A. 如何利用大數據技術手段提升信息服務水平
大數據技術可以幫助企業、機構或個人更好地理解客戶需求、分析市場趨勢和探索未來發展方向。以下是一些利用大數據技術啟槐提升信息服務水平的方法：
1. 數據收集與存儲：建立可靠的數據收集平台，收集各種形式的數據並建立相應的存儲和管理系統，包括海量的結構化和非結構化數據。
2. 數據清洗與整合：使用專業工具對數據進行清洗、去重、去噪、轉換和規范化等操作，並將各種來源的數據整合為一個實體罩旁念。
3. 數據挖掘與分析：通過特定的演算法和工具，對數據進行深入分析和挖掘，識別潛在關物困系、規律和趨勢，並預測未來發展趨勢。
4. 數據呈現與共享：以清晰的方式展示挖掘出的數據，如圖表、報告、可視化效果等形式，以便更好地理解數據並支持決策。
5. 持續優化與更新：隨著數據不斷增長，需要對數據收集、分析和呈現進行不斷優化和更新，以便獲取更准確的信息並滿足不斷變化的需求。
總之，利用大數據技術來提升信息服務水平，需要嚴格遵循數據保密、隱私保護和合規運營等原則，注重數據質量和有效性，確保數據的准確性和客觀性，從而為客戶提供更優質的信息服務。
B. 如何讓大數據落地轉化時空大數據專家們精彩分享
「如何讓新新大數據勢力落地，將成果轉化成項目，實現就地轉化？」
在日前舉行的「時空大數據2021年度大會」分論壇——時空大數據產業生態協同創新論壇上，河南大學人文與建築時空大數據融合研究中心執行主任王振凱提出了這一疑問，現場的專家們圍繞這一主題進行了深入探討與交流。
全球人文與時空大數據
讓建築工程可視化
王振凱介紹，通過時空大數據平台，衍生出時空大數據集合系統。該系統集合了建築信息、地球信息、交網信息、電網信息、水網信息、市政信息、人文信息等集合系統，最終得出全球人文、建築與地理環境時空數據基礎。
簡單來說，工程可以通過時空大數據來具象化，大到建築物本身，小到建築物內一根鋼管，都能清晰可見，甚至可以見到建築物內鋼管內部。精確的時空大數據讓工程成本管控、進度管控都有跡可循。
TOD與城市時空大數據融合
建軌道就是建設城市
軌道交通帶給人民快捷速度的同時，新的擁堵問題又出現了。地鐵「建的起，養不起」的問題如何破局？如何讓交通擁堵得到緩解，同時又能賦予交通線更多的經濟價值？TOD模式由此營運而生。
「TOD模式是以公共交通為導向的開發模式（transit-oriented development，TOD）。」中鐵上海設計院集團有限公司TOD中心主任郭琳解釋，就是在規劃居民區或者商業區時，使公共交通的使用最大化的一種非 汽車 化的規劃設計方式。該模式可以同步城鎮化進程，帶動城市經濟提升。
郭琳認為，建軌道就是建設城市，經營軌道就是經營城市。軌道交通建設中會出現技術、主體、利益、主體邊界不明確，這就要破解融合。TOD模式通過大數據為未來城市提供了無限可能。未來是TOD5.0時代，通過可視化鼓勵機制，為城市碳達峰做貢獻。
一葦數智·時空大數據平台
時空大數據構建交通底座
眾合 科技 對構建軌道交通的時空大數據底座進行了實踐，一葦數智·時空大數據平台應運而生。構建數字孿生、挖掘數據價值、實現萬物互聯、賦能業務創新，是一葦數智平台四個顯著的特點。現場，浙江眾合 科技 股份有限公司研發中心總經理王廈通過示例進行了深入淺出的講解。
數字孿生，即通過一張圖可以看到地上空間和地下空間，兩者結構關系一目瞭然。同時，數字空間里還能看到空間構架的物件、供應商信息等信息，無論產品質量監控還是施工進度都可以實時跟蹤。
一葦數智平台以數據驅動業務，在四維數據的海洋中為業務挖掘更深層次的價值。王廈介紹，平台可以接入到終端設備，數據介面對外開放給合作夥伴和應用程序開發人員。
「我們願意共享平台及其內部功能與數據，與用戶、合作夥伴建立起價值的連接，所謂的萬物互聯，一切可聯通。」王廈說。
利用智能引擎，平台可向每項業務提供AI能力和模型演算法，同時為行業應用提供便捷易用的開發模板和工具。數據快速迭代為有效創新提供了支持。「早高峰的地鐵內，你可以提前知道哪節車廂比較空，從容候車避免擁擠。」王廈用這一實例介紹了一葦數智平台在賦能業務創新上所能起到的作用。
