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大數據為什麼這么火

發布時間:2023-01-22 02:09:49

『壹』 大數據這么火,何謂大數據

在搞清楚這個問題前,我們先得明白大數據為什麼這幾年火熱情勢不減呢?互聯網行業是大數據的起爆點,除了互聯網/電子商務行業,傳統的諸如計算機服務/軟體、金融/基金/證券/投資、通訊行業以及其他專業服務領域等,都在熱火朝天的搞大數據。
大數據價值的發現與其所處的應用場景密切相關。概括起來,大數據價值發現可以劃分為三大類:數據服務、數據分析和數據探索。
數據服務是面向大規模用戶,提供高性能的數據查詢、檢索、預測等服務,通過直接滿足用戶需求而將數據價值變現的形式;數據分析是分析人員利用經驗,通過對大規模數據使用特定的計算模型進行較為復雜的運算,從而發現易於人們理解的數據模式或規律所進行的數據價值變現的一種運算形式;數據探索是一種利用數據分析和人機交互的結合,通過不斷揭示數據的規律和數據間的關聯,引導分析人員發現並認識其所未知的數據模式或規律,其價值更多地體現在對未知途徑的數據模式和規律的探索。
大數據公共服務
數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模,提取有用信息並形成結論,進而輔助人們決策的過程。在這個過程中,用戶會有一個明確的目標,通過「數據清理、轉換、建模、統計」等一系列復雜的操作,獲得對數據的洞察,從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。
數據分析
數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務,其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程,適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。
數據探索
大數據蘊含大價值,數據服務、數據分析和數據探索是3個層次的數據價值發現方法。在很多應用下,這3類方法需要混合使用,才能更好地發現大數據的價值。
信息時代,數據儼然已成為一種重要的生產要素,如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣,而且作為一種普遍需求,它也不再局限於某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集並利用大量的數據分析結果,盡可能的降低成本,提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。例如,通過分析直接從產品測試現場收集的數據,能夠幫助企業改進設計。此外,一家公司還可以通過深入分析客戶行為,對比大量的市場數據,從而超越他的競爭對手。
大數據對當今各行各業都有不可忽視的重要作用,在這個信息時代除非有一個新的東西誕生可以代替大數據的作用,否則它依然會火勢不減。

『貳』 大數據現在那麼火,大數據開發的優勢都是啥

大數據現在很火,有很多的企業在高薪聘請大數開發據人才,因此很多人紛紛開始學習大數據開發,希望可以獲得一份高薪工作,關於大數據開發的優勢有一下幾點: 1、對於企業而言,通過連接用戶和商家已是企業重要的發展方向,大數據將為你的企大數據現在那麼火,大數據開發的優勢都是啥?

『叄』 現在大數據為什麼這么火啊沒理解具體表現在哪兒了,就覺得挺火的。

大數據來作為新型產業正源在全球范圍內的眾多領域掀起變革創新的巨浪,就比如說中科恆運推出的那個智慧政務系統,其系統應用中具備的數據分析和整合功能,成功為政府部門的戰略決策提供了有效數據支撐,同時還做到了「讓數據多跑路,讓群眾少跑腿」的公眾服務宗旨。

『肆』 大數據和數據可視化為什麼這么受歡迎

大數據時代的企業營銷可以藉助大數據技術將新類型的數據與傳統數據進行整合,從而更全面地了解消費者的信息,對顧客群體進行細分,然後對每個群體採取符合具體需求的專門行動,也就是進行精準營銷。

『伍』 關於大數據你不可不知的大企業及大布局

關於大數據你不可不知的大企業及大布局_數據分析師考試

如果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話,那一定是谷歌。根據搜索研究公司康姆斯科(Comscore)的調查,僅2012年3月一個月的時間,谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。

谷歌不僅存儲了它的搜索結果中出現的網路連接,還會儲存所有人搜索關鍵詞的行為,它能夠精準地記錄下人們進行搜索行為的時間、內容和方式。這些數據能夠讓谷歌優化廣告排序,並將搜索流量轉化為盈利模式。谷歌不僅能追蹤人們的搜索行為,而且還能夠預測出搜索者下一步將要做什麼。換言之,谷歌能在你意識到自己要找什麼之前預測出你的意圖。這種抓取、存儲並對海量人機數據進行分析,然後據此進行預測的能力,就是所謂的「大數據」。

2012:大數據十字路口?

