 효과를 최적화하기 위해 이러한 관점에서 볼 때 데이터 가치 적용 시나리오는 상대적으로 유사합니다. 그러나 비즈니스와 비즈니스 모델의 차이로 인해 3사의 데이터 자산이 다르며, 특히 빅데이터를 기반으로 한 개방성과 협력의 관점에서 3사의 미래 빅데이터 전략도 다릅니다. 알리바바는 상대적으로 개방적이다. 빅데이터 개방성과 협력을 중시하는 인터넷 기업이 가장 기대하는 것은 빅데이터 개방형 전략을 통해 보다 전통적인 산업과 더 많은 데이터를 교환함으로써 오프라인 데이터를 더욱 풍부하게 하고 온라인과 오프라인 데이터의 협업을 통해 스마트 하드웨어, 빅데이터 헬스 등 새로운 비즈니스 모델 개발로 이어집니다. BAT의 인터넷 빅 데이터 애플리케이션의 차이점은 무엇입니까

데이터 유형 측면에서 Tencent의 데이터는 가장 포괄적이며 인터넷 비즈니스와 완전히 관련되어 있습니다. 가장 눈에 띄는 데이터는 소셜 데이터와 게임 데이터입니다. 그 중 소셜 데이터가 핵심입니다. 데이터는 관계 체인 데이터, 사용자 간 상호 작용 데이터, 사용자가 생성한 텍스트, 사진 및 비디오 콘텐츠입니다. 게임 데이터에는 주로 대규모 온라인 게임 데이터, 웹 게임 데이터 및 모바일 게임 데이터가 포함됩니다. 게임 데이터의 핵심은 게임의 활동적 행동 데이터와 결제 행동 데이터입니다. Tencent 데이터의 가장 큰 특징은 소셜 네트워킹을 기반으로 한 다양한 사용자 행동 및 엔터테인먼트 데이터입니다. Alibaba의 가장 두드러진 특징은 전자상거래 데이터, 특히 Taobao 및 Tmall에서 사용자의 제품 탐색, 검색, 클릭, 수집 및 구매에 대한 데이터입니다. 데이터의 가장 두드러진 특징은 탐색에서 결제까지의 사용자 퍼널 전환 데이터입니다. 바이두의 데이터는 주로 사용자가 검색한 키워드, 크롤러가 포착한 웹페이지, 사진, 동영상 데이터를 기반으로 하며, 바이두의 데이터는 검색 키워드를 통해 보다 직접적으로 사용자의 관심과 요구를 반영하는 것이 특징입니다.

Baidu, Alibaba 및 Tencent의 데이터 응용 시나리오

Baidu, Alibaba 및 Tencent의 데이터 응용 시나리오는 모두 동일한 시스템을 가지고 있으며, 이는 데이터를 나타내는 7개의 레이어로 나뉩니다. 기업의 다양한 수준에서 가치 적용 시나리오를 만들어 기업 운영을 위한 데이터 가치 피라미드를 형성합니다.

(1) 데이터베이스 플랫폼 계층. 피라미드의 맨 아래 레이어는 전체 피라미드의 기본 레이어이기도 합니다. 기본 레이어가 제대로 구축되지 않으면 위의 애플리케이션 레이어가 기업 운영에 효과적이기 어려울 것입니다. 이 레이어의 기술적 목표는 달성하는 것입니다. 데이터의 효과적인 저장, 계산 및 품질 관리, 비즈니스 목표는 사용자(고객) 초상화(예: 성별, 연령 등)를 포함하여 기업의 모든 사용자(고객) 데이터를 고유 ID로 통합하는 것입니다. 사용자(고객) 목적을 포괄적으로 이해하기 위한 행동, 관심사, 취미 등;

(2) 비즈니스 운영 모니터링 계층. 이 계층의 첫 번째 우선순위는 비즈니스 운영을 위한 핵심 데이터 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 기반으로 지능형 모델을 통해 개발된 데이터 제품은 다양한 분석 모델을 통해 핵심 데이터의 변경 사항을 신속하게 찾아낼 수 있습니다. 운영 지원, 의사결정,