大數據助力園區管理
天集產城集團有限公司產城項目總經理李書江分享了時空大數據在園區管理上的應用。他介紹，時空資料庫分共有與私有，私有資料庫體現了建築數據、資產管理、現場施工進度、物料管理、智能化運維。智慧運維端深入園區日常需求，進行智慧園區的運營管理，全面了解園區企業基本經營情況，為企業在銀行和金融機構貸款做增信（從抵押增信到數據增信）。
此外，通過可視化界面，時空大數據還可以幫助企業進行員工打卡、門禁管理、智能管控和設備管理。平台內還能導入政務服務和其他功能性服務，助力企業完成工商注冊、財稅服務、知識產權、社保服務、法律服務等各類事項。
高效協同的時空大數據生態鏈
「每天要從家的A點到工作地B點，有多條路可以走，早晨出發可以選擇路上有早餐店和咖啡館的路線，晚上下班可以換一條路線，看看哪裡有聚餐點、哪裡有商場。這些，大數據生態鏈都可以為你作出指引。」維正集團企知道產學研科研成果轉化有限公司總經理李志慧從城市信息、物質和 社會 空間，三者連接共生數據互補出發，生動解釋了時空大數據生態鏈。
她表示，時空大數據是具有時空屬性的數據，搭建大數據集合平台，從而產生更廣泛的應用場景，引入聯盟成員，便能為大眾生態搭建出一套高效協同、開放包容的運行規律。
科技 金融助力推動時空大數據
力合金融控股股份有限公司創新基金管理總經理申康認為， 科技 和金融的結合決定了產業未來的發展，是未來時空大數據發展的關鍵。
中小企業 科技 創新具有投入高、周期長、風險高特徵，短期難以依靠自我造血實現滾動發展。中小企業融資難的根本原因在於其天然的弱質性，但傳統金融機構很難為中小型新新大數據企業賦能。力合金融利用金融支持打通發展到創新的過程，打造時空大數據產業投資基金，通過差異化服務，滿足時空大數據產業不同階段企業的投資需求，做到差異化賦能。
來源| 科技 金融時報（記者 孫俠）
C. 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法和策略
1. 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法與步驟
基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析，是指圖書館基於事件存儲大資料庫數據的支持，通過對用戶海量數據進行採集、過濾、分析和定義，從中發現讀者行為數據中蘊含的行為關系、用戶需求和知識，是對讀者的行為進行分析、判定、定義和匹配的過程，也是圖書館掌握讀者閱讀習慣和發現服務需求，提高個性化服務精確性和用戶滿意度的關鍵，讀者行為分析與判定流程見圖2-2。
讀者行為分析過程可分為用戶行為事件採集、用戶行為事件的存儲、用戶行為事件初步過濾、用戶行為定義、用戶行為分析與判定、用戶行為匹配、用戶行為存儲大資料庫的更新、行為分析與判定過程的完善8部分內容。在用戶行為事件分析、判定前，圖書館應全面、規范地採集讀者行為數據，並對數據進行科學分類、綜合分析、行為定義和人工匹配，構建具備海量存儲、高效管理和查詢功能的用戶行為事件存儲大資料庫。
當圖書館完成對用戶行為數據的採集後，首先，應依據對用戶行為的分類和管理員經驗，對用戶行為數據進行價值過濾和人工篩選，以提高行為數據的價值密度和可用性。其次，對用戶行為發生的時間、地點、方式、作用對象和結果進行定義，採用高效演算法對存儲於用戶行為事件大資料庫中的資源進行分析、判定，並對用戶行為的類型進行詳細定義。再次，應將已定義的用戶行為和用戶行為存儲大資料庫中的數據進行比對，進一步完善、規范用戶行為存儲大資料庫的資源。同時，利用用戶行為存儲大資料庫資源，對用戶行為分析與判定的規則實施反饋，完成對用戶行為分析、判定規則的動態修改與完善。最後，圖書館可依據讀者行為分析與判定的結果，明確讀者閱讀需求及其變化趨勢，為讀者提供個性化的閱讀推送式服務。
