所謂大數(shù)據(jù)推廣即為運(yùn)用對(duì)“大數(shù)據(jù)”的計(jì)算、分析、運(yùn)用特定公式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的演算，繼而將數(shù)據(jù)細(xì)分，分門別類，而數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是因?yàn)槿祟悓?duì)互聯(lián)網(wǎng)（移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)）的運(yùn)用、應(yīng)用而產(chǎn)生的，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析即而可以將人們的使用習(xí)慣情景化，最終通過情景化將人加以細(xì)分，比如：群化、習(xí)性化、行業(yè)化、資產(chǎn)化等。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反兩面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。
隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
國(guó)運(yùn)盛世傳媒專注于中小企業(yè)數(shù)據(jù)化營(yíng)銷服務(wù)，從線下門店的客流統(tǒng)計(jì)、到線上人群的精準(zhǔn)營(yíng)銷， 幫助中小企業(yè)打造線下、線上營(yíng)銷閉環(huán)。
憑借豐富的產(chǎn)品矩陣，讓大數(shù)據(jù)成為第一生產(chǎn)力，全面滲透不同用戶群的每一個(gè)生活場(chǎng)景， 以深刻的數(shù)據(jù)洞察和先進(jìn)的廣告技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)TA全面深入的了解， 為品牌提供人群、內(nèi)容、場(chǎng)景有機(jī)結(jié)合的數(shù)字營(yíng)銷平臺(tái)，滿足品牌多樣化的營(yíng)銷需求， 助力實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。
 

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