(3) 사용자/고객 경험 최적화 계층. 이 계층은 주로 데이터를 통해 사용자/고객 경험 문제를 모니터링하고 최적화합니다. 이는 구조화된 데이터를 사용하여 모니터링하고 구조화되지 않은 데이터(예: 텍스트)를 사용하여 경험 문제를 모니터링합니다. 전자는 다양한 사용자(고객) 경험 모니터링 모델이나 도구를 적용하여 더 많이 달성되는 반면, 후자는 회사 내 Weibo 텍스트, 포럼 및 내부 고객 피드백 시스템을 모니터링하여 부정적인 입소문을 발견하는 데 더 가깝습니다. 신속하게 최적화된 제품 또는 서비스

(4) 개선된 운영 및 마케팅 계층. 이 계층은 주로 데이터를 통해 세련된 비즈니스 운영과 마케팅을 주도합니다.

이는 주로 네 가지 측면으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 운영을 용이하게 하는 사용자 기반 데이터 추출 및 운영 도구를 구축하고, 마케팅 담당자는 크라우드 타겟팅을 통해 고객을 추출하고, 둘째, 데이터 마이닝을 통해 고객을 위한 마케팅 또는 운영 활동을 수행합니다. 활동에 대한 고객 반응을 개선합니다. 셋째, 데이터 마이닝을 통해 고객 라이프사이클 관리를 수행합니다. 넷째, 주로 개인화된 추천 알고리즘을 사용하여 사용자의 다양한 관심과 요구에 따라 다양한 상품이나 제품을 추천합니다. 자원 효율성 및 효과를 극대화합니다. Taobao 제품의 개인화된 추천

(5) 데이터 외부 서비스 및 시장 커뮤니케이션 수준. 데이터 외부 서비스는 일반적으로 인터넷 회사의 고객 또는 사용자에게 서비스를 제공합니다. 예를 들어 Baidu는 Baidu 여론, Baidu 대변인, Baidu 지수 등을 제공하여 광고주 고객에게 서비스를 제공합니다. 데이터 큐브, Taobao 인텔리전스 및 클라우드 제품. ; Tencent Tencent Analytics와 Tencent Cloud Analytics를 통해 개발자 고객에게 서비스를 제공합니다. 시장 커뮤니케이션 수준에서는 주로 흥미로운 데이터 정보 지도와 데이터 시각화 제품(예: Taobao Index, Baidu Index, Baidu Spring Festival Migration Map)을 통해 실현됩니다.

(6) 운영 분석 수준. 분석가는 주로 빅데이터에 대한 통계를 실시하여 경험 분석 주간, 월간, 분기별 보고서 등을 작성하고, 사용자 운영 상황 및 수익 완료를 분석하고 문제점을 식별하며 비즈니스 전략을 최적화합니다.

(7) 전략적 분석 수준. 이에 내부 빅데이터를 결합하여 의사결정 수준에 대한 데이터 뷰를 형성하고, 외부 데이터, 특히 다양한 경쟁 인텔리전스 모니터링 데이터와 해외 동향 조사 데이터를 결합하여 의사결정 수준을 지원하는 것이 필요합니다. 전략적 분석.

바이두, 알리바바, 텐센트는 기업이 운영하는 데이터 가치 적용 시스템에서 동일한 특성을 갖고 있지만 기업의 비즈니스 모델과 데이터 자산이 다르기 때문에 전반적인 빅 데이터 개발에서 서로 다른 장점을 갖고 있습니다. 전략도 크게 다릅니다.

바이두 빅데이터 전략

바이두 빅데이터의 가장 중요한 원천은 100개 이상의 국가에서 크롤러를 통해 수집된 거의 수조에 달하는 웹페이지 데이터에서 나온다는 것입니다. EB 수준입니다. Baidu가 수집하는 데이터에는 웹페이지 데이터, 동영상, 사진 등 비정형 또는 반정형 데이터뿐만 아니라 사용자 클릭 행동 데이터, 광고주 등과 같은 정형 데이터도 포함됩니다. 등.