為什麼大數據突然變得這么火?為什麼《紐約時報》把2012年定義為「大數據的十字路口」?

大數據之所以進入主流大眾的視野,源自三種趨勢的合力:

第一,許多高端消費品公司加強了對大數據的應用。社交網路巨擎 Facebook 使用大數據來追蹤用戶在其網路的行為,通過識別你在它的網路中的好友,從而給出新的好友推薦建議,用戶擁有越多的好友,他們與 Facebook之間的黏度就越高。更多的好友意味著用戶會分享更多照片、發布更多狀態更新、玩更多的游戲。

商業網站LinkdIn則使用大數據在求職者和招聘職位之間建立關聯。有了LinkdIn,獵頭們再也不用向潛在的受聘者打陌生電話來碰運氣,而可以通過簡單的搜索找出潛在受聘者並聯系他們。與此相似,求職者也可以通過聯系網站上其他人,自然而然地將自己推銷給潛在的僱主。

第二,以上兩家公司都在2012年早些時候陸續上市。Facebook 在納斯達克上市,LinkedIn 在紐約證券交易所上市。這兩家企業和谷歌一樣,雖然表面上是消費品公司,然而其本質是大數據企業。除去這兩家,Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家幫助大中型企業提供運營智能的大數據企業。這些企業的公開上市提高了華爾街對於大數據的興趣。這種興趣帶來了空前的盛況——矽谷的風險投資家們開始前仆後繼地投資大數據企業。大數據將引發下一波創業大潮,而這次浪潮有望讓矽谷在未來幾年取代華爾街。

第三,亞馬遜、Facebook、LinkedIn 和其他以數據為核心消費品的活躍用戶們,開始期待自己在工作中也能獲得暢通無阻地使用大數據的體驗,而不再僅僅限於生活娛樂。用戶們此前一直想不通,既然互聯網零售商亞馬遜可以推薦閱讀書目、推薦電影、推薦可供購買的產品,為什麼他們所在的企業卻做不到類似的事情。

比如,既然汽車租賃公司擁有客戶過去租車的信息和現有可用車輛庫存的信息,這些公司為何就不能在向不同的租車人提供合適的車輛方面做得更智能一點?公司還可以通過新的技術,將公開信息利用起來——比如某個特定市場的狀況,會議活動信息,以及其他可能會影響市場需求和供給的事件。通過將內部供應鏈數據和外部市場數據結合在一起,公司就可以更加精確地預測什麼車輛可用,以及可用時間。

與此類似,零售商應當可以將來自外部的公開數據和內部數據結合在一起,利用這種混合的數據進行產品定價和市場布局。同時還可以同時考慮影響現貨供應能力的多種因素以及消費者購物習慣,包括哪兩種產品相搭配會賣得更好,這樣零售商就可以提升消費者的平均購買量,從而獲得更高的利潤。

谷歌的行動

谷歌的體量和規模,使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。谷歌的優勢之一在於,它擁有一支軟體工程師部隊,這使得谷歌能夠從無到有地建立大數據技術。

谷歌的另一個優勢在於它所擁有的基礎設施。谷歌搜索引擎本身的設計,就旨在讓它能夠無縫鏈接成千上萬的伺服器。如果出現更多的處理或存儲需要,抑或某台伺服器崩潰,谷歌的工程師們只要再添加更多的伺服器就能輕松搞定。

谷歌軟體技術的設計也秉持著同樣的基礎設施理念。MapRece(谷歌開發的編程工具,用於大規模數據集的並行運算。——譯者注)和谷歌文件系統(Google File System)就是兩個典型的例子。《連線》雜志在 2012年初夏曾報道稱,這兩個軟體系統「重塑了谷歌建立搜索索引的方式」。

