① 大数据能做什么
随着互联网时代的迅猛发展，大数据全面融入了现代社会的生产、生活中，并将大大改变全球的经济。大数据，它其实不仅仅是一种技术，更是战略资源。
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
② 大数据的存储与备份，更离不开技术与创新
某些创意面复向的是小众市制场，比如奢侈品和某些智能手机应用。而有些创意则面向大众，比如社交网络。对每个具体的创意而言，详细地考虑其合理的辐射程度与范围非常重要——这样才能保证发展的过程有相应的资源支持，风险在可控的范围。有时候看似安全的扩张，随着时间的推移可能最终变成噩梦。调动有关资源和能力，确保新产品或服务能按质按量快速交付。生产设备、供应商、分销商和其他资源应当各就各位，为执行快速全面推广做好准备。
③ 大型企业大数据创新的五大重要趋势
大型企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试
“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。
从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。
但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。
目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。
1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。
2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。
3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。
5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”
大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。
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④ 利用互联网和大数据等新创新模式的调研思路
不管是微信营销也好，QQ营销也罢，好友肯定是少不了的，所以很多人都是无目的的狂加好友，加过之后好友私聊是广告，空间朋友圈还是广告，其实这种赤裸裸的广告很难再产生什么效果，换来的只是别人把你拉黑。所以在做营销之前，首先考虑的是通过我们的营销能给好友带来什么，能让他们学到一些东西，然后再考虑怎样做广告。
一、关于日志
空城做空间营销，其实是在打造一个自媒体，每天都是分享自己的原创文章，并且自我感觉内容还是有可取之处。
内容要有价值
每天大概都是十点左右写完文章发布在空间，而且都是在修改过几次之后才发布，就是为了能让我的好友能多学到一些东西，虽然在每篇文章的底部都加上我们SEO诊断业务的链接，但那是其次，你有意向点了链接我可能会很高兴，不点看完文章就走我也不会有什么想法，能给我一个赞就是对我文章的认可。
空城好友里做旅游和房产的文章比较多，为了能让他们更多的找到网站的盈利点，花了一个星期去研究这类网站和文章，然后写出来每种站的运营方式，从心里把他们当朋友处的，而不是客户。
多次发布
这点空城做的非常不好，每次都是写完文章发上去就完事了，没有什么后续的工作。其实空间的信息量还是非常巨大的，你的文章可能很快就被沉淀下去，所以需要每天的多次发送，增加你文章的曝光率，吸引更多的人关注，那么你文章底部的链接才有可能被更多的人来点击。
自己点击
做营销的人，勤奋是必不可少的，这个和论坛发帖类似，论坛需要马甲来顶贴，空间也需要，自己的QQ里一定要有一些马甲好友，一旦文章发布，就自己去评论，并且评论的越多越好，甚至可以提反方向的思路，这样既能吸引人参与进来，又可以让你的文章不断的在好友动态里更新。
二、关于评论和点赞
这一点我有一个好友做的很到位，一位QQ美图网的推广人员，不管我发的任何文章和说说，都会点赞，很多时候就他一个人和我互动，而且我经常在我好友的动态里看到他的评论，且不说他的目的，但是这份毅力就很让人敬佩，时间久了看到空间里有他的动态或是广告，都会很自然的去评论或是打开他分享的链接。
三、关于相册和说说
我们做营销第一步就是需要先把自己营销出去，所以我们的工作QQ不应该有什么秘密，相册是肯定要有照片的，可以分享一些你的生活照，也可以把你和客户的合影或是成功案例发上去，这样不但能加深别人对你的信任度，也很好的推广了你的业务。
至于说说不要去发自己的感慨，我们的好友里熟悉程度都是很低的，没有人喜欢看这种东西，说说可以把你对营销的一些感悟或是技巧缩短成几句话，这样可能会引来一些回复，然后产生互动，加深感情，为以后针对性的营销很有帮助。
四、关于推广
很多人都认为空间营销就是要批量的添加好友，用分类信息平台营销的方式发海量的信息占领好友空间，其实没有必要。空城的做法是把每天写的文章拿去投稿和发论坛，最后留下自己的QQ，让一些喜欢我文章的主动加我为好友，这和做外链是一个道理，单项的链接才是好的链接。并且主动添加你的人才是对你营销的产品感兴趣的。
在一篇文章发表之后，我会把空间的链接发给50-100个好友，让他们注意到我的文章，如果他们感觉还不错，可能会评论，会转载，这样我文章所带的链接的点击频率肯定会大大的增加，这样总比赤裸裸的一条广告效果会好的多。