Baidu 빅 데이터는 주로 세 가지 유형의 사람들에게 서비스를 제공합니다. 하나는 빅 데이터와 자연어 처리 기술을 사용하여 검색을 더 정확하게 만드는 인터넷 사용자이고, 두 번째 유형은 빅 데이터를 사용하여 검색을 수행하는 광고주입니다. 검색이 더 정확해집니다. 광고가 검색 키워드와 일치도가 높거나 네티즌이 보고 있는 웹페이지의 콘텐츠와 일치도가 더 높습니다. 세 번째 카테고리는 역시 홍보 중인 Baidu 빅데이터 엔진입니다. 특정 규모의 데이터를 통해 전통적인 산업에 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

Baidu 빅 데이터 엔진은 인터넷 기업 데이터 서비스 기능의 개방성과 협력 추세를 나타냅니다. Baidu 빅 데이터 엔진은 다음 세 가지 측면으로 구성됩니다.

개방형 클라우드: Baidu의 대규모 유통 컴퓨팅 및 초대형 스토리지 클라우드, 오픈 클라우드 빅데이터 오픈 인프라 및 하드웨어 역량. 과거 바이두 클라우드는 주로 개발자를 대상으로 했다면, 빅데이터 엔진의 개방형 클라우드는 빅데이터 저장 및 처리 요구가 있는 '빅 개발자'를 대상으로 했다. Baidu 관계자에 따르면 Baidu Open Cloud는 높은 CPU 활용도, 높은 탄력성, 저렴한 비용이라는 특징도 가지고 있습니다. 바이두는 세계 최초로 ARM 서버를 대규모로 상용화한 기업이다. ARM 아키텍처는 낮은 에너지 소비와 높은 저장 밀도를 특징으로 하는 동시에 GPU(그래픽 프로세서)를 적용한 최초의 기업이기도 하다. 머신러닝 분야에서 소비절약 능력을 실현합니다.

Data Factory: Data Factory는 방대한 양의 데이터를 구성하는 Baidu의 소프트웨어 기능으로, 데이터베이스 소프트웨어와 유사하게 작동하지만 Data Factory는 테라바이트 이상의 데이터를 처리하는 데 사용된다는 점입니다. Baidu Data Factory는 초대형 이기종 데이터 쿼리를 지원하고, SQL과 유사하고 보다 복잡한 쿼리문을 지원하며, 다양한 쿼리 비즈니스 시나리오를 지원합니다. 동시에 Baidu Data Factory는 테라바이트 수준의 대규모 테이블에 대한 동시 쿼리 및 검색도 호스팅할 예정입니다. 이 테이블은 대규모 쿼리 및 낮은 동시성의 경우 초당 수백 GB에 도달할 수 있습니다.

바이두 브레인(Baidu Brain): 바이두 브레인은 바이두의 기존 인공지능 역량, 주로 대규모 머신러닝 역량과 딥러닝 역량을 펼친다. 이전에는 음성, 이미지, 텍스트 인식은 물론 자연어 및 의미 이해에 사용되었으며 Baidu Inside와 같은 플랫폼을 통해 지능형 하드웨어에 개방되었습니다. 이제 이러한 기능은 빅 데이터를 지능적으로 분석, 학습, 처리, 활용하고 이를 외부 세계에 제공하는 데 사용될 것입니다.

Baidu는 인프라 기능, 소프트웨어 시스템 기능 및 지능형 알고리즘 기술을 함께 패키지로 제공합니다. 빅데이터 엔진을 통해 공개된 후 빅데이터를 보유한 산업은 자체 데이터를 이 엔진에 연결하여 처리할 수 있습니다. 아키텍처 관점에서 기업이나 조직은 세 가지 세트 중 하나만 사용하도록 선택할 수도 있습니다. 예를 들어 데이터는 자체 클라우드에 저장해야 하지만 Baidu Brain의 일부 지능형 알고리즘을 사용해야 하거나 데이터를 사용해야 합니다. Baidu Cloud에 저장되고 알고리즘은 자체적으로 작성됩니다.

