大数据全洞察

1. 什么是洞察什么是洞察产业大数据与洞察是什么关系

通过对大数据挖掘和分析，洞察其背后的规律。
比如，通过多年的气象回数答据可以对当年气象条件进行分析，对农业生产、交通出行等起到辅助决策的作用。又比如，通过对某个用户的消费行为习惯，形成该用户的消费标签，从而对ta进行有效的精准投放。这些都是大数据带来的价值。

2. 大数据的核心是洞察，洞察有哪些特色

c.大数据的本质是洞察
洞察就是透过数据这种表面现象看到本质。
对于大数据，对其重在挖掘，就是要从中找出关系、重点、规律，洞察其发展趋势。挖掘是方法，洞察是目的，也就是本质。

3. 大数据构建网络营销洞察力

大数据构建网络营销洞察力
互联网的普及推动了大数据的发展。事实上，可以说，互联网就是数据——无论是各种应用，还是各种业务，其背后都是数据。而对于营销这一原本就属于数据驱动的领域，“数据为王”带来的变革和收益更将是革命性的。
“网络营销”，是将互联网与营销的本质结合，进行系统的、持续的、交互的客户关系管理。作为一种全新的交互的系统性的平台，互联网与传统媒体存在本质的不同，甚至，它不只是一种媒体。在传统媒体投放广告，广告本身和业务是物理隔开的，比如受众在电视上看到广告，还需要到其他渠道去购买或者进一步了解。而在互联网这个平台上，从广告到营销、销售、客服，整个过程都是一气呵成的。但长期以来，网络营销仍与传统营销一样，营销主动在前，数据被动在后，互联网所特有的定向、精准并没有特别的体现。
数据与精准营销可以说是一个硬币的两面。要做到以人为本的精准营销，积累并应用起以人为本的数据是根本，网络媒体在这方面有着先天优势。传统媒体营销不具备完整的数据收集能力，无论平面媒体还是电视，只能通过抽样问卷调查获取数据。但在互联网上，每个环节、每一步细节行为，都可以把数据采集回来，形成海量数据规模。在缔元信建立的海量用户行为数据管理平台DDMP（Dratio Data Management Platform）上，每天采集数据量超过500G，积累每天覆盖近75%网民的可连续分析的细节行为数据，日均监测数据达到30亿条。海量而真实的数据，使还原网民的每个细微需求成为可能。
当然，“大数据”的意义并不仅仅在于“大容量”，更重要的是，通过对海量数据的整合、挖掘和分析，可以创造出新的价值。利用数据驱动的广告策略，将数据提升到营销之前、之中来，就可以将效果监测转变为效果预测，让广告呈现在感兴趣的用户群体面前，实现真正意义上的精准营销。
真正的精准营销，可以做到在毫秒之内，根据用户的历史访问行为，判断用户可能的消费需求，推送相应的广告。在这个实时的过程中，底层的根基是数据。要洞察并指导营销，从数据采集、存储、挖掘、分析等各环节都面临挑战：一是要有能力采集数据，可将广告、口碑、网站、电商、用户数据等到各种数据形成循环、全流程、可视化的数据系统；二是把非结构化数据、狭义的数据变成有价值的信息，实现气数的应用价值；三是做好用户分群，让营销有精准的方向。基于数据分析的网络营销洞察，还都需要有长时间的数据沉淀，并不断在使用过程中优化。
要让海量的数据变现，无论在技术上，还是企业及营销行业的观念上，都将是一次巨大的挑战。但大数据推动整个营销生态系统发生质的变革是大势所趋，挑战有多大，机会、利益的诱惑就有多大。现在，是“数据为王”的机会之初，更是谁为“数据之王”挑战之初。

4. 大数据的本质是什么

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(4)大数据全洞察扩展阅读：

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论：

理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术：

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践：

实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

5. 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。

6. 大数据的核心是洞察，洞察有哪些特色

就是要从中找出关系。挖掘是方法c.大数据的本质是洞察
洞察就是透过数据这种表面现象看到本质。
对于大数据，洞察其发展趋势、重点、规律，对其重在挖掘，洞察是目的，也就是本质

7. 大数据洞察的特点是什么

数据量非常大，处理复杂，需要专业的人才去处理的。

8. 如何打通线上线下的数据并形成bi和大数据洞察

大数据：是数据基础，一切上层皆基于此。大数据，顾名思义，数据量大，会对回后面的分析和挖掘造答成一定难度。 数据挖掘：在数据基础上继续挖掘和分析，挖掘更多的是做分析和预测。 BI：一般是指商业智能工具，可进行数据分析和展示