圖2-2 圖書館讀者行為分析與判定流程圖
個性化服務是一個不斷完善的過程，多次經過行為模擬和分析反復校準才能讓個性化服務盡可能貼近每一個用戶。如通過記錄用戶訪問某些專業內容來判斷為用戶推薦的相關內容或深度內容是否精準，就需要不斷地積累用戶在某專業內容上的行為記錄，記錄次數越多，記錄越精細，在下一次為用戶做個性化推薦時的精準度就越高。所以個性化服務所需的數據分析系統包括採集與感知都是循環起效的，這是一個閉環上升的垂直優化體系。
2.基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析策略
（1）發現讀者需求及變化趨勢。大數據背景下，圖書館可通過監控設備、感測器網路和其他讀者行為採集設備，獲取讀者閱讀活動的服務內容與方式、閱讀終端與服務模式、閱讀社會關系組成、成員信息交流、論壇、博客、微博、微信朋友圈等社交網路上的思想表達、移動閱讀中讀者個體的行為路徑、感測器網路對讀者活動的記錄、服務系統的運行參數信息等數據，這些數據蘊含著巨大的社會和商業價值。因此，圖書館力圖採集讀者行為大數據，將讀者行為進行解析、描述和量化，最終實現對讀者服務需求、服務模式變化趨勢預測與控制。同時，圖書館應注重讀者行為數據分析的時效性，及時獲取讀者閱讀情緒和服務需求的變化數據，並將數據變化結果可視化表現出來，確保服務策略和內容隨著讀者個性化需求變化而動態調整。
（2）最大范圍的採集讀者行為數據。科學採集高價值讀者行為數據，是准確分析和預測讀者需求，提高讀者忠誠度和服務滿意度的關鍵。首先，圖書館應從讀者服務全局出發，收集讀者的行為數據，採集來自伺服器運行監控設備、感測器網路、用戶閱讀終端設備、系統運行日誌、讀者論壇與博客、讀者服務反饋系統、網頁cookies、搜索引擎、讀者閱讀行為監控設備的數據，盡量減少用戶行為數據採集的盲點，提高數據的完整性、精確性、及時性和有效性。其次，所採集的數據應具有海量和實時性特點，依據讀者閱讀需求對讀者行為分析的內容，選取數據和應用對象進行調整，避免讀者行為分析過程中可能會對讀者服務產生的消極影響，最終實現從理解讀者閱讀行為到掌握讀者閱讀需求的轉變。再次，圖書館應與第三方服務商合作，以服務協作和大數據資源共享的方式，努力拓展讀者行為數據採集的廣度和深度，在實現以讀者為中心的讀者行為數據選擇、過濾、共享和互補前提下，提高數據應用分析和增強數據的可用性。
（3）保證讀者行為數據的安全性和可用性。讀者行為數據具有海量、全面、高價值和實時性的特點，圖書館應加強對讀者行為數據的安全性和可用性管理，保證用戶保密信息和隱私數據的安全。但是，移動終端工作模式和使用環境的不確定性，嚴重影響了圖書館大數據閱讀服務的安全性，因此，必須加強閱讀終端的安全性管理。首先，圖書館應依據閱讀終端的安全設計標准及其移動性、開放性，以及閱讀終端與讀者閱讀行為的關聯性，為不同類型的閱讀終端劃分相應安全度，並通過嚴格限制閱讀終端的使用對象、安全模式、應用環境和通信方式來保證設備安全。其次，應將讀者行為數據劃分為用戶隱私數據、讀者特徵數據、行為日誌數據和公開數據四個安全等級，執行相應的安全存儲、管理和使用策略，並依據用戶行為數據生命周期發展規律，加強數據收集、存儲、使用、轉移和刪除五個環節的安全管理。再次，應堅持讀者需求精確感知、行為關系全面挖掘、服務模式發展准確預測和讀者行為科學分析的原則，實現讀者行為數據的良性監控和採集，避免採集與讀者閱讀服務保障無關的個人隱私行為數據。