바이두 빅데이터 엔진의 역할

바이두 빅데이터 엔진의 역할을 두 가지 측면에서 자세히 살펴볼 수 있습니다.

(1) * ** 기관 : 예를 들어 교통부서는 차량인터넷, 사물인터넷, 도로망 모니터링, 선박인터넷, 터미널 및 역 모니터링 등의 빅데이터를 보유하고 있으며, 이러한 데이터를 바이두의 검색기록과 결합하면 네트워크 전체의 데이터가 된다. 및 LBS 데이터, Baidu 빅 데이터 엔진을 사용할 수 있습니다. 빅 데이터 기능을 통해 지능형 경로 계획 및 용량 관리를 실현할 수 있습니다. 보건부는 인플루엔자 법정 보고 데이터, 인플루엔자 유사 사례에 대한 국가 감시 감시 및 병원성 감시 데이터를 보유하고 있습니다. 바이두의 검색 기록과 네트워크 전체 데이터를 결합하면 인플루엔자 예측 및 예방접종 안내를 제공할 수 있다.

(2) 기업의 경우: 많은 기업이 대규모 빅데이터를 보유하고 있지만, 많은 기업은 빅데이터 처리 및 마이닝 역량이 취약합니다. Baidu 빅데이터 엔진을 적용하면 대용량 데이터를 안정적으로 낮은 비용으로 처리할 수 있습니다. 비용을 절감하고 얕은 곳에서 깊은 곳까지 지능적인 가치 마이닝을 수행합니다. 예를 들어, 2014년 4월 Baidu의 Technology Open Day에서 중국의 Ping An은 Baidu의 빅 데이터 기능을 활용하여 소비자 이해 및 예측을 강화하고 고객 그룹을 세분화하여 맞춤형 제품 및 마케팅 계획을 개발하는 방법을 소개했습니다.

알리바바의 빅데이터 전략

알리바바의 빅데이터의 전반적인 발전 방향은 생산성 활성화를 목적으로 하는 DT(Data Technology, Driven by Data Technology) 데이터 시대의 발전이다. 앞으로 알리바바의 빅데이터는 '클라우드 컴퓨팅 기반 데이터 개방성과 빅데이터 도구 기반 애플리케이션'으로 구성될 것이다.

(1) 클라우드 컴퓨팅 기반 데이터 개방성. 클라우드 컴퓨팅을 통해 중소기업은 Alibaba Cloud에서 데이터 저장 및 데이터 처리 서비스를 얻을 수 있으며 자체 데이터 애플리케이션을 구축할 수도 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 개방성의 기초입니다. 클라우드 컴퓨팅은 전 세계 데이터 개발자에게 데이터 작업 플랫폼을 제공할 수 있으며 동시에 Alibaba의 분산 스토리지 플랫폼은 데이터 개발자가 더 잘 사용할 수 있습니다. 데이터의 민감도를 낮추고 데이터와 각 라벨의 비즈니스 정의를 명확하게 하여 전 세계 데이터 개발자가 Alibaba 플랫폼의 데이터에 대해 생각할 수 있도록 해야 합니다. 그래야 데이터가 ***와 소비자에 의해 사용될 수 있습니다. 산업별. 알리바바의 빅데이터가 공개되면 온라인과 오프라인 데이터가 연속적으로 연결될 수 있습니다. 모두가 데이터 제공자이자 데이터 사용자입니다.

(2) 빅 데이터 적용 측면에서 Jack Ma는 전체 데이터 적용에 대해 두 가지 정책을 결정했습니다.

첫 번째 정책: IT에서 DT(데이터 기술), DT 전체 데이터에 불을 붙이고 영감을 주는 힘입니다. 경영, 사회, 판매, 제조, 소비자 신용에 사용됩니다. 앞서 분석한 바와 같이 알리바바의 데이터 자산은 주로 전자상거래이다. 그 중 타오바오와 티몰은 거래, 금융, 생활 서비스 등 다양한 유형의 데이터를 매일 축적해 왔다. 이러한 데이터는 Alibaba가 디지털 운영을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다(아래 참조).

