A. 如何利用大数据技术手段提升信息服务水平
大数据技术可以帮助企业、机构或个人更好地理解客户需求、分析市场趋势和探索未来发展方向。以下是一些利用大数据技术启槐提升信息服务水平的方法：
1. 数据收集与存储：建立可靠的数据收集平台，收集各种形式的数据并建立相应的存储和管理系统，包括海量的结构化和非结构化数据。
2. 数据清洗与整合：使用专业工具对数据进行清洗、去重、去噪、转换和规范化等操作，并将各种来源的数据整合为一个实体罩旁念。
3. 数据挖掘与分析：通过特定的算法和工具，对数据进行深入分析和挖掘，识别潜在关物困系、规律和趋势，并预测未来发展趋势。
4. 数据呈现与共享：以清晰的方式展示挖掘出的数据，如图表、报告、可视化效果等形式，以便更好地理解数据并支持决策。
5. 持续优化与更新：随着数据不断增长，需要对数据收集、分析和呈现进行不断优化和更新，以便获取更准确的信息并满足不断变化的需求。
总之，利用大数据技术来提升信息服务水平，需要严格遵循数据保密、隐私保护和合规运营等原则，注重数据质量和有效性，确保数据的准确性和客观性，从而为客户提供更优质的信息服务。
B. 如何让大数据落地转化时空大数据专家们精彩分享
“如何让新新大数据势力落地，将成果转化成项目，实现就地转化？”
在日前举行的“时空大数据2021年度大会”分论坛——时空大数据产业生态协同创新论坛上，河南大学人文与建筑时空大数据融合研究中心执行主任王振凯提出了这一疑问，现场的专家们围绕这一主题进行了深入探讨与交流。
全球人文与时空大数据
让建筑工程可视化
王振凯介绍，通过时空大数据平台，衍生出时空大数据集合系统。该系统集合了建筑信息、地球信息、交网信息、电网信息、水网信息、市政信息、人文信息等集合系统，最终得出全球人文、建筑与地理环境时空数据基础。
简单来说，工程可以通过时空大数据来具象化，大到建筑物本身，小到建筑物内一根钢管，都能清晰可见，甚至可以见到建筑物内钢管内部。精确的时空大数据让工程成本管控、进度管控都有迹可循。
TOD与城市时空大数据融合
建轨道就是建设城市
轨道交通带给人民快捷速度的同时，新的拥堵问题又出现了。地铁“建的起，养不起”的问题如何破局？如何让交通拥堵得到缓解，同时又能赋予交通线更多的经济价值？TOD模式由此营运而生。
“TOD模式是以公共交通为导向的开发模式（transit-oriented development，TOD）。”中铁上海设计院集团有限公司TOD中心主任郭琳解释，就是在规划居民区或者商业区时，使公共交通的使用最大化的一种非 汽车 化的规划设计方式。该模式可以同步城镇化进程，带动城市经济提升。
郭琳认为，建轨道就是建设城市，经营轨道就是经营城市。轨道交通建设中会出现技术、主体、利益、主体边界不明确，这就要破解融合。TOD模式通过大数据为未来城市提供了无限可能。未来是TOD5.0时代，通过可视化鼓励机制，为城市碳达峰做贡献。
一苇数智·时空大数据平台
时空大数据构建交通底座
众合 科技 对构建轨道交通的时空大数据底座进行了实践，一苇数智·时空大数据平台应运而生。构建数字孪生、挖掘数据价值、实现万物互联、赋能业务创新，是一苇数智平台四个显著的特点。现场，浙江众合 科技 股份有限公司研发中心总经理王厦通过示例进行了深入浅出的讲解。
数字孪生，即通过一张图可以看到地上空间和地下空间，两者结构关系一目了然。同时，数字空间里还能看到空间构架的物件、供应商信息等信息，无论产品质量监控还是施工进度都可以实时跟踪。
一苇数智平台以数据驱动业务，在四维数据的海洋中为业务挖掘更深层次的价值。王厦介绍，平台可以接入到终端设备，数据接口对外开放给合作伙伴和应用程序开发人员。
“我们愿意共享平台及其内部功能与数据，与用户、合作伙伴建立起价值的连接，所谓的万物互联，一切可联通。”王厦说。
利用智能引擎，平台可向每项业务提供AI能力和模型算法，同时为行业应用提供便捷易用的开发模板和工具。数据快速迭代为有效创新提供了支持。“早高峰的地铁内，你可以提前知道哪节车厢比较空，从容候车避免拥挤。”王厦用这一实例介绍了一苇数智平台在赋能业务创新上所能起到的作用。
大数据助力园区管理
天集产城集团有限公司产城项目总经理李书江分享了时空大数据在园区管理上的应用。他介绍，时空数据库分共有与私有，私有数据库体现了建筑数据、资产管理、现场施工进度、物料管理、智能化运维。智慧运维端深入园区日常需求，进行智慧园区的运营管理，全面了解园区企业基本经营情况，为企业在银行和金融机构贷款做增信（从抵押增信到数据增信）。
此外，通过可视化界面，时空大数据还可以帮助企业进行员工打卡、门禁管理、智能管控和设备管理。平台内还能导入政务服务和其他功能性服务，助力企业完成工商注册、财税服务、知识产权、社保服务、法律服务等各类事项。
