ການຕະຫຼາດເປັນວິທະຍາສາດບໍ?ແນ່ນອນ, ນັບຕັ້ງແຕ່ມະນຸດມີກິດຈະກໍາການຄ້າ, ການຕະຫຼາດມີຢູ່ສະເຫມີ, ແລະຮູບແບບໃຫມ່ຍັງສືບຕໍ່ເກີດຂື້ນເມື່ອເວລາປ່ຽນແປງ.ໃນຍຸກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ການຕະຫຼາດຍັງພັດທະນາຢ່າງຊ້າໆ.
ໃນບາງດ້ານ, ອຸດສາຫະກໍາການຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນຍັງມີທ່າແຮງທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.ນີ້ແມ່ນແນວໂນ້ມໃຫມ່ໃນທິດທາງການຈ້າງງານຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຕະຫຼາດໃນຍຸກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່.ຫຼາຍຄົນເວົ້າວ່າການລວມເອົາສະຕິປັນຍາການຕະຫຼາດແບບດັ້ງເດີມກັບພະລັງງານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອາດຈະໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການວິເຄາະດ້ານຄຸນນະພາບແລະປະລິມານ.ແຕ່ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ຍັງມີວຽກງານຫຼາຍທີ່ຕ້ອງເຮັດກ່ອນ.Shawndra Hill, ສາດສະດາຈານດ້ານການປະຕິບັດງານແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານຂອງໂຮງຮຽນທຸລະກິດ Wharton, ກ່າວວ່າ: "ນີ້ແມ່ນເວລາທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍ.ມີຫຼາຍຂໍ້ມູນທີ່ຈະຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ເພື່ອເຂົ້າໃຈລູກຄ້າ, ທັດສະນະຄະຕິແລະທັດສະນະຄະຕິຂອງພວກເຂົາ.ເຈົ້າຄິດກ່ຽວກັບຫຍັງ.ນອກຈາກນັ້ນ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນໄດ້ມີຄວາມກ້າວຫນ້າອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນສິບປີທີ່ຜ່ານມາ, ແຕ່ພວກເຮົາຍັງມີເສັ້ນທາງທີ່ຍາວໄກທີ່ຈະໄປ ... ນັ້ນແມ່ນ, ເພື່ອຄົ້ນຫາຄວາມຫມາຍທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງສິ່ງທີ່ຄົນເວົ້າ.”
ຫຼາຍຄົນຮູ້ສຶກວ່າຍຸກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ກໍາລັງມາ, ແຕ່ມັນມັກຈະເປັນພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ.ສໍາລັບອໍານາດທີ່ແທ້ຈິງຂອງມັນໃນການຕະຫຼາດ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄໍາຄົນອັບເດດ: ເພື່ອອະທິບາຍມັນ - ບໍ່ຊັດເຈນ.ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ທ່ານຄວນພະຍາຍາມຄິດມັນອອກເພື່ອເຂົ້າໃຈອໍານາດຂອງມັນ.ສໍາລັບບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່, ມູນຄ່າຕົ້ນຕໍຂອງການຕະຫຼາດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມາຈາກລັກສະນະດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້.
ທໍາອິດ, ການວິເຄາະພຶດຕິກໍາແລະຄຸນລັກສະນະຂອງຜູ້ໃຊ້.
ແນ່ນອນ, ຕາບໃດທີ່ທ່ານສະສົມຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ພຽງພໍ, ທ່ານສາມາດວິເຄາະຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະນິໄສການຊື້, ແລະແມ້ກະທັ້ງ "ຮູ້ຈັກຜູ້ໃຊ້ດີກວ່າຜູ້ໃຊ້."ດ້ວຍນີ້, ມັນເປັນສະຖານທີ່ແລະຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການຕະຫຼາດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຫຼາຍ.ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ບໍລິສັດເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ໃຊ້ "ລູກຄ້າເປັນສູນກາງ" ເປັນຄໍາຂວັນຂອງພວກເຂົາສາມາດຄິດກ່ຽວກັບມັນ.ໃນໄລຍະຜ່ານມາ, ເຈົ້າສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມຄິດຂອງລູກຄ້າຢ່າງແທ້ຈິງໄດ້ບໍ?ບາງທີພຽງແຕ່ຄໍາຕອບຂອງຄໍາຖາມນີ້ໃນຍຸກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນຈະແຈ້ງກວ່າ.
ອັນທີສອງ, ຊຸກຍູ້ການສະຫນັບສະຫນູນຂໍ້ມູນການຕະຫຼາດທີ່ຊັດເຈນ.
ໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມາ, ການຕະຫຼາດຄວາມແມ່ນຍໍາສະເຫມີໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງໂດຍບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍ, ແຕ່ວ່າມັນແມ່ນຫາຍາກຫຼາຍ, ແຕ່ spam ແມ່ນ້ໍາຖ້ວມ.ເຫດຜົນຕົ້ນຕໍແມ່ນວ່າການຕະຫຼາດຄວາມແມ່ນຍໍານາມໃນອະດີດແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນຂາດການສະຫນັບສະຫນູນຂໍ້ມູນລັກສະນະຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະການວິເຄາະຢ່າງລະອຽດແລະຖືກຕ້ອງ.ຂ້ອນຂ້າງເວົ້າ, ການໂຄສະນາ RTB ໃນປະຈຸບັນແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອື່ນໆສະແດງໃຫ້ເຫັນພວກເຮົາຄວາມຖືກຕ້ອງດີກວ່າກ່ອນ, ແລະທາງຫລັງຂອງມັນແມ່ນການສະຫນັບສະຫນູນຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
ອັນທີສາມ, ແນະນໍາຜະລິດຕະພັນແລະກິດຈະກໍາການຕະຫຼາດເພື່ອຄວາມໂປດປານຂອງຜູ້ໃຊ້.
ຖ້າທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີທ່າແຮງກ່ອນທີ່ຜະລິດຕະພັນຈະຜະລິດ, ແລະຄວາມຄາດຫວັງຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາ, ຫຼັງຈາກນັ້ນການຜະລິດຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານສາມາດດີເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, Netflix ໄດ້ໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອຮູ້ຈັກຜູ້ອໍານວຍການແລະນັກສະແດງທີ່ຜູ້ຊົມທີ່ມີທ່າແຮງຕ້ອງການກ່ອນທີ່ຈະຍິງ "House of Cards", ແລະມັນກໍ່ຈັບໃຈຜູ້ຊົມແທ້ໆ.ຕົວຢ່າງອີກຢ່າງຫນຶ່ງ, ຫຼັງຈາກ trailer ຂອງ "Little Times" ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາ, ມັນໄດ້ຖືກຮຽນຮູ້ຈາກ Weibo ຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ວ່າກຸ່ມຜູ້ຊົມຕົ້ນຕໍຂອງຮູບເງົາຂອງມັນແມ່ນແມ່ຍິງຫລັງ 90s, ດັ່ງນັ້ນກິດຈະກໍາການຕະຫຼາດຕໍ່ມາສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນດໍາເນີນສໍາລັບກຸ່ມເຫຼົ່ານີ້.
ສີ່, ການຕິດຕາມຄູ່ແຂ່ງແລະການສື່ສານຍີ່ຫໍ້.
ສິ່ງທີ່ຄູ່ແຂ່ງກໍາລັງເຮັດແມ່ນສິ່ງທີ່ບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍຢາກຮູ້.ເຖິງແມ່ນວ່າອີກຝ່າຍຈະບໍ່ບອກເຈົ້າ, ເຈົ້າສາມາດຊອກຫາໄດ້ໂດຍຜ່ານການຕິດຕາມຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະການວິເຄາະ.ປະສິດທິຜົນຂອງການສື່ສານຍີ່ຫໍ້ຍັງສາມາດຖືກເປົ້າຫມາຍໂດຍຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່.ຕົວຢ່າງ, ການວິເຄາະທ່າອ່ຽງການສື່ສານ, ການວິເຄາະຄຸນສົມບັດຂອງເນື້ອຫາ, ການວິເຄາະຜູ້ໃຊ້ແບບໂຕ້ຕອບ, ການຈັດປະເພດຄວາມຮູ້ສຶກໃນທາງບວກແລະທາງລົບ, ການວິເຄາະປະເພດຄໍາເວົ້າ, ການແຈກຢາຍຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແລະອື່ນໆ.ທ່າອ່ຽງການສື່ສານຂອງຄູ່ແຂ່ງສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍຜ່ານການຕິດຕາມ, ແລະການວາງແຜນຜູ້ໃຊ້ benchmarking ອຸດສາຫະກໍາສາມາດອ້າງອີງຕາມສຽງຂອງຜູ້ໃຊ້ວາງແຜນເນື້ອຫາແລະແມ້ກະທັ້ງການປະເມີນຜົນກະທົບການດໍາເນີນງານຂອງ Weibo matrix.
ຫ້າ, ການຕິດຕາມວິກິດການຍີ່ຫໍ້ແລະການສະຫນັບສະຫນູນການຄຸ້ມຄອງ.