또 다른 가장 중요한 애플리케이션은 금융 분야, 즉 소규모 및 소액 금융입니다. 중소금융기업 금융분야입니다.

은행은 중소기업의 실제 운영 데이터를 파악하지 못하기 때문에 많은 기업이 대출을 받을 수 없을 뿐만 아니라 알리바바가 이미 거래, 신용, SNS를 사용하고 있는 데이터 유형이 부족하여 전체 판단 과정이 너무 오래 걸립니다. 등을 전자상거래 데이터에 포함하고 있습니다. 이 데이터는 대출 가능 여부와 대출 금액을 결정하는 데 사용됩니다.

두 번째 정책: 알리바바의 데이터와 알리바바의 도구가 중국 비즈니스의 인프라가 되도록 하세요. Alibaba는 소비자를 직접 대면하는 방식에서 온라인 판매자가 소비자를 대면하는 방식으로 전환할 것입니다. Alibaba는 기존 운영 및 데이터 경험을 기반으로 더 많은 도구를 개발하여 온라인 판매자가 성장하는 데 도움을 줄 것입니다. 소비자에게 좋은 서비스를 제공하기 위해 최고의 도구와 서비스를 사용합니다. Jack Ma가 말했듯이 "자신의 고객을 갖고 싶지 않은 온라인 비즈니스는 없다고 생각합니다. 고객의 경험이 좋은지 나쁜지, 어떻게 고객을 확보할지 알고 싶지 않은 온라인 비즈니스는 없습니다." 우리는 국가 경제를 기업가 커뮤니티에 맡겨야 한다고 생각합니다. 타오바오 판매자의 미래 경제는 우리가 아닌 온라인 판매자에게 맡겨야 한다고 생각합니다."

Tencent의 빅데이터 전략

현재 Tencent의 빅데이터는 Alibaba 및 Baidu에 비해 Tencent의 내부 운영에 더 많은 역할을 하고 있습니다. 따라서 Tencent에서는 주로 서비스 기업에서 Tencent 빅 데이터의 응용 시나리오와 서비스에 중점을 둡니다.

Tencent의 데이터 중 90% 이상이 데이터 플랫폼 부서에 집중되어 관리됩니다. Tencent가 자체 개발한 데이터 웨어하우스에 100개 이상의 제품 데이터가 중앙에서 관리되고 저장됩니다. (TDW). Tencent 빅 데이터는 데이터 분석, 데이터 마이닝, 데이터 관리 및 데이터 시각화를 포함하여 데이터 응용의 다양한 측면에서 4가지 수준으로 나눌 수 있습니다.

(1) 데이터 분석 계층에는 셀프 서비스라는 4가지 제품이 있습니다. 분석, 사용자 프로파일링, 실시간 다차원 분석 및 지능형 포지셔닝 도구 변경. 셀프 서비스 분석은 간단한 조건 구성을 통해 비기술 인력이 데이터 통계 및 표시 기능을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자 초상화는 특정 사용자 그룹 또는 특정 비즈니스의 사용자에 대한 자동화된 군중 초상화입니다. 하나의 지표에 사용하면 다차원의 실시간 분할을 실현할 수 있어 분석가가 다양한 각도에서 특정 지표에 대한 다차원 분석을 수행하는 것이 편리합니다. 비정상적인 움직임 지능형 위치 지정 도구는 데이터 이상 문제의 지능형 위치 지정을 실현합니다.