（4）重點突出讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析。知識關聯分析就是從海量數據中發現存在於大量數據集中的關聯性或相關性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，通過讀者閱讀行為數據的知識關聯分析，發現讀者不同行為之間的聯系，以及讀者的閱讀習慣和服務需求，是圖書館以讀者需求為中心制定服務策略的前提。圖書館應在三維空間開展讀者閱讀行為數據的交叉關聯分析，所涉及的主要內容包括讀者閱讀活動頻率、閱讀的時間與地點、閱讀內容分布規律、閱讀習慣和愛好、閱讀關鍵詞關聯度、閱讀社會關系交集、熱點內容的關注度等。同時，行為數據的選擇要堅持以服務保障為中心和高價值的原則，特別加強對讀者閱讀活動的熱點內容、主要閱讀模式和個性化服務需求反饋行為數據之間的關聯分析。此外，基於讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析，應加強對讀者閱讀行為的跟蹤和監控，在加強對讀者顯性行為特徵數據監控的同時，還應突出利用顯性行為數據挖掘，而獲得隱性行為信息。對讀者閱讀需求、閱讀熱點、閱讀行為關聯性等進行關聯分析，增強讀者行為知識關聯分析的廣度、深度和有效性。
D. 如何利用大數據做好信息服務
在數字化時代，企業需要進行精細化運營才能更好的從管理、營銷、信息方面提升用戶的服務體驗，在精細化運營的過程中，大數據起到了非常重要的作用，通過對大數據進行有效的洞察和分析，精準地抓取用戶喜好和興趣，根據所得結果進行的精細化運營，才能提升企業的運營效率和轉化率。
大數據對於企業提供的營銷價值是毋庸置疑的，與此同時，面對海量的數據，管理及處理信息安全問題是企業遇到的又一大挑戰。為了應對這些問題，中國移動國際推出了數據中心服務，旨在為企業客戶構築安全、高效、開放的互聯網數據中心，能為企業提供多元化，且極具靈活性的託管方案。有了良好的數據託管，企業面臨的各種網路安全問題都將會迎刃而解。
E. 大數據如何在企業落地
大數據如何在企業落地
經常聽到很多大數據的概念和趨勢，但是落地而務實的介紹相對較少。筆者根據在互聯網和數據領域的實際從業經驗，總結出數據價值金字塔在企業運營中的應用模型。該模型對應的是企業運營中的不同層面的數據需求，下文講逐層介紹。
數據基礎平台層，金字塔的最底層也是整個金字塔的基礎層，如果基礎層搭建不好，上面的應用層也很難在企業運營中發揮效果。沒有數據或者沒有高質量的數據，所有的分析都是誤導，所有的數據挖掘都是錯誤的引導。
這一層的目標是把企業的所有用戶(客戶)數據用唯一的ID串起來，包括用戶(客戶)的畫像(如性別、年齡等)、行為以及興趣愛好等，以達到全面的了解用戶(客戶)的目的。要做好有三個關鍵：1.企業需要確定打通數據的唯一ID，有的企業是用會員注冊號，有的是手機號或者身份證號等等。2.跨部門整合數據的問題。有大數據的企業通常部門都比較多，用戶(客戶)的各種行為和興趣愛好數據散落在不同部門，需要企業有意識強有力的去整合;3.通過技術手段和規范手段把數據管理起來，這里解決的問題是存在數據倉庫裡面的數據具體的含義是什麼，以及如何高效的存儲和計算，涉及到數據接入系統、元數據管理系統和計算任務調度等系統。
業務運營監控層。這一層首要的是搭建業務運營的關鍵數據體系，在此基礎上通過智能化模型開發出來的數據產品，監控關鍵數據的異動，並可以快速定位數據異動的原因，輔助運營決策，如果企業構建了實時計算的能力，那麼很多業務運營中問題就能過及時的發現。
用戶/客戶體驗優化層。這一層面主要是通過數據來監控和優化用戶/客戶的體驗問題。這裡面既運用了結構化的數據來監控，也運用非結構化的數據(如文本)來監控體驗的問題。前者更多的是應用各種用戶(客戶)體驗監測的模型或者工具來實現，後者更多的是通過監測微博、論壇和企業內部的客戶反饋系統的文本來發現負面的口碑，以及時的優化產品或服務。
業務運營監控層和用戶/客戶體驗優化層最終希望實現企業運營的智能化醫生。這兩層面做出的工具好比是體溫計、血壓計、B超、CT等工具，我們用這些工具就能快速透視企業運營中那一模塊產生問題。