五、之于病毒营销
其实做病毒营销，最好的阵地就是在空间，这里信息传播很快，一个好的创意或是有好的礼品相送一条说说的转发还是很多的，而被转发到别人的空间就会影响他的好友，扩散程度是呈几何倍数放大的。
写在最后：
空间的价值还是在于分享，它的标题就是分享生活，留住感动，即使你每天写不出有价值的文章，你也可以去网站找一些有价值的文章复制在你的日志里，最后加上你文章的链接，然后去发帖，留下自己的QQ，每天都会有人来加你的。空城做过一个统计，一周通过账号查找加我为好友的是89个，所以现在我一般都不去群里再批量的加好友。
做营销，最高境界是销售的产品，传递了价值，成为了朋友。
⑤ 大数据可以做什么
大数据为我们提供了巨大的机遇，帮助我们开发新的创意产品和服务，例如手机APP或企业商业智能产品。它可以促进经济的增长和就业机会，可以大大提高人们的生活质量。
一、 医疗：提高诊断和治疗的水平
大数据为提高医疗信息处理效率提供了解决方案，从而为企业、公共部门和公民创造价值。对大型临床数据集的分析可以优化新药和治疗的临床和成本效益，患者可以受益于更及时和适当的护理。数据互操作性至关重要，因为数据来自不同的和异构的来源，如生物信号流、健康记录、基因组学和临床实验室测试等。
二、 商业：企业无形资产，助力企业决策
如今，大数据非常重要，它可以直接影响企业的估值。大数据已经成为企业一种关键的无形资产，可以通过数据收集加以衡量，并计入估值。企业如何使用数据以及基于数据做出的决策也将影响企业决策的成功率。
三、 数据：数据市场的价值
在过去十几年里，信息技术直接或间接地推动了中国的经济增长，数据的作用已经从简单支持商业决策转变为自身的价值存在。在新的网络经济中，开放的数据市场已变得至关重要。
四、 交通：减少事故和交通堵塞
交通部门可以从道路传感器收集大量的数据。智能利用这些大数据，可以支持政府优化交通流管理。市民和公司可以通过使用路线规划大大节约出行时间。
五、 环境：降低能源消耗
大数据革命带来了应对环境挑战的新方式。更好地利用全球可用的数据集有助于科学家开展研究，并使决策者能够就洪水等自然灾害作出知情和决策，以应对气候变化和降低成本。智能城市还设有数据中心，根据可再生能源和其他有用指标的可用性，调整公共建筑的电力消耗。
六、 农业：更安全的食品和更高的生产力
在农业领域智能地使用大数据，可以同时提高生产率、粮食安全和农民收入。通过对传感器和地球观测数据的智能和广泛使用，可以有效改善我们今天的耕作方式。这包括可以在我们的农业实践中更有效地利用自然资源(包括水或阳光)。有了先进的技术，农民也可以获得他们的农业机械正在如何工作的实时数据，以及历史上的天气模式、地形和作物表现。
关于大数据的详细讲解，可以看这个更详细的视频教程，网页链接
希望这条回答能帮助到你。
⑥ 大数据洞察有哪些特色，大数据营销案例，大数据企业
特色案例分析：
1、浪潮GS助力广安集团一猪一ID强化食品安全
作为辐射全国的农牧企业集团，多年来广安集团一直企业信息化进程与企业发展需求不匹配的问题。2013年，广安集团引入浪潮GS，采用单件管理系统，通过一猪一ID对其成长周期进行全过程监控，促使食品安全可追溯，实现饲养流程精细化、集约化管理，使每年饲料节约了2成左右，为广安的智慧企业养成之路奠定了基础。
2、华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
3、神州数码助张家港市更”智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录由”神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项”在线预审”服务、130余项”网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。
4、中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
5、中国电信基于物联网的智能公交解决方案
中国电信提出了基于物联网的智能公交应用整体解决方案。该方案紧密结合公交行业特点，涵盖了全球眼视频监控系统、GPS定位调度系统、无线数据采集系统等技术，是基于物联网技术的公交行业车辆监控调度管理综合性解决方案。中国电信智能交通系统利用物联网技术，提高了公交系统中的人(乘客、司乘人员、管理人员)、公交设施(道路、场站等)和公交车辆等之间的有机联系，从而最佳地利用了交通系统的时空资源，通过信息资源的合理开发、利用和整合，提高了公交行业运行效率，改善了服务质量，为应对重大突发事件提供了必要的手段，在公交公司的科学运营管理、安全监控等方面发挥了重要的作用，物联网的应用已成为公交业务发展的必然趋势。
6、明略数据为税务部门构建的可视化涉税分析平台
税务系统的数据在很长时间内大量来自于纳税人的申报行为数据和报表数据，面向税务工作人员的是割裂的不同业务系统，信息本身被业务消解为固定的逻辑和处理形式。明略数据为税务部门构建的可视化涉税分析平台定位为面向税务部门的数据服务产品。产品充分利用明略底层大数据平台相关技术，数据挖掘建模技术及明略税务行业研究专家对税源管理专业化，风险控制精细化，决策分析智能化的理解，搭建以分析预测为核心的数据应用平台，以帮助税务部门征管工作更有效、更全面、更精细化的展开。
7、悠易互通汽车行业大数据经验助奥迪品荐二手车