為數眾多的企業如今開始使用Hadoop, 它是MapRece和谷歌文件系統的一種開源衍生產品。Hadoop允許橫跨多台電腦,對龐大的數據集合進行分布式處理。在其他企業剛剛開始使用Hadoop的時候,谷歌早已多年深耕大數據技術,這讓它在行業中獲得了巨大的領先優勢。

如今谷歌正在進一步開放數據處理領域,將其和更多第三方共享。谷歌最近剛剛推出web服務BigQuery。該項服務允許使用者對超大量數據集進行互動式分析。按照谷歌目前的狀況,「超大量」,意味著數十億行數據。BigQuery 就是按指令在雲端運行的數據分析。

除此以外,谷歌還坐擁人們在谷歌網站進行搜索及經過其網路時所產生的大量機器數據。用戶所輸入的每一個搜索請求,都會讓谷歌知道他在尋找什麼,所有人類行為都會在互聯網上留下痕跡路徑,而谷歌佔領了一個絕佳的點位來捕捉和分析該路徑。

不僅如此,谷歌在搜索之外還有更多獲取數據的途徑。企業安裝「谷歌分析(Google Analytics)」之類的產品來追蹤訪問者在其站點的足跡,而谷歌也可獲得這些數據。網站還使用「谷歌廣告聯盟(Google Adsense)」,將來自谷歌廣告客戶網的廣告展示在其站點,因此,谷歌不僅可以洞察自己網站上廣告的展示效果,同樣還可以對其他廣告發布站點的展示效果一覽無余。

將所有這些數據集合在一起所帶來的結果是:企業不僅從最好的技術中獲益,同樣還可以從最好的信息中獲益。在信息技術方面,許多企業可謂耗資巨大,然而在信息技術的組成部分之一——信息領域,谷歌所進行的龐大投入和所獲得的巨大成功,卻罕有企業能望其項背。

亞馬遜步步緊逼

谷歌並不是惟一一個推行大數據的大型技術公司。互聯網零售商亞馬遜已經採取了一些激進的舉動,令其有可能成為谷歌的最大威脅。

曾有分析者預測,亞馬遜2015年營收將超過1000億美元,它即將趕超沃爾瑪成為世界最大的零售商。如同谷歌一樣,亞馬遜也要處理海量數據,只不過它處理數據帶有更強的電商傾向。消費者們在亞馬遜的網站上對想看的電視節目或是想買的產品所進行的每一次搜索,都會讓亞馬遜對該消費者的了解有所增加。基於搜索和產品購買行為,亞馬遜就可以知道接下來應該推薦什麼產品。而亞馬遜的聰明之處還不止於此,它還會在網站上持續不斷地測試新的設計方案,從而找出轉化率最高的方案。

你會認為亞馬遜網站上的某段頁面文字只是碰巧出現的嗎?如果你這樣認為的話,你應該再好好想一想。整個網站的布局、字體大小、顏色、按鈕以及其他所有的設計,其實都是在多次審慎測試後的最優結果。

以數據為導向的方法並不僅限於以上領域,按一位前員工的說法,亞馬遜的企業文化就是冷冰冰的數據導向型文化。數據顯示出什麼是有效的、什麼是無效的,新的商業投資項目必須要有數據的支撐。對數據的長期專注讓亞馬遜能夠以更低的售價提供更好的服務。消費者常常會完全跳過谷歌之類的搜索引擎,直接去亞馬遜網站搜索商品、並進行購買。

爭奪消費者控制權的戰爭硝煙還在彌漫擴散,蘋果、亞馬遜、谷歌,以及微軟,這四家公認的巨頭如今不僅在互聯網上廝殺,在移動領域同樣打得難解難分。鑒於消費者們把越來越多的時間花在手機和平板電腦等移動設備上,坐在電腦前的時間越來越少,因此,那些能進入消費者掌中移動設備的企業,將在銷售和獲取消費者行為信息方面更具有優勢。企業掌握的消費者群體和個體信息越多,它就越能夠更好地制定內容、廣告和產品。