精細化運營和精細化營銷層。這層面有四方面事情：1.構建基於用戶的數據提取和運營工具。運營和營銷人員通過簡單的條件配置(如選擇男性、18-24歲以及特定興趣愛好)，便可把數據(用戶/客戶)提取出來，對數據背後的用戶/客戶進行營銷或運營活動;2.通過數據挖掘的手段提升客戶對活動的響應(如點擊率)，常見的演算法有決策樹、邏輯回歸等等;3.通過數據挖掘的手段進行客戶生命周期管理。區別於傳統的客戶生命周期管理，大數據是可做到實時對不同生命周期的客戶進行實時標記和預警，並把有效的活動當成商品一樣及時的推送給不同生命周期階段的客戶;4.客戶個性化推薦。主要是用個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，以實現推廣資源效率和效果最大化。
數據輔助市場傳播。這一層面要做到通過「性感」的數據分析和挖掘來輔助產品進行傳播，主要有兩種實現方式：一種是好玩的數據信息圖譜，相信大家都不喜歡看產品的公關軟文，而更喜歡看好玩的內容。尤其是在網路上傳播，10-29歲的網民占所有中國網民的一半多(55%，CNNIC 2013年數據)，而這些用戶偏年輕、偏「屌絲」，所以這些受眾更喜歡「性感」的內容。
淘寶曾經通過統計其購買胸罩C-Cup以上的用戶地區分布，發現西安的網民相對比例最多，並發布了這個數據，說西安女生胸部最大，引起不少「屌絲」網民傳播。而騰訊在今年3月份則基於8億多活躍用戶首次披露「逃離北上廣」數據圖，發現11%的用戶在春節後逃離了北上廣。
數據輔助市場傳播的另外一種方式是直接做成數據產品對外使用。比如，網路指數或網路過年期間做的遷徙地圖。網路東莞8小時遷徙圖的數據中可以看到，離開東莞後，去香港的人最多。那我們是不是可以簡單地得到一個信息，從香港去東莞的人最多……
業務經營分析和戰略分析層。這兩個層面在這里就不多說了，因為這兩個層面更多的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。但這裡面有兩方面需要注意：
1.有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。我認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。我的建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷;
2. 在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。
我認為，如果能利用數據通過機器、演算法、或者人工的手段，把現狀和問題及原因洞悉的特別清楚已經很不錯了，這樣決策層就可以基於這些情況進行更好的「拍腦袋」決策了。
總之，本文只是提綱挈領的介紹了大數據在企業的落地方案。還有更多的細節和方法論未能展示出來。另外，大數據在不同行業的落地也許有較大的差異。因此，歡迎各行業同仁與我交流探討。
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F. 大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠
大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠_數據分析師考試
顧客通過多種渠道製造大量數據，企業則熱衷於利用這些信息來實現更為個性化的體驗。
分析公司Gartner表示，高級分析會成為客戶服務的關鍵，但是大數據分析的採用目前僅局限於不到一成的企業。 挑戰在於企業還在努力適應結構化數據，疲於根據自身的客戶關系管理(CRM)系統部署有效的分析框架，以及集成不同的內外部信息源。
然而，面對顧客通過數字技術參與而產生的快速變化的信息，企業需要及時作出反應。要想實時反應，使客戶感受到個體價值，企業只能通過高級分析來實現。
大數據為實現基於顧客個性的交互提供了可能，通過理解他們的態度，並對其他一些因素(如實時位置)進行分析以幫助實現多渠道服務環境中的個性化。
考慮個體行為
Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客戶關系高級分析師，她認為個性化和分析密不可分，並且在開發多渠道戰略時，企業需要考慮顧客的個體特性和行為。