2015年，奥迪品荐二手车项目通过悠易互通程序化购买平台进行为期5个月的推广活动，传播受众主要以男性以及已有奥迪车主为主，悠易互通规划的投放策略是，首先，通过人群标签及关键词，对精准受众人群进行全网竞价;其次，对以上竞价成功人群进行优化召回，分析以提高下一轮竞价成功率;根据悠易互通汽车行业大数据经验，消费者的行为路径为”兴趣-认知考虑-转化”，程序化购买可以通过人群召回的方式将流失人群引导到下一环节，从而促进转化可能。最终投放结果显示，悠易互通通过以上策略高效达成客户KPI，曝光量超过预估13%，点击量超过KPI 26%，注册量高达163%。
8、东风风神大数据”动”悉全系目标受众，打破传统促销方式
派择科技应用底层行为数据管理平台Action DMP支招东风风神全系营销推广活动， Action DMP实现全网用户行为元数据、应用元数据、场景元数据的实时无损解析，精准捕获各车型目标受众;通过分析用户行为场景，了解他们的触媒习惯，展开品牌与用户定制化沟通，其中也包括个性化创意载体与沟通渠道组合。项目最终CPL成本较目标降低40%。
9、智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路
苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分，并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群，找回流失访客。首先，建立数据仓库;其次智子云个性化推荐引擎Rec-Engine;智子云智能动态出价引擎Delta-Engine;智子云全网跨屏LBS定向引擎Loc-Engine不但支持多屏、跨屏投放，还能从访客转化率、媒体、地理位置、时段、设备类型、设备号等多个维度建立访客转化率预测模型和商品推荐模型;最后，重定向投放，针对每一个到访访客计算广告点击率和到站转化率，然后通过自动聚类算法将访客人群分档打分，对不同分值的人群，在综合媒体环境、竞价成功率等因素后，进行实时差异化出价。最终，本次活动找回苏宁易购的流失访客9,572,163次，并促成36,748个直接有效订单;最终投资回报率>3。
10、 “优衣·幸运·穿回家”优衣库2016春节场景营销OxO
2016年，优衣库中国推出了”优衣·幸运·穿回家”的春节主题活动，融入”LifeWear服适人生”品牌理念。结合大数据分析规模化的消费者共性，合适的移动媒介精准传播，借助自媒体传播，连接到店体验。制定优质的移动媒介策略，结合自媒体、网络广告、社交媒体平台、零售店和微信支付，精准覆盖受众，，一系列线上活动让优衣库品牌和冬春装产品形象直达人心，有效地将线下用户带到线上参与互动并积极分享，实现OxO导流，收获了比较理想的品牌营销和销售增长效果。
⑦ 大数据展厅设计具有什么特点呢
1、要突出主题
因为现在的大数据影响着人们的生活，因此展厅设计中可以以大数据改变生活为主题，巧妙加入生活中会使用到的智能化应用，大大提升了大数据展厅的互动体验感，增强趣味性。
2、风格注重科技感
让整体空间充满科技感基调，可通过静态展示、数字创意、互动体验等结合展示内容。设计色彩上可适当采用蓝色元素，突出了大数据展厅未来感的空间风格。
3、合理运用多媒体技术
可以采用互动大屏的形式来展现，比如：可以通过隔空手势操作查看某一组或是某一时间的数据，加上一些交互效果，给人的体验是非常不错的。定制大数据VR交通体验场景，比如：可以模拟驾驶员在驾车过程中借助交通大数据避开拥堵路线等，快速到达目的地。定制大数据VR旅游体验场景，比如：对著名旅游景点进行三维场景建模，体验者佩戴VR眼镜以第一人称视角进行3D场景游览，参观至不同景观会有相应的信息提示。
⑧ 品牌营销利器！如何通过大数据推出爆款新品
传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。
孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，
知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。
知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。
接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。
人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。
何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。
何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。
两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。
大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。
大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份证，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：
其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。
当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。