(2) 데이터 마이닝 수준의 제품 애플리케이션에는 정밀 광고 시스템, 사용자 맞춤형 추천 엔진 및 고객 라이프사이클 관리가 포함됩니다. Guangdiantong과 같은 정밀 광고 시스템은 Tencent의 대규모 소셜 플랫폼의 방대한 데이터를 기반으로 하며, 정밀한 추천 알고리즘을 통해 지능적인 타겟 프로모션 위치를 사용하여 각 사용자의 관심과 선호도에 따라 정확한 광고 전달을 달성합니다. 개인화 추천 알고리즘(협동 필터링, 콘텐츠 기반 추천, 그래프 알고리즘, 베이지안 등), 상품의 개인화 추천 요구 실현 빅데이터 및 사용자 위치 기반 고객 라이프사이클 관리 시스템 고객 다양한 라이프사이클별 데이터 마이닝을 수행하고 예측, 조기경보, 사용자 특성 모델을 구축하여 사용자/고객의 다양한 라이프사이클 특성을 기반으로 정교한 운영 및 마케팅을 수행합니다.

(3) 데이터 관리 수준에는 TDW(Tencent Data Warehouse), TDBank(Data Bank), 메타데이터 관리 플랫폼, 작업 스케줄링 시스템 및 데이터 모니터링이 있습니다. 이 수준에서는 주로 데이터의 효율적인 중앙 집중식 저장, 데이터의 비즈니스 지표 정의 관리, 데이터 품질 관리, 컴퓨팅 작업의 적시 예약 및 계산, 데이터 문제 모니터링 및 경고를 구현합니다.

(4) 데이터 시각화 수준에는 셀프 서비스 보고 도구, Tencent Compass, Tencent Analysis, Tencent Cloud Analysis 및 기타 도구가 있습니다. 셀프 서비스 보고 도구는 비교적 단순한 구조와 비교적 간단한 논리로 셀프 서비스 보고서를 실현할 수 있습니다. Tencent Compass는 내부 버전과 외부 버전으로 구분됩니다. 내부 버전은 Tencent 내부 사용자(제품 관리자, 운영 담당자, 기술 담당자 등)에게 서비스를 제공하는 효율적인 보고 도구입니다. 개발자 등 Tencent의 파트너. Tencent Analytics는 웹사이트 소유자가 웹사이트를 포괄적으로 분석하는 데 도움이 되는 웹사이트 분석 도구입니다.

Tencent Cloud Analysis는 애플리케이션 개발자가 의사 결정을 내리고 운영을 최적화하는 데 도움이 되는 분석 도구입니다.

일반적으로 인터넷 3대 기업인 바이두(Baidu), 알리바바(Alibaba), 텐센트(Tencent)는 모두 빅데이터를 보유하고 있으며, 이러한 관점에서 볼 때 인터넷 3대 거대 기업의 데이터는 자체 비즈니스의 운영 효과를 최적화하는 데 사용됩니다. 데이터 가치 적용 시나리오는 비교적 유사합니다. 그러나 비즈니스와 비즈니스 모델의 차이로 인해 3사의 데이터 자산이 다르며, 특히 빅데이터를 기반으로 한 개방성과 협력의 관점에서 3사의 미래 빅데이터 전략도 다릅니다. 알리바바는 상대적으로 개방적이다. 빅데이터 개방성과 협력을 중시하는 인터넷 기업이 가장 기대하는 것은 빅데이터 개방형 전략을 통해 보다 전통적인 산업과 더 많은 데이터를 교환함으로써 오프라인 데이터를 더욱 풍부하게 하고 온라인과 오프라인 데이터의 협업을 통해 스마트 하드웨어, 빅데이터 헬스 등 새로운 비즈니스 모델 개발로 이어집니다. BAT의 인터넷 빅데이터 애플리케이션의 차이점은 무엇인가요?

이는 BAT의 각 유전자에서 분석되어야 합니다. Baidu는 주로 제품을 검색하므로 Baidu의 빅 데이터는 주로 검색에 사용되어 검색이 더 정확하고 일치하게 됩니다. 따라서 Alibaba의 빅 데이터는 주로 사용자 제품에 중점을 둡니다. 따라서 Tencent의 소셜 네트워크 분석에 빅데이터가 더 많이 사용될 수 있습니다. 빅데이터의 주요 목적은 예측이므로, BAT는 빅데이터에 중점을 두고 사용자 분석을 통해 보다 정확한 서비스와 마케팅을 제공합니다. Baidu를 보세요. Alibaba와 Tencent가 인터넷 빅데이터 애플리케이션을 어떻게 사용하는지 보세요.