從支撐新興技術企業的基礎設施到消費內容的移動設備,令人難以置信的是,亞馬遜的觸角已觸及到更為廣闊的領域。亞馬遜在幾年前就預見了將伺服器和存儲基礎設施開放給其他人的價值。「亞馬遜網路服務(Amazon Web Services,簡稱 AWS)」是亞馬遜公司知名的面向公眾的雲服務提供者,為新興企業和老牌公司提供可擴展的運算資源。雖然AWS 成立的時間不長,但已有分析者估計它每年的銷售額超過15億美元。

AWS所提供的運算資源為企業開展大數據行動鋪平了道路。當然,企業依然可以繼續投資建立以私有雲為形式的自有基礎設施,而且很多企業還會這樣做。但是如果企業想盡快利用額外的、

可擴展的運算資源,他們還可以方便快捷地在亞馬遜的公共雲上使用多個伺服器。如今亞馬遜引領潮流、備受矚目,靠的不僅是它自己的網站和Kindle之類新的移動設備,支持著數千個熱門站點的基礎設施同樣功不可沒。

AWS帶來的結果是,大數據分析不再需要企業在IT上投入固定成本,如今,獲取數據、分析數據都能夠在雲端簡單迅速地完成。換句話說,企業過去由於無法存儲而不得不拋棄數據,如今它們有能力獲取和分析規模空前的數據。

實現信息優勢

AWS之類的服務與Hadoop之類的開源技術相結合,意味著企業終於能夠嘗到信息技術在多年以前向世人所描繪的果實。

數十年來,人們對所謂「信息技術」的關注一直偏重於其中的「技術」部分。首席信息官的職責只不過是對伺服器、存儲和網路的購買及管理。而今,信息以及對信息的分析和存儲、依據信息進行預測的能力,正成為企業競爭優勢的來源。

信息技術剛剛興起的時候,較早應用信息技術的企業能夠更快地發展,超越他人。微軟在20世紀90年代樹立起威信,這不僅僅得益於它開發了世界上應用最為廣泛的操作系統,還在於它當時在公司內部將電子郵件作為標准溝通機制。

在許多企業仍在猶豫是否採用電子郵件的時候,電子郵件事實上已經成為微軟討論招聘、產品決策、市場戰略之類事務的機制。雖然群發電子郵件的交流在如今已是司空見慣,但在當時,這樣的舉措讓微軟較之其他未採用電子郵件的公司,更加具有速度和協作優勢。擁抱大數據、在不同的組織之間民主化地使用數據,將會給企業帶來與之相似的優勢。諸如谷歌和Facebook之類的企業已經從「數據民主」中獲益。

通過將內部數據分析平台開放給所有跟自己的公司相關的分析師、管理者和執行者,谷歌、Facebook 及其他一些公司已經讓組織中的所有成員都能向數據提出跟商業有關的問題、獲得答案

並迅速行動。 以Facebook為例,它將大數據推廣成為內部的服務,這意味著該服務不僅是為工程師設計的,也是為終端用戶——生產線管理人員設計的,他們需要運用查詢來找出有效的方案。因此,管理者們不需要等待幾天或是幾周的時間來找出網站的哪些改變最有效,或者哪些廣告方式效果最好,他們可以使用內部的大數據服務,而該服務就是為了滿足其需求而設計的,這使得數據分析的結果很容易就可以在員工之間被分享。

過去的二十年是信息技術的時代,接下來二十年的主題仍會是信息技術。這些企業能夠更快地處理數據,而公共數據資源和內部數據資源一體化將帶來獨特的洞見,使他們能夠遠遠超越競爭對手。如同我所撰寫的《大數據的八大定律》(The Top 8 Laws Of Big Data)所言,你分析數據的速度越快,它的預測價值就越大。企業如今正在漸漸遠離批量處理(批量處理指先存儲數據,事件之後再慢慢進行分析處理),轉向實時分析來獲取競爭優勢。

對於高管們而言,好消息是:來自於大數據的信息優勢不再只屬於谷歌、亞馬遜之類的大企業。Hadoop之類的開源技術讓其他企業同樣可以擁有這樣的優勢。老牌財富100強企業和新興初創公司,都能夠以合理的價格,利用大數據來獲得競爭優勢。