以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。
这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。
盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。
用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？
用户基础数据
这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，
姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。
购物数据
购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。
当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。
紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。
再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向
不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：
购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》
促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。
还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。
行业数据
当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。
首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。
其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。
社交数据
社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。
根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。
新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。
做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。
这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期
预热期：扩大人群范围
预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。
爆发期：寻找精准流量
爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。
收尾期：人群二次触达
当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。
当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。
⑨ 大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战【导语】从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性。如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意。基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发。二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动。第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养。
第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
——ADEC联手浙大、五叶草大数空间举办“大数据时代的创新创业实践与思考”研讨会
在大众创新、万众创业的热潮中，基于大数据的创业创新备受关注。12月17日，阿里数据经济研究中心(ADEC)、浙江大学管理学院、五叶草大数空间三者携手合作，邀请20余位浙大学者走入云栖小镇，在杭州这个创新创业的基地，聆听大数据创业创新实践者的感受，共同开展“大数据时代创业创新的实践和思考”的相关话题研讨。
三家大数据创新创业领域的企业数能科技、华院数据和洛可可公司的负责人给大家分享了他们的实践方向、面临挑战以及心得体会。在分享结束后，就大家关注的话题分组讨论的环节受到参会企业以及研究者们的欢迎。
三个方向和四大挑战
浙江大学管理学院教授刘渊老师在分享中提到，从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。
图为浙江大学管理学院教授刘渊