高效协同的时空大数据生态链
“每天要从家的A点到工作地B点，有多条路可以走，早晨出发可以选择路上有早餐店和咖啡馆的路线，晚上下班可以换一条路线，看看哪里有聚餐点、哪里有商场。这些，大数据生态链都可以为你作出指引。”维正集团企知道产学研科研成果转化有限公司总经理李志慧从城市信息、物质和 社会 空间，三者连接共生数据互补出发，生动解释了时空大数据生态链。
她表示，时空大数据是具有时空属性的数据，搭建大数据集合平台，从而产生更广泛的应用场景，引入联盟成员，便能为大众生态搭建出一套高效协同、开放包容的运行规律。
科技 金融助力推动时空大数据
力合金融控股股份有限公司创新基金管理总经理申康认为， 科技 和金融的结合决定了产业未来的发展，是未来时空大数据发展的关键。
中小企业 科技 创新具有投入高、周期长、风险高特征，短期难以依靠自我造血实现滚动发展。中小企业融资难的根本原因在于其天然的弱质性，但传统金融机构很难为中小型新新大数据企业赋能。力合金融利用金融支持打通发展到创新的过程，打造时空大数据产业投资基金，通过差异化服务，满足时空大数据产业不同阶段企业的投资需求，做到差异化赋能。
来源| 科技 金融时报（记者 孙侠）
C. 基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析方法和策略
1. 基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析方法与步骤
基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析，是指图书馆基于事件存储大数据库数据的支持，通过对用户海量数据进行采集、过滤、分析和定义，从中发现读者行为数据中蕴含的行为关系、用户需求和知识，是对读者的行为进行分析、判定、定义和匹配的过程，也是图书馆掌握读者阅读习惯和发现服务需求，提高个性化服务精确性和用户满意度的关键，读者行为分析与判定流程见图2-2。
读者行为分析过程可分为用户行为事件采集、用户行为事件的存储、用户行为事件初步过滤、用户行为定义、用户行为分析与判定、用户行为匹配、用户行为存储大数据库的更新、行为分析与判定过程的完善8部分内容。在用户行为事件分析、判定前，图书馆应全面、规范地采集读者行为数据，并对数据进行科学分类、综合分析、行为定义和人工匹配，构建具备海量存储、高效管理和查询功能的用户行为事件存储大数据库。
当图书馆完成对用户行为数据的采集后，首先，应依据对用户行为的分类和管理员经验，对用户行为数据进行价值过滤和人工筛选，以提高行为数据的价值密度和可用性。其次，对用户行为发生的时间、地点、方式、作用对象和结果进行定义，采用高效算法对存储于用户行为事件大数据库中的资源进行分析、判定，并对用户行为的类型进行详细定义。再次，应将已定义的用户行为和用户行为存储大数据库中的数据进行比对，进一步完善、规范用户行为存储大数据库的资源。同时，利用用户行为存储大数据库资源，对用户行为分析与判定的规则实施反馈，完成对用户行为分析、判定规则的动态修改与完善。最后，图书馆可依据读者行为分析与判定的结果，明确读者阅读需求及其变化趋势，为读者提供个性化的阅读推送式服务。
图2-2 图书馆读者行为分析与判定流程图
个性化服务是一个不断完善的过程，多次经过行为模拟和分析反复校准才能让个性化服务尽可能贴近每一个用户。如通过记录用户访问某些专业内容来判断为用户推荐的相关内容或深度内容是否精准，就需要不断地积累用户在某专业内容上的行为记录，记录次数越多，记录越精细，在下一次为用户做个性化推荐时的精准度就越高。所以个性化服务所需的数据分析系统包括采集与感知都是循环起效的，这是一个闭环上升的垂直优化体系。
2.基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析策略
（1）发现读者需求及变化趋势。大数据背景下，图书馆可通过监控设备、传感器网络和其他读者行为采集设备，获取读者阅读活动的服务内容与方式、阅读终端与服务模式、阅读社会关系组成、成员信息交流、论坛、博客、微博、微信朋友圈等社交网络上的思想表达、移动阅读中读者个体的行为路径、传感器网络对读者活动的记录、服务系统的运行参数信息等数据，这些数据蕴含着巨大的社会和商业价值。因此，图书馆力图采集读者行为大数据，将读者行为进行解析、描述和量化，最终实现对读者服务需求、服务模式变化趋势预测与控制。同时，图书馆应注重读者行为数据分析的时效性，及时获取读者阅读情绪和服务需求的变化数据，并将数据变化结果可视化表现出来，确保服务策略和内容随着读者个性化需求变化而动态调整。