大數據的顛覆

大數據帶來的顛覆,不僅是與以往相比可以獲取和分析更多數據的能力,更重要的是獲取和分析等量數據的價格也正在顯著下降,而價格越低,銷量就會越高。然而,隱含其中的諷刺關系正如所謂的「傑文斯悖論」(Jevons Paradox)。經濟學家傑文斯通過觀察工業革命得出該悖論,並以他的名字命名(傑文斯悖論的核心是,資源利用率的提高導致價格降低 , 最終會增加資源的使用量。——譯者注)。科技進步使儲存和分析數據的方式變得更有效率,公司將做更多的數據分析,因此並沒有減少工作。簡而言之,這就是大數據帶來的顛覆。

從亞馬遜到谷歌,從IBM到惠普和微軟,大量的大型技術公司紛紛投身大數據,而基於大數據解決方案,更多初創型企業如雨後春筍般涌現,實現開放源和共享雲。大公司致力於橫向的大數據解決方案,與此同時,小公司則專注於為重要垂直業務提供應用程序。有些產品優化銷售效率,還有些產品通過將不同渠道的營銷業績與實際的產品使用數據相關聯,為未來營銷活動提供建議。這些大數據應用(Big Data Applications,簡稱BDA)意味著小公司不必在內部開發或配備所有大數據技術;在很多情況下,它們可以利用基於雲端的服務來滿足數據分析需求。在技術之外,這些小企業還會開發一些產品,追蹤記錄與健康相關的指標並據此提出改善人們行為的建議。諸如此類的產品有望減少肥胖,提高生活質量,同時降低醫療成本。

大數據路線圖

產業分析研究公司福雷斯特(Forrester)估計,企業數據的總量在以每年 94% 的增長率飆升。這樣的高速增長之下,每個企業都需要一個大數據路線圖。至少,企業應制訂獲取數據的戰略,獲取范圍應從內部電腦系統的常規機器日誌,到線上的用戶交互記錄。即使企業當時並不知道這些數據有什麼用也要這樣做,這些數據的用處隨後或許會突然被發現。

數據所具有的價值遠遠高於你最初的期待,千萬不要隨便拋棄數據。企業還需要一個計劃以應對數據的指數型增長。照片、即時信息以及電子郵件的數量非常龐大,由手機、GPS 及其他設備構成的「感應器」釋放出的數據量甚至還要更大。

理想情況下,企業應該具備一種能夠讓數據分析貫穿於整個組織的視野,分析應該盡可能地接近實時。通過觀察谷歌、亞馬遜、Facebook和其他科技領袖企業,你可以看到大數據之下的種種可能。管理者需要做的就是在組織中融入大數據戰略。

谷歌和亞馬遜這樣的企業,應用大數據進行決策已數年有餘,它們在數據處理上已經獲得了廣泛的成功。而現在,你也可以擁有同樣的能力。

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『陸』 大數據學習為什麼這么火熱

在互聯網時代,每抄天都有海量的數據信息產生,數據的處理變得越來越復雜,大數據或者數據工作者的崗位需求激增。一句話:前景好,薪資高

高校開辦「數據科學與大數據技術」專業,使大數據受到更多家長的關注,大數據也被越來越多的人重視。

「大數據」的發展已經上升為國家政策層面的戰略,各地也紛紛出台政策,支持大數據產業發展,大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛,從國防部、互聯網創業公司到金融機構,到處需要大數據項目來做創新驅動。

大數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚,在矽谷,入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。大數據的薪資相比其他行業高出許多,具備3~5年工作經驗的開發人員年薪都可以達到30~50萬元。

『柒』 大數據為什麼這么火

因為大數據可以提取到更多的商業機會,比如說淘寶的大數據分析每個人的喜好,推送不同的東西,大數據下就會有小數據的產生,就會帶來想要的數據。

『捌』 什麼是大數據,大數據為什麼那麼火

空談數據沒有太大意義,要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說,我們的數據主要做傳播指導;2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據(媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據),通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題,3、我們主要是在大數據的維度上的研究上,我們的維度更多更寬廣,維度的多少決定了效果。