以浙江大学郭斌老师为组长的小组认为大数据创新创业的商业模式有三个方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得关注,其中A相当于为企业提供数据的计算分析能力；第二类D是提供数据为主，要做有效的决策背后所使用的数据可能来源于多个数据源，可以集聚数据成为运营的资源；第三类S相当于提供基于数据的服务，这种服务要嵌入到企业运营的业务流程。
以郑刚老师为代表的小组总结了基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有以下四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发，二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动；第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养；第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据创新创业的三个实践
数能科技：数据分析老兵的创业之路
数能科技的总经理张晓明先生在国外有20多年的数据分析的经验，他在分享中谈到，美国的大数据指的是用常规方法无法处理的数据，比如音频、视频等数据，而中国的大数据实际上是大数据+小数据，以电影行业为例，通常都是数据采集后转化为小数据来进行统计分析和数据挖掘。
图为数能科技的总经理张晓明
张总认为，中国发展大数据面临三大挑战：一是数据孤岛现象严重，二是行业知识缺乏，在业务、技术和行政人员三方面沟通比较困难，跨学科的沟通以前比较缺乏，使得整个行业发展在应用层面的发展不快，三是过去中国的发展是粗旷式的，哪有机会往哪跑，现在是精细化管理，进行资源的优化配置，而政府官员对这种需求的优先级不高。
在大数据的商业模式方面，张总认为，数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性，其中人才也是发展的一个瓶颈，尤其欠缺具备硬实力和软实力的数据分析师，尤其是软实力方面对于理工科学生来说更难，软实力主要指的是沟通、好奇心和业务理解力。
数能科技开发的“电影票房预测”应用和“电影排片宝”应用都是典型的基于数据的新应用，电影票房预测每天早晨9点半会发布当天的票房预测结果，希望成为全国以及各个城市电影票房的预测风向标，为发行人进行精准营销提供依据，“电影排片宝”应用通过收集来自媒体、影院的历史数据、网上售票的预售数据等信息为各大影院排片提供建议。这种应用场景还可以衍生到客流预测与资源优化管理，比如在旅游景点、大型超市等。
华院数据：数据分析人才基地的孵化新模式
国内专业的数据分析挖掘人才有很多都来自于华院数据，来自华院数据的执行总裁麦星在分享“华院数据——产业大数据生态的深度孵化器”的主题时谈到，华院数据目前聚焦是以大数据行业解决方案为核心，基于自己多年的技术积累，提供数据互联、人工智能引擎等核心能力和产品，融入于垂直行业，在各行业孵化出独立、专注、聚焦的大数据子公司。
图为华院数据的执行总裁麦星
目前已经孵化了数云、数创、数尊、华院分析等多家大数据+电商、零售、O2O、运营商的创业公司，这些创业公司形成产业大数据的生态，比如数云科技是电商数据应用的创业公司，为阿里巴巴平台上的商家提供CRM解决方案，连续三年都是金牌淘拍档。
洛可可：传统工业设计公司的大数据创新转向消费者为中心
洛可可作为一家工业设计公司，它所推出的一款55度杯子一上市就备受欢迎，杭州分公司负责人夏治朋在分享时提到，如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意，而且数据不仅是B端的需求，更重要的需要最终消费者的需求，让创意和设计更加精准。
图为洛可可杭州分公司总经理夏治朋
以前的产品只有功能，现在的产品还要有服务、有情感，产品具备智能的基础需要有大数据，现在的产品大都是软硬件结合的，同时还有app,从而了解用户的行为和习惯，通过App端数据的抓取来获知用户的行为和习惯，从而改变创意和设计，使得用户感知到产品是为之定制的。
大数据的创新创业刚刚开始
在信息经济发展迅猛的今天，随着数据扮演生产要素的角色，云计算发挥公共计算基础设施的作用，数据的开放、共享与流动成为可能，数据的融合激发新的生产力。与以往任何一个时代相比，大数据时代的创业创新将拥有更多的机会、更大的空间。虽然现阶段我国数据相关的法规政策尚不完善，基于数据的创业创新实践尚在探索阶段，业务和服务模式还不成熟，不确定性正意味着更多机会，因此我国不断涌现出企业进行基于大数据的新模式的尝试和探索。阿里数据经济研究中心(ADEC)期待与更多学界研究者进行深入合作，共同推动中国数据经济的良性快速发展。
⑩ 大数据需要好设计
大数据需要好设计
越来越多的企业开始意识到优秀的设计之于数据的重要性。优秀的设计可以让枯燥乏味的数据变得更加直观、友好，从而帮助顾客理解数据的意义，让企业与顾客建立更好的关系，从而更好地发挥作用。
许多公司一直相信大量囤积数据的好处，现在他们正在寻找能利用这些数据造福顾客的方法。大数据给各行各业的企业提供了一个变得更加透明、更值得信任，并在竞争中脱颖而出的机会，而且能让他们的用户在产品和服务上获得更加个性化的体验。
大量的数据造成了巨大的复杂性，而设计的力量可以化繁为简，让这些数据能被普通人理解，因此设计在大数据上就有了用武之地。它的作用就是把信息变成人们可以使用的、有意义的观点，赋予冷冰冰的数据以生动的含义，同时把数据与我们居住的这个纷繁复杂的世界联系起来。那么企业应该如何更好地利用设计，使人们从“怕数据”变成“爱数据”呢?