（2）最大范围的采集读者行为数据。科学采集高价值读者行为数据，是准确分析和预测读者需求，提高读者忠诚度和服务满意度的关键。首先，图书馆应从读者服务全局出发，收集读者的行为数据，采集来自服务器运行监控设备、传感器网络、用户阅读终端设备、系统运行日志、读者论坛与博客、读者服务反馈系统、网页cookies、搜索引擎、读者阅读行为监控设备的数据，尽量减少用户行为数据采集的盲点，提高数据的完整性、精确性、及时性和有效性。其次，所采集的数据应具有海量和实时性特点，依据读者阅读需求对读者行为分析的内容，选取数据和应用对象进行调整，避免读者行为分析过程中可能会对读者服务产生的消极影响，最终实现从理解读者阅读行为到掌握读者阅读需求的转变。再次，图书馆应与第三方服务商合作，以服务协作和大数据资源共享的方式，努力拓展读者行为数据采集的广度和深度，在实现以读者为中心的读者行为数据选择、过滤、共享和互补前提下，提高数据应用分析和增强数据的可用性。
（3）保证读者行为数据的安全性和可用性。读者行为数据具有海量、全面、高价值和实时性的特点，图书馆应加强对读者行为数据的安全性和可用性管理，保证用户保密信息和隐私数据的安全。但是，移动终端工作模式和使用环境的不确定性，严重影响了图书馆大数据阅读服务的安全性，因此，必须加强阅读终端的安全性管理。首先，图书馆应依据阅读终端的安全设计标准及其移动性、开放性，以及阅读终端与读者阅读行为的关联性，为不同类型的阅读终端划分相应安全度，并通过严格限制阅读终端的使用对象、安全模式、应用环境和通信方式来保证设备安全。其次，应将读者行为数据划分为用户隐私数据、读者特征数据、行为日志数据和公开数据四个安全等级，执行相应的安全存储、管理和使用策略，并依据用户行为数据生命周期发展规律，加强数据收集、存储、使用、转移和删除五个环节的安全管理。再次，应坚持读者需求精确感知、行为关系全面挖掘、服务模式发展准确预测和读者行为科学分析的原则，实现读者行为数据的良性监控和采集，避免采集与读者阅读服务保障无关的个人隐私行为数据。
（4）重点突出读者阅读行为数据挖掘的知识关联分析。知识关联分析就是从海量数据中发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，通过读者阅读行为数据的知识关联分析，发现读者不同行为之间的联系，以及读者的阅读习惯和服务需求，是图书馆以读者需求为中心制定服务策略的前提。图书馆应在三维空间开展读者阅读行为数据的交叉关联分析，所涉及的主要内容包括读者阅读活动频率、阅读的时间与地点、阅读内容分布规律、阅读习惯和爱好、阅读关键词关联度、阅读社会关系交集、热点内容的关注度等。同时，行为数据的选择要坚持以服务保障为中心和高价值的原则，特别加强对读者阅读活动的热点内容、主要阅读模式和个性化服务需求反馈行为数据之间的关联分析。此外，基于读者阅读行为数据挖掘的知识关联分析，应加强对读者阅读行为的跟踪和监控，在加强对读者显性行为特征数据监控的同时，还应突出利用显性行为数据挖掘，而获得隐性行为信息。对读者阅读需求、阅读热点、阅读行为关联性等进行关联分析，增强读者行为知识关联分析的广度、深度和有效性。
D. 如何利用大数据做好信息服务
在数字化时代，企业需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销、信息方面提升用户的服务体验，在精细化运营的过程中，大数据起到了非常重要的作用，通过对大数据进行有效的洞察和分析，精准地抓取用户喜好和兴趣，根据所得结果进行的精细化运营，才能提升企业的运营效率和转化率。
大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，与此同时，面对海量的数据，管理及处理信息安全问题是企业遇到的又一大挑战。为了应对这些问题，中国移动国际推出了数据中心服务，旨在为企业客户构筑安全、高效、开放的互联网数据中心，能为企业提供多元化，且极具灵活性的托管方案。有了良好的数据托管，企业面临的各种网络安全问题都将会迎刃而解。
E. 大数据如何在企业落地
大数据如何在企业落地
经常听到很多大数据的概念和趋势，但是落地而务实的介绍相对较少。笔者根据在互联网和数据领域的实际从业经验，总结出数据价值金字塔在企业运营中的应用模型。该模型对应的是企业运营中的不同层面的数据需求，下文讲逐层介绍。
数据基础平台层，金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的引导。