『玖』 大數據火了,對運營商意味著什麼

大數據火了,對運營商意味著什麼
大數據火了?對通信業特別是運營商意味著什麼?大數據的作用,看似雲里霧里,其實可抓可拿。
根據IDC的研究,全球64%的企業已成為數字化轉型的探索者和實踐者,「全方位的客戶體驗、靈活高效的業務流程、智慧化的產品與服務、創新的商業模式」已成為新的數字化轉型戰略的核心,而這一切的基礎就是大數據。
在工業4.0的大環境下,工業企業的信息化水平越來越高,信息數據量越來越多,各種設備儀器產生的海量數據對信息處理的要求也在提高。現在,新興的大數據、雲計算這類ICT技術剛好可以解決數據海量性問題。本來ICT業對「互聯網+」、工業4.0的大蛋糕正愁無處下口,而大數據無疑是一個極好的抓手和切入點,可以讓ICT一下子切入到工業領域的各個環節,同時ICT自身也可以實現完美轉型。
難怪今年大數據火了,甚至馬雲放言:今天不參與大數據建設,十年後會像今天一樣抱怨與埋怨。
其實,作為信息化建設的主力軍,運營商在大數據領域早有布局。早在2012年,三大運營商就投資150億元在貴州建設了數據中心基 地。不僅如此,2012年,在內蒙古呼和浩特,三大運營商共投資近400億元興建了規模比貴陽還大的大數據中心。此外,在鄭州、重慶、杭州、蘇州等地,運 營商都建設了大數據中心,運營商發力大數據不可謂不早。但是,運營商建設的大數據中心,其巨額投資卻大都沒有產生相應的效益。
「明明自己坐擁一座金礦,卻都被BAT挖走了!」原信息產業部部長吳基傳在不久前召開的第十二屆中國信息港資訊理論壇上疾呼:「三家電信運營商要轉變思路,應從單純追求數量增長轉向創新和挖掘信息數據價值。」
大數據本身是沒有價值的,它必須通過清洗、建模、分析、交易才能產生價值,使之成為一座巨大的金礦,讓更多的人去挖掘數據,交易數據,從而產生巨大價值,可以預見,未來大數據會作為一種資產存在並將誕生一個萬億級別的交易市場。
在這一輪大數據熱中,互聯網企業搶了風頭,互聯網大佬不僅高調亮相,實質性動作也是接二連三。網路、騰訊、阿里等擁有數據的平台型企業,紛紛針對自身的平台用戶提供數據分析業務,並且向金融、環保、交通、醫療等行業的數據分析應用逐漸滲透。
目 前,在不少地方,運營商還停留在搭建數據中心基地、邀請互聯網企業租用入駐掙租金這種低層次的商務模式上。非但如此,在某些地區,還發生了三家運營商為了 吸引一些互聯網企業入駐,而競相壓低租金的現象,本來就只能掙個廉價的管道租金和物業費,卻連這個「苦力活」還在搞惡性競爭,真是讓人扼腕!
更令人擔憂的是,如今不少地方雖然建起了大數據產業園,但是對於海量數據自己無法處理,只能將其賣給一些國外公司進行大數據挖掘,這不僅帶來了嚴重的安全隱患,而且也將產業鏈上利潤最為豐厚的一塊拱手讓出。
從不久前公布的第一季度財報看,三大運營商利潤全部是負增長,收入增長也顯現出疲態,戰略轉型迫在眉睫。而不管是「流量經營」還是「去電信化」,都面臨移動互聯網帶來的大數據挑戰,運營商要避免大數據領域的「啞管道」危機,必須向數據挖掘、分析、應用的價值高端邁進,別再像互聯網剛剛起步時那樣起個大早,趕個晚集。
業 內人士表示,手裡掌握著所有用戶通話、數據流量消費數據的三大運營商,如果能在大數據時代多往前跨出一步,組建專業化團隊,吸納高層次人才,用更加開放和 互聯網化的方式來運作,釋放自身管道中龐大數據的潛在力量,在數據清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章,將會打開一個潛力無限的市場。

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