비즈니스 마케팅 포인트 판매에 큰 데이터

빅 데이터 시대 왔다, 하지만 큰 데이터 전 능 하지 않습니다. 핵심은 큰, 그것 계산을 포함 하 고 생각 변화, 너무 낙관적이 고 간단한 형태의 "빅 데이터 미신"를 홍보할 수 있습니다 이해,

모바일 인터넷 및 스마트 폰, 스마트 착용 제품, 동작, 등 데이터의 개발 덕분에 위치와 물리적 특성 쉽게 기록할 수, 큰 데이터를 수집할 수 있도록.

마법의 트렌드 예측 기능 등이 새로운 데이터 폼의 값 널리 대 중에 의해 논의 되었습니다 그리고 많은 마케팅에 대 한 판매 포인트를 되고있다. 자동차, 스포츠, 화장품에서에서 마치 모든 산업 큰 데이터를 사용할 수 있는 정확한 위치를 찾아 소비자 동향, 미래를 이기려면 예측.

지지자의 보기에서 큰 데이터의 능력은 모든 데이터 요소를 캡처할 수 있습니다. 대용량 데이터의 분석은 놀라운 정확한 결과 추론할 수 있는, 클래식 샘플링 통계 방법 얼굴 제거. 같은 시간에 데이터 자체에 대 한 이야기를 충분히 큰은 "데이터 뒤에 이유는 더 이상 중요 한, 사람들은 그냥 데이터 사이 통계적 인 상호 관계는 알 필요가," 이론은 될 수 없습니다.

새로운 크고 빠르게 큰 데이터는 깊은 통찰력과 가치, 하지만 그것은 너무 낙관적이 고 큰 데이터를가지고 간단한 의심의 여지가 있다.

우선, 통계 역사의 년의 수백 알려준 있다 통계 데이터는 현실 세계를 이해를 통해 결코 완벽 하, 샘플 오류 및 편차 및 다른 "트랩", 현실, 단순히 더 큰 의존 최신, 빠른 데이터를 해결할 수 있습니다.

둘째, 큰 데이터 값 밀도 낮은, 콘텐츠 혼합, "진짜" 정보를 찾기 쉽지 않다. 그리고 "그것을 알고, 아닌 이유 왜", 순수한 관련성 고려, 데이터와 분석 방법의 결론 사이의 인과 관계에 관심을 지불 하지 않으면, 현실에서 자주 하지 견딜 수 감시. 이론에서는, 예를 들어 이벤트의 공개 분위기 모든 문의 분석에서 추정 될 수 있다 하지만 그것은 간과 해서는 안 될 microblogging 활성 사용자 대표 및 더 넓은 그룹을 대표 하지 않습니다.

특히, 많은 데이터는 여전히 "섬" 상태 이며 단일 또는 작은 영역에 많은 데이터의 낙후성의 위험 뿐만 아니라 제한 된 가치의 뿐만 아니라. 데이터는 산업의 경계를 넘는, 경우에 데이터의 정확도 관련성 강화로 증가 합니다. 얻으려면 데이터 "섬", 데이터의 통합은 여전히 갈 길이 있다. 또한, 데이터 수집, 저장, 처리, 더 편리 하지만 기술적인 관점에서 대규모 데이터 뿐만 아니라 강력한 도구의 부족에서 귀중 한 정보를 수집 하는 방법.

거기는 의심의 여지가 큰 데이터 나이 왔다, 하지만 큰 데이터 전 능 하지 않습니다. 큰 데이터의 핵심은 큰, 계산의 변환을 포함 하 고 생각 모드, 너무 낙관적이 고 간단한 이해, "큰 데이터 미신"를 홍보할 수 있습니다. 더 실리 적 접근은 전통적인 통계 경험을 존중 하지 하 고 대용량 데이터에 대 한 미신 고 하지 "오래 된 병에 새 포도주"로 큰 데이터를 압도 하면서 큰 데이터 잘 사용할 수 있도록 수 있습니다. 그렇지 않은 경우는 "데이터 말할 수 있는 결론"의 오류와 그것에 빠지다 수 있습니다 데이터 "트랩", "큰 실수"를 생산 하는 대용량 데이터를