这一层的目标是把企业的所有用户(客户)数据用唯一的ID串起来，包括用户(客户)的画像(如性别、年龄等)、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户(客户)的目的。要做好有三个关键：1.企业需要确定打通数据的唯一ID，有的企业是用会员注册号，有的是手机号或者身份证号等等。2.跨部门整合数据的问题。有大数据的企业通常部门都比较多，用户(客户)的各种行为和兴趣爱好数据散落在不同部门，需要企业有意识强有力的去整合;3.通过技术手段和规范手段把数据管理起来，这里解决的问题是存在数据仓库里面的数据具体的含义是什么，以及如何高效的存储和计算，涉及到数据接入系统、元数据管理系统和计算任务调度等系统。
业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，并可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策，如果企业构建了实时计算的能力，那么很多业务运营中问题就能过及时的发现。
用户/客户体验优化层。这一层面主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据(如文本)来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户(客户)体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务。
业务运营监控层和用户/客户体验优化层最终希望实现企业运营的智能化医生。这两层面做出的工具好比是体温计、血压计、B超、CT等工具，我们用这些工具就能快速透视企业运营中那一模块产生问题。
精细化运营和精细化营销层。这层面有四方面事情：1.构建基于用户的数据提取和运营工具。运营和营销人员通过简单的条件配置(如选择男性、18-24岁以及特定兴趣爱好)，便可把数据(用户/客户)提取出来，对数据背后的用户/客户进行营销或运营活动;2.通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应(如点击率)，常见的算法有决策树、逻辑回归等等;3.通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理。区别于传统的客户生命周期管理，大数据是可做到实时对不同生命周期的客户进行实时标记和预警，并把有效的活动当成商品一样及时的推送给不同生命周期阶段的客户;4.客户个性化推荐。主要是用个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化。
数据辅助市场传播。这一层面要做到通过“性感”的数据分析和挖掘来辅助产品进行传播，主要有两种实现方式：一种是好玩的数据信息图谱，相信大家都不喜欢看产品的公关软文，而更喜欢看好玩的内容。尤其是在网络上传播，10-29岁的网民占所有中国网民的一半多(55%，CNNIC 2013年数据)，而这些用户偏年轻、偏“屌丝”，所以这些受众更喜欢“性感”的内容。
淘宝曾经通过统计其购买胸罩C-Cup以上的用户地区分布，发现西安的网民相对比例最多，并发布了这个数据，说西安女生胸部最大，引起不少“屌丝”网民传播。而腾讯在今年3月份则基于8亿多活跃用户首次披露“逃离北上广”数据图，发现11%的用户在春节后逃离了北上广。
数据辅助市场传播的另外一种方式是直接做成数据产品对外使用。比如，网络指数或网络过年期间做的迁徙地图。网络东莞8小时迁徙图的数据中可以看到，离开东莞后，去香港的人最多。那我们是不是可以简单地得到一个信息，从香港去东莞的人最多……
业务经营分析和战略分析层。这两个层面在这里就不多说了，因为这两个层面更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。但这里面有两方面需要注意：
1.有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。我认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。我的建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断;
2. 在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。
我认为，如果能利用数据通过机器、算法、或者人工的手段，把现状和问题及原因洞悉的特别清楚已经很不错了，这样决策层就可以基于这些情况进行更好的“拍脑袋”决策了。