ໃນຍຸກສື່ມວນຊົນໃຫມ່, ວິກິດການຍີ່ຫໍ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍເວົ້າກ່ຽວກັບມັນ.ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສາມາດໃຫ້ບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈລ່ວງຫນ້າ.ໃນລະຫວ່າງການລະບາດຂອງວິກິດການ, ສິ່ງທີ່ຈໍາເປັນແມ່ນເພື່ອຕິດຕາມແນວໂນ້ມຂອງການແຜ່ຂະຫຍາຍວິກິດການ, ກໍານົດຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ສໍາຄັນ, ແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຕອບສະຫນອງຢ່າງໄວວາ.ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ສາມາດເກັບກໍາເນື້ອໃນຄໍານິຍາມທາງລົບ, ເລີ່ມຕົ້ນການຕິດຕາມວິກິດການແລະການປຸກ, ວິເຄາະຄຸນລັກສະນະທາງສັງຄົມຂອງຝູງຊົນ, ກຸ່ມທັດສະນະໃນຂະບວນການເຫດການ, ກໍານົດບຸກຄົນທີ່ສໍາຄັນແລະເສັ້ນທາງການສື່ສານ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນປົກປັກຮັກສາຊື່ສຽງຂອງວິສາຫະກິດແລະຜະລິດຕະພັນໄດ້. ແຫຼ່ງແລະທີ່ສໍາຄັນ.Node, ຢ່າງວ່ອງໄວແລະປະສິດທິຜົນຈັດການກັບວິກິດການ.
ຫົກ, ລູກຄ້າທີ່ສໍາຄັນຂອງບໍລິສັດໄດ້ຮັບການກວດກາ.
ຜູ້ປະກອບການຈໍານວນຫຼາຍຖືກຕິດຢູ່ໃນຄໍາຖາມ: ໃນບັນດາຜູ້ໃຊ້, ຫມູ່ເພື່ອນແລະແຟນຂອງວິສາຫະກິດ, ຜູ້ໃຊ້ໃດເປັນຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າ?ດ້ວຍຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ບາງທີທັງຫມົດນີ້ສາມາດຖືກສະຫນັບສະຫນູນໂດຍຂໍ້ເທັດຈິງ.ຈາກເວັບໄຊທ໌ຕ່າງໆທີ່ໄດ້ໄປຢ້ຽມຢາມໂດຍຜູ້ໃຊ້, ທ່ານສາມາດກໍານົດວ່າສິ່ງທີ່ທ່ານສົນໃຈແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບທຸລະກິດຂອງທ່ານ;ຈາກເນື້ອຫາຕ່າງໆທີ່ຖືກປະກາດໂດຍຜູ້ໃຊ້ໃນສື່ສັງຄົມແລະເນື້ອຫາທີ່ພົວພັນກັບຜູ້ອື່ນ, ທ່ານສາມາດຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ, ການນໍາໃຊ້ກົດລະບຽບບາງຢ່າງເພື່ອເຊື່ອມໂຍງແລະສັງເຄາະ, ສາມາດຊ່ວຍບໍລິສັດກວດສອບຜູ້ໃຊ້ເປົ້າຫມາຍທີ່ສໍາຄັນ.
ອັນທີສອງ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້.
ເພື່ອປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້, ສິ່ງສໍາຄັນແມ່ນການເຂົ້າໃຈຢ່າງແທ້ຈິງຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະສະຖານະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງໃຊ້, ແລະເຮັດການເຕືອນໃຫ້ທັນເວລາ.ຕົວຢ່າງ, ໃນຍຸກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ບາງທີລົດທີ່ທ່ານກໍາລັງຂັບລົດສາມາດຊ່ວຍປະຢັດຊີວິດຂອງທ່ານໄດ້ລ່ວງຫນ້າ.ຕາບໃດທີ່ຂໍ້ມູນການດໍາເນີນງານຂອງຍານພາຫະນະຖືກເກັບກໍາໂດຍຜ່ານເຊັນເຊີໃນທົ່ວຍານພາຫະນະ, ມັນຈະເຕືອນທ່ານຫຼືຮ້ານ 4S ລ່ວງຫນ້າກ່ອນທີ່ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງລົດຂອງທ່ານມີບັນຫາ.ນີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ເພື່ອຊ່ວຍປະຢັດເງິນ, ແຕ່ຍັງເພື່ອປົກປັກຮັກສາຊີວິດ.ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ໃນຕົ້ນປີ 2000, ບໍລິສັດ UPS ດ່ວນໃນສະຫະລັດໄດ້ໃຊ້ລະບົບການວິເຄາະການຄາດຄະເນນີ້ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອກວດພົບສະພາບຍານພາຫະນະໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຂອງ 60,000 ຍານພາຫະນະໃນສະຫະລັດເພື່ອດໍາເນີນການສ້ອມແປງປ້ອງກັນຢ່າງທັນເວລາ. .
ເວລາປະກາດ: 16-03-2021