我们开始发现，在智能手机和其它联网设备的影响下，消费者的行为和预期正在发生变化。这些设备带来了海量的数据点，揭示出人们在任何特定时刻需要哪些信息，以及他们希望从哪里获得信息。消费者们已经意识到他们的数据是有价值的，因此他们可以期望、甚至是要求对方用某种价值来交换他们的数据。数据已经成了一种新的货币，企业也要从这个角度来看待数据。人们愿意拱手送上的信息越多，企业利用这些信息为消费者量身打造某种体验的潜力就越大。但是人们对于隐私问题的担忧却让这个过程变成了一个复杂的挑战。
对于许多企业来说，如何让用户觉得自己在用一种很“酷”的方式使用他们的数据，而不是以一种鬼鬼祟祟、令人不自在的方法使用他们的数据，这是一个很难把握的平衡。设计师解决这个挑战的方法是建立一套貌似能神奇地对某个用户的习惯做出回应的系统。视频网站Netflix就是一个很好的例子。Netflix通过谨慎地利用用户的浏览数据，来向用户推荐他们可能喜欢的其它视频，让用户觉得这些视频都是为自己量身推荐的。移动社交网站Foursquare则已经转型成了一个推荐引擎，会根据用户的地理位置和一天中不同的时间，向用户推荐有用的信息和当地的优惠服务。只要企业把用户的数据当成一项服务来妥善使用，随着用户提供的信息越多，他们的体验就会越好，从而逐渐打消消费者对于企业可能泄露用户个人信息的疑虑。
数据不会为了你而自动创新。数据可以展现某些模式，帮助我们预测结果，也可以帮助我们验证理论。但是当研发某些全新事物时，光靠数据无法催生出下一代的“杀手级”产品。如果美剧《双峰镇》(Twin Peaks)的编剧或加拿大太阳马戏团(Cirque de Soleil)的老板当初只在数据的预测范围内考虑问题的话，那么观众的欣赏偏好数据可能会显示《双峰镇》的品味太古怪了，另外的数据则会显示，在日益低迷的马戏市场上开办一家新的马戏团是件多么疯狂的事。
对于从事“创新”业务的企业来说，好的设计是成功的关键因素之一。设计师可以帮助企业设想它们的业务定位，或者对现有的业务进行重新设想。创意是发明创造的关键，而对于创造性的突破来说，数据仍然非常重要——尤其是当它和人类独有的想象力和直觉结合在一起的时候。
大企业传统上喜欢让咨询顾问来告诉他们如何利用数据来为企业服务，以提高公司业务的效率，同时更好地进行实时决策。而技术人员则喜欢以灵活的方式构建数据。它们会对数据进行分析组合和交叉引用，以使它更加高效和智能。
设计师则喜欢从一个全然不同的角度利用数据。他们会直观地思考对于终端用户和活生生的人来说，怎样才能从数据中获益。设计师有一个根深蒂固的想法，就是关注怎样把事情简单化，唯一的目的是取悦终端用户，不管这些用户是企业用户还是普通消费者。设计师们知道如何把复杂、分散的数据变得形象化，变得易于理解，更重要的是变得更加人性化。在如何让数据适应我们纷繁复杂的生活和现实世界的问题上，设计可以扮演一个关键的角色。我们生活的方方面面都需要依赖于种种数据服务，而设计师可以给这些服务带来故事情节和人情味。
对于屏幕上的体验来说，尤其是对于移动设备的屏幕体验，简洁已经成了一个口号。如果一家公司希望用更智能的方式来利用数据造福用户，服务的设计可以给他们最重要的服务带来简洁的特性。下面几个例子就说明了以设计为导向的数据使用可以产生的力量。