他們應當回顧目前的行為，全網不同渠道的使用和用戶在不同渠道中的共同需求。在決定如何加入新渠道或連接新數據之前，了解趨勢是必不可少的。然後企業應該關注如何為顧客節省時間和精力，提高一次接觸解決率。他們應當努力在顧客轉換渠道的時候保留環境，使用分析法，將相關數據推送給顧客和代理商。
英國三大零售商之一樂購(Tesco)使用了Oracle的一套技術，包括它的客戶體驗產品，使公司成為了多渠道零售商。
找到顧客參與的偏好實踐和方式時個性化的關鍵，而數據分析就能夠解鎖這項技能並節省成本。Gartner表示，在各個渠道，包括網站，移動應用或客戶參與中心交互，都要有環境相關的知識。
根據Gartner，向雇員提供環境知識能夠減少供應商提供回答的時間，這樣能夠提高能力和滿意度。它也符合經濟利益，因為每一個准確的知識管理規則到位，公司就能減少25%甚至更多的客戶支持費用。
要注意將內容與客戶數據連接的方式，根據客戶偏好，客戶服務才能收到個性化信息。通過一般顧客歷程的信息和支持性問題，企業就能預測客戶的需求。
將客戶作為個體來了解，讓他們感受極致流暢的歷程，是提供良好客戶體驗的關鍵，Jamie Turner說道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技術官。他認為個性化客戶服務對於在數字經濟中的生存是必不可少的。
「服務就像保險一樣——當你需要它的時候，就已經十萬火急了。它不應當耗人心力，也不應復雜，而應該是一個無摩擦、無痛的過程。那些了解到這一點的企業就能夠長期存活。網上的忠誠度很低，所以你需要努力奮斗才能保住消費者。太多的企業現在還在專注於開拓新顧客，而忽視了已有客戶的情緒。」Turner說道。
在數據分析上的投資
然而，沒有分析上的投資，要實現有效的客戶服務或體驗個性化也不簡單。這是大家都想要的，但也很難做好。我們都喜歡那種知道自己習慣的酒吧，那個無需動嘴就知道你想要什麼的角落商店。這就是個性化，但這很難實現規模化。
根據Turner的說法，好的分析能夠幫助企業變得更為主動，而無需根據顧客的期待做出反應。這對於我們來說非常重要，我們構建了一套技術來幫助我們理解和預測我們客戶的『感受』。這樣我們就可能佔得先機，走到顧客前面去。
他認為要開發能夠知悉客戶個體喜好與厭惡的更加智能的服務，大數據的角色非常重要：「大數據絕對是關鍵。它對於不同的人來說有著不同的意義，但是對於我來說大數據更像一種方法。它實質上就是要收集盡量多的數據，然後用機器學習這樣的技術來從噪音中篩選出重要的部分。而挑戰之一就在於實現實時反應，或者實時採取理想化的行動。」
他表示依賴通過大批量處理數據的出的洞察，這種一產生就已經過了有效期的「洞察」，早已不能滿足需求。
「人何以提供最好的服務?都是因為他們在不知不覺中處理了從行為中得到的大量暗示，並作出如何反應的即時判斷。將這一道理應用到技術上，能夠幫助我們提供真正自然和熱心支持的個性化服務，同時還能滿足顧客的需求。」Turner說道
尊重客戶的隱私
但是，數據越大，責任就越大。Ovum的Brinsmead認為最好的實踐意味著，分析但不入侵。 「要謹慎使用客戶數據推送產品和促銷，否則就會容易失去客戶的信任。」她說。
Brinsmead認為，企業使用數據要明智，並且不斷創新，通過將全網站、社交渠道，社區型信息，移動應用和自動聊天等整合信息。客戶不想離開移動應用去社區或者聊天室取得技術幫助。
理解客戶在歷程的不同階段選擇的交互方式也是很重要的，這很簡單就能實現。需要在線支持來回答的問題都會是包含私人信息，並且復雜或緊急的需求。企業應當知道什麼時候交互需要在線服務，並為客戶實現迅速連接。企業應當提前將顧客的網頁歷史或之前的問題這種環境提供給在線服務人員。