总之，本文只是提纲挈领的介绍了大数据在企业的落地方案。还有更多的细节和方法论未能展示出来。另外，大数据在不同行业的落地也许有较大的差异。因此，欢迎各行业同仁与我交流探讨。
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F. 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
大数据分析让个性化的客户体验不再遥远_数据分析师考试
顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。
然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实时反应，使客户感受到个体价值，企业只能通过高级分析来实现。
大数据为实现基于顾客个性的交互提供了可能，通过理解他们的态度，并对其他一些因素(如实时位置)进行分析以帮助实现多渠道服务环境中的个性化。
考虑个体行为
Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客户关系高级分析师，她认为个性化和分析密不可分，并且在开发多渠道战略时，企业需要考虑顾客的个体特性和行为。
他们应当回顾目前的行为，全网不同渠道的使用和用户在不同渠道中的共同需求。在决定如何加入新渠道或连接新数据之前，了解趋势是必不可少的。然后企业应该关注如何为顾客节省时间和精力，提高一次接触解决率。他们应当努力在顾客转换渠道的时候保留环境，使用分析法，将相关数据推送给顾客和代理商。
英国三大零售商之一乐购(Tesco)使用了Oracle的一套技术，包括它的客户体验产品，使公司成为了多渠道零售商。
找到顾客参与的偏好实践和方式时个性化的关键，而数据分析就能够解锁这项技能并节省成本。Gartner表示，在各个渠道，包括网站，移动应用或客户参与中心交互，都要有环境相关的知识。
根据Gartner，向雇员提供环境知识能够减少供应商提供回答的时间，这样能够提高能力和满意度。它也符合经济利益，因为每一个准确的知识管理规则到位，公司就能减少25%甚至更多的客户支持费用。
要注意将内容与客户数据连接的方式，根据客户偏好，客户服务才能收到个性化信息。通过一般顾客历程的信息和支持性问题，企业就能预测客户的需求。
将客户作为个体来了解，让他们感受极致流畅的历程，是提供良好客户体验的关键，Jamie Turner说道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技术官。他认为个性化客户服务对于在数字经济中的生存是必不可少的。
“服务就像保险一样——当你需要它的时候，就已经十万火急了。它不应当耗人心力，也不应复杂，而应该是一个无摩擦、无痛的过程。那些了解到这一点的企业就能够长期存活。网上的忠诚度很低，所以你需要努力奋斗才能保住消费者。太多的企业现在还在专注于开拓新顾客，而忽视了已有客户的情绪。”Turner说道。
在数据分析上的投资
然而，没有分析上的投资，要实现有效的客户服务或体验个性化也不简单。这是大家都想要的，但也很难做好。我们都喜欢那种知道自己习惯的酒吧，那个无需动嘴就知道你想要什么的角落商店。这就是个性化，但这很难实现规模化。
根据Turner的说法，好的分析能够帮助企业变得更为主动，而无需根据顾客的期待做出反应。这对于我们来说非常重要，我们构建了一套技术来帮助我们理解和预测我们客户的‘感受’。这样我们就可能占得先机，走到顾客前面去。
他认为要开发能够知悉客户个体喜好与厌恶的更加智能的服务，大数据的角色非常重要：“大数据绝对是关键。它对于不同的人来说有着不同的意义，但是对于我来说大数据更像一种方法。它实质上就是要收集尽量多的数据，然后用机器学习这样的技术来从噪音中筛选出重要的部分。而挑战之一就在于实现实时反应，或者实时采取理想化的行动。”
他表示依赖通过大批量处理数据的出的洞察，这种一产生就已经过了有效期的“洞察”，早已不能满足需求。
“人何以提供最好的服务?都是因为他们在不知不觉中处理了从行为中得到的大量暗示，并作出如何反应的即时判断。将这一道理应用到技术上，能够帮助我们提供真正自然和热心支持的个性化服务，同时还能满足顾客的需求。”Turner说道
尊重客户的隐私
但是，数据越大，责任就越大。Ovum的Brinsmead认为最好的实践意味着，分析但不入侵。 “要谨慎使用客户数据推送产品和促销，否则就会容易失去客户的信任。”她说。
Brinsmead认为，企业使用数据要明智，并且不断创新，通过将全网站、社交渠道，社区型信息，移动应用和自动聊天等整合信息。客户不想离开移动应用去社区或者聊天室取得技术帮助。