Alibaba에는 판매자에게 유료 서비스를 제공하는 데이터 큐브가 있습니다. 바이두에서 '인터넷'과 '모든 공간'의 차이점은 무엇인가요?

"인터넷"

및

"모든 공간"

인터넷은 인터넷상의 모든 정보를 말합니다

바이두용

주로 중국어 정보

모든 공간

바이두의 모든 사용자를 의미

바이두 공간 생성

(블로그 앨범 게시판)

분명히 후자로 검색하면

바이두 스페이스 이외의 블로그는 포함되지 않습니다

인터넷 빅 획득 및 적용 방법 데이터

빅데이터는 속도가 빠르고 변경 가능한 대량의 정보입니다. 더 강력한 의사결정 능력과 통찰력, 최적의 처리를 촉진하려면 새로운 처리 방법이 필요합니다. 빅데이터는 기업이 더 깊고 포괄적인 통찰력을 얻을 수 있는 전례 없는 공간과 잠재력을 제공합니다.

빅데이터와 관련 기술의 도움으로 다양한 행동 특성을 가진 고객을 대상으로 타겟 마케팅을 수행할 수 있으며, '적합한 고객에게 상품 추천'에서 '적합한 고객에게 적합한 상품 추천'으로까지 나아갈 수 있습니다. "하나의 고객"은 고객에게 더욱 집중하여 개인별 정밀 마케팅을 진행할 수 있습니다.

빅데이터 시대의 정밀 마케팅이란 빅데이터를 통해 사물의 선호도와 행동 선호도를 파악하고, 사물마다 다른 마케팅을 진행하는 것을 말한다. 빅데이터 정밀마케팅의 핵심은 사용자, 니즈, 식별, 경험이라는 몇 가지 키워드로 요약할 수 있습니다.

YimeiSoftStone은 데이터 클라우드 서비스를 출시하여 고객 서비스, 고객 마케팅 및 고객 관리에 대한 Yimei의 기업 비즈니스 철학을 이어가고 있으며, 막대한 소비 데이터 리소스를 통해 데이터 확인 및 정밀 마케팅과 같은 데이터 수준 서비스를 고객에게 제공합니다. . 간단히 말해서 기업에 데이터 검증 및 데이터 스크리닝 서비스를 제공합니다.

- 인터넷 빅데이터 교육의 적용 전망은 어떻습니까?

잘 배우면 좋은 전망이 있을 것입니다. {변수 9} 빅데이터와 스몰데이터의 차이점은 무엇인가요?

1. 빅 데이터는 예측을 강조하고, 스몰 데이터는 설명을 강조합니다. 2. 빅 데이터는 발견을 강조하고, 스몰 데이터는 실증적 증거를 강조합니다. 3. 빅 데이터는 상관 관계를 강조하고, 스몰 데이터는 인과 관계를 강조합니다. 데이터는 전체, 작은 데이터 재샘플링을 강조합니다. 5. 빅 데이터 재인식, 작은 데이터 재현성.

기업 데이터 센터와 인터넷 데이터 센터의 차이점은 무엇입니까

인터넷 모니터링 및 연구 데이터 플랫폼, 측정, 분석 및 대화형 마케팅에 대한 권위 있는 조직인 중국 인터넷 DCCI 데이터 센터(줄여서 DCCI). 서비스 제공업체를 최적화하세요. 패널 소프트웨어, 코드 임베딩, 대용량 데이터 마이닝, 의미정보 처리 등 다양한 선도적인 기술적 수단을 기반으로 웹사이트와 사용자...

인터넷 데이터 센터: 네트워크를 주로 저장하는 IDC 데이터(웹 사이트 데이터 다운로드 사이트 등)는 광범위하게 적용되며 공식 기업이나 중소 웹마스터가 선택할 수 있습니다.

기업 데이터 센터: 더욱 표적화되었으며 인터넷 데이터 센터의 일부가 될 수 있습니다.