Brian Manusama是Gartner的一個調研主管，他表示使用大數據實現客戶服務的企業能夠為提供豐富、分析性、個性化的客戶服務，從而提高客戶滿意率。因此，這些企業通過可預測分析就能實現收益的增長，有利於企業的發展。在問題升級前避免問題，是減少支持費用和留住客戶的最明智方式。
「通過分析，企業能夠更好的理解客戶遇到的服務問題，做出行動來避免問題的發生，並在客戶向客戶服務求助之前解決問題。」Manusama表示。
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G. 企業打造個性化服務需要掌握怎樣的大數據
這些例子已經展示了未來商業的曙光——通過滿足個性化需求使顧客得到更滿意的產品和服務，進而縮短設計、生產、運輸、銷售等周期，提升商業運轉效率。
個性化服務為何難落地
據統計，95%的企業並未利用它們的數據，而39%的營銷人員認為他們也無法通過數據正確預測出客戶的需求。如此大量的數據被空置，而又有相當比例的數據總是被浪費，所以不是個性化服務難落地，而是數據根本沒有被充分有效利用。同時，也受當下技術水平的限制，數據很難轉化為服務。猶如你有一塊美玉，但就是沒有精巧的手工技術把它雕琢成一件價值連城的藝術品。
2013年3月12日發布的《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書提供了大數據應用的五大關鍵性建議，包括「以客戶為中心」，制訂前期「大數據戰略規劃」;制定全面完整的企業「大數據藍圖」;從現有數據入手，設定並完成短期和階段性的「大數據戰略目標」;根據業務優先順序，逐步建立分析體系，循序漸進提升「大數據分析能力」;定製可衡量的指標分析「大數據 ROI(投資回報率)」。
該結論來自IBM與牛津大學共同進行的大數據研究。該項目對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士進行了調研，采訪了20多名學者、業務主題專家和企業高管。
理想的個性化服務
要想為用戶提供理想的個性化服務，企業必須掌握兩點：一是如何通過數據充分了解用戶的個性;二是合理地掌控和設計服務的個性。
了解用戶個性，就是要為用戶提供他們想要的產品和服務。首先，企業需要在龐大的資料庫中，找出最具有含金量的數據;其次，把數據表現相同的用戶分為一類，依據用戶數據表現設計針對性的服務。在這里，企業的服務能否做到位，關鍵是有沒有抓住最核心的數據。但不得不思考的一個問題是：通過數據分析所歸類得出的服務項目太多，是否會導致管理成本增加，同時降低服務效率呢?
個性化分散的單位可大可小，大到一個有同樣需求的客戶群體，小到每一個用戶都是一個個性化需求單位。而過於分散的個性化服務，會增加企業的服務成本和管理的復雜程度，所以要合理掌控和設計個性化服務。考慮是不是所有提供的數據都應該將它們轉化為服務?所增加的成本和實際收益是否成正比?如果服務成本的增長並沒有換得更好的回報，那意義何在?
總之，企業實現個性化服務的最大難點一是關鍵數據的可靠性，二是管理成本的可控性。具體來說，個性化服務設計的出發點就是對關鍵數據的分析，如果數據篩選和分析有誤，那結果可想而知;個性化服務附帶著各種成本的增加，比如數據管理。個性化服務在某種程度上只能以消費群體為單位，而非每一個消費者，同時必須考慮企業實際的成本投入和收益回報。
個性化服務落地四步驟
1.提取海量基礎數據。企業擁有大數據就像擁有金礦，這座金礦的含金量高低，直接影響到能提煉出多少黃金。同樣，大數據的質量好不好，也直接決定了企業後續能利用的數據有多少。
2.挖掘有用的核心數據。從基礎數據中提煉有用的數據進行整理與匹配，就是數據的挖掘。數據挖掘需要專業的數據公司來操作，一般企業很難具備這樣的專業能力。那麼，企業是否願意開放自己的核心數據?是否有經濟能力聘請專業公司?這些都需要權衡。
3.響應市場營銷數據。數據結果用於營銷後，企業要進行響應。數據被挖掘出來後可以應用於某個細分市場，企業還要制定有針對性的營銷策略。
4.維護會員服務數據。對營銷方案的執行和實施以及後續服務，進一步考驗企業的管理與應變能力。