理解客户在历程的不同阶段选择的交互方式也是很重要的，这很简单就能实现。需要在线支持来回答的问题都会是包含私人信息，并且复杂或紧急的需求。企业应当知道什么时候交互需要在线服务，并为客户实现迅速连接。企业应当提前将顾客的网页历史或之前的问题这种环境提供给在线服务人员。
Brian Manusama是Gartner的一个调研主管，他表示使用大数据实现客户服务的企业能够为提供丰富、分析性、个性化的客户服务，从而提高客户满意率。因此，这些企业通过可预测分析就能实现收益的增长，有利于企业的发展。在问题升级前避免问题，是减少支持费用和留住客户的最明智方式。
“通过分析，企业能够更好的理解客户遇到的服务问题，做出行动来避免问题的发生，并在客户向客户服务求助之前解决问题。”Manusama表示。
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G. 企业打造个性化服务需要掌握怎样的大数据
这些例子已经展示了未来商业的曙光——通过满足个性化需求使顾客得到更满意的产品和服务，进而缩短设计、生产、运输、销售等周期，提升商业运转效率。
个性化服务为何难落地
据统计，95%的企业并未利用它们的数据，而39%的营销人员认为他们也无法通过数据正确预测出客户的需求。如此大量的数据被空置，而又有相当比例的数据总是被浪费，所以不是个性化服务难落地，而是数据根本没有被充分有效利用。同时，也受当下技术水平的限制，数据很难转化为服务。犹如你有一块美玉，但就是没有精巧的手工技术把它雕琢成一件价值连城的艺术品。
2013年3月12日发布的《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书提供了大数据应用的五大关键性建议，包括“以客户为中心”，制订前期“大数据战略规划”;制定全面完整的企业“大数据蓝图”;从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”;根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”;定制可衡量的指标分析“大数据 ROI(投资回报率)”。
该结论来自IBM与牛津大学共同进行的大数据研究。该项目对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士进行了调研，采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。
理想的个性化服务
要想为用户提供理想的个性化服务，企业必须掌握两点：一是如何通过数据充分了解用户的个性;二是合理地掌控和设计服务的个性。
了解用户个性，就是要为用户提供他们想要的产品和服务。首先，企业需要在庞大的数据库中，找出最具有含金量的数据;其次，把数据表现相同的用户分为一类，依据用户数据表现设计针对性的服务。在这里，企业的服务能否做到位，关键是有没有抓住最核心的数据。但不得不思考的一个问题是：通过数据分析所归类得出的服务项目太多，是否会导致管理成本增加，同时降低服务效率呢?
个性化分散的单位可大可小，大到一个有同样需求的客户群体，小到每一个用户都是一个个性化需求单位。而过于分散的个性化服务，会增加企业的服务成本和管理的复杂程度，所以要合理掌控和设计个性化服务。考虑是不是所有提供的数据都应该将它们转化为服务?所增加的成本和实际收益是否成正比?如果服务成本的增长并没有换得更好的回报，那意义何在?
总之，企业实现个性化服务的最大难点一是关键数据的可靠性，二是管理成本的可控性。具体来说，个性化服务设计的出发点就是对关键数据的分析，如果数据筛选和分析有误，那结果可想而知;个性化服务附带着各种成本的增加，比如数据管理。个性化服务在某种程度上只能以消费群体为单位，而非每一个消费者，同时必须考虑企业实际的成本投入和收益回报。
个性化服务落地四步骤
1.提取海量基础数据。企业拥有大数据就像拥有金矿，这座金矿的含金量高低，直接影响到能提炼出多少黄金。同样，大数据的质量好不好，也直接决定了企业后续能利用的数据有多少。
2.挖掘有用的核心数据。从基础数据中提炼有用的数据进行整理与匹配，就是数据的挖掘。数据挖掘需要专业的数据公司来操作，一般企业很难具备这样的专业能力。那么，企业是否愿意开放自己的核心数据?是否有经济能力聘请专业公司?这些都需要权衡。
3.响应市场营销数据。数据结果用于营销后，企业要进行响应。数据被挖掘出来后可以应用于某个细分市场，企业还要制定有针对性的营销策略。
4.维护会员服务数据。对营销方案的执行和实施以及后续服务，进一步考验企业的管理与应变能力。