瑞典有一家名叫“3”的移动运营商，它把话费账单从每月一次的恼人服务变成了一项有用的服务。它推出的“My3”手机应用可以使用户实时看到自己的使用数据，让他们知道自己的话费和流量还剩多少。如果用户的剩余通话时间不多了，他们也可以通过这款应用获得更多的信用，到了月底的时候，用户就不会对着高额的话费账单大吃一惊了。用户也可以通过这款应用直接拨打客服电话，同时它会告诉你，要等多长时间才能拨通某位客服人员的电话。这款小小的应用重塑了电话账单给用户的体验，使它从一种静态的、单向的告知方式变成一项个性化的服务，不仅可以根据用户的行为做出调整，还允许用户即时采取行动。
这是一个很好的例子，它把世界上的一种最呆板、也可能是最令顾客厌烦的数据变成了另一番模样。而且令人吃惊的是，用户非常喜欢这项服务，作为一项电话账单应用，用户居然在应用商店中给它打了平均4.5星的高分。
“3”的故事也告诉我们，一家企业在灵感的驱使下可以实现怎样的华丽转身。在和其它运营商竞争的过程中，“3”在使用用户数据上另辟蹊径并取得了成功。
谷歌(Google)的Google age服务改变了医生与患者间的交流方式，现在我们看到，医疗专业人士已经开始主动拥抱信息和数据革命。他们已经开始采取一种前瞻性的姿态，采用那些能够促进医患关系的数据解决方案。
SMART是哈佛医学院(Harvard Medical School)和波士顿儿童医院(Boston Children’s Hospital)联合发起的一个项目，目的是重新设计小儿生长曲线。小儿生长曲线几乎会用到儿童的每次就诊中。不过很多父母对这个曲线反映的信息都不甚了解。在某些情况下，这种情况可能导致这个曲线的数据遭到错误解读，从而导致灾难性的后果。SMART采取了以设计为导向的方法，建立了一个全新的小儿生长曲线应用，不仅易读易懂，还可以在医生和患儿父母之进行分享。这款应用从两个角度展示了患儿的数据，一种是从医生的角度，一种是从父母的角度。后者使用的是简化版本的数据，医生可以更好地向患儿父母解释生长曲线所反映的情况以及各种比例数值的意义。它没有采用复杂的数值，而是用简明的图像来呈现儿童的发育情况，确保医生和父母都能了解孩子的情况。
类似SMART和My 3这样的项目近来呈明显增加之势，它们的核心挑战就是如何让普通人了解各种数据的含义。显然许多企业也会面临类似的问题。设计可以通过以下方法帮助企业解释各种数据的含义，找到用数据为顾客造福的机会。
用数据做指引，而不是做决定：用数据创造一个便于理解和学习的条件，但不要让数据的重要性超过创意和灵感，也不要忽视信心的重要性。
关心客户：把数据的洞察力和价值从你的企业扩展到你的客户身上。
打乱数据，推倒重来：我们住在一个混乱的世界。如果你的数据很纯粹，如何适应这个混乱的世界?利用设计把数据变得个性化、情绪化，多讲故事。
不要光理解数据，更重要的是要理解人。你是不是正在考虑再招聘一个数据分析师来解释你现有的海量数据呢?其实，为何不招一个心理学家呢?
学会典雅和简洁。数据科学可能是复杂的、抽象的甚至是丑陋的。设计可以给你带来简明和清晰。优秀的设计也可以帮你以美丽典雅的方式展示数据，把那些觉得数据枯燥无味的人吸引回来。
迈出创造性的“自信一跃”。一个融合了直觉和想象的创造性过程可以带来光靠数据无法完成的创新。如果你想重塑业务或发明什么新东西，这一点更是至关重要。