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大数据技术有什么特点?

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标签: 大数据技术 大数据技术特点
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1.原始数据处理模版化,做好预测性分析

数据的波动有必然因素(节假日、账单日等),也有诸多偶发因素(活动推广、短信发送等),但归根结底会影响到客户的服务体验。因此,要从源头对数据收集过程进行清洗,保留有价值的数据,同时借助模型构造、算法分析、系统配置的方式,将数据预测性结果更清晰的呈现出来。

2.对客户进行行为分析,为营销提供支持

与客户交流的过程,实际上是他对产品产生兴趣或者有疑问的过程,一方面要超越客户期待的做好服务,另一方面要用好大数据将客户在办理业务、咨询的产品、遇到的难题等记录和客户数据库进行匹配分析,构造客户服务画像,形成差异化的客户结构,促使管理中心从大众服务向点对点服务转变,对客户的产品兴趣、分期意愿等进行深挖,为前端营销过程提供支持。

3.借智能机器优化统计,剖析多渠道数据

要利用好智能软件,对不同来源的数据做好目标分析。要充分利用好智能机器人,形成多渠道的知识交互,收集到客户的疑问,对这些数据要更多考虑其精准性、体验感、流畅度,统计出客户常问的“热词”,找出客户通过多次互动才询问出答案的问题,查看答案的设置是否不够精准并进行优化。

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    大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融,协力构建了完整的大数据产业链。

    从大数据产业链上下游来看,大数据行业上游是基础支撑层,主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应,此外,相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

    大数据行业中游立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务,包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全,以及基于数据的IT运维等;

    大数据行业下游则是大数据应用市场,随着我国大数据研究技术水平的不断提升,目前,我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

    在上游领域,基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

    在中游大数据服务领域,数据服务层是大数据市场的未来增长点之一, 随着5G商用的全面推广,数据采集和预处理需求将快速上升;此外,随着数字技术日益复杂,提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大,相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。

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