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      1. 數(shù)據(jù)營銷的七大趨勢

        時(shí)間:2020-08-11 16:26:44 營銷管理 我要投稿

        2016年數(shù)據(jù)營銷的七大趨勢

          數(shù)據(jù)運(yùn)用就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力,而對于營銷人員來講,就是將數(shù)據(jù)運(yùn)用到營銷活動(dòng)中去,以達(dá)到降低營銷成本,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的目的,那么在2016年,數(shù)據(jù)營銷有著怎樣的新趨勢呢?下面小編就來為大家介紹一下吧!

          趨勢一:算法(Algorithms)的崛起

          大數(shù)據(jù)已過時(shí),算法正當(dāng)?shù)馈?shù)據(jù)已經(jīng)成為一種商品,每個(gè)組織都能夠收集和存儲大量的數(shù)據(jù)。分析大數(shù)據(jù)也不再那么引人注目了。每個(gè)組織都可以聘用或培訓(xùn)大數(shù)據(jù)分析人員來了解數(shù)據(jù)模式。

          2016年,人們更加關(guān)注對已接觸數(shù)據(jù)采取什么行動(dòng)。算法將大行其道。算法能夠定義行為,它們是非常專業(yè)的軟件,能夠很好地執(zhí)行專業(yè)的指令,遠(yuǎn)比人類做的要好。例如,當(dāng)你訪問一個(gè)網(wǎng)站時(shí),根據(jù)你手上的資料,快速確定最合適的廣告;蛘咴诖罅康慕灰讛(shù)據(jù)中找出異常值來甄別欺詐行為。

          這些算法是非常專業(yè)的人工智能,不是已經(jīng)存在多年的普通人工智能所能比的。但是,非常專業(yè)的AI已經(jīng)存在,2016年我們將見證算法商務(wù)的崛起。

          趨勢二:數(shù)據(jù)湖服務(wù)作為一種解決方案(Data-Lake-as-a-Service Solutions)

          2015年,我們已認(rèn)識了數(shù)據(jù)湖。企業(yè)從M2M連接、社交網(wǎng)絡(luò)和遠(yuǎn)程工作人員積累了越來越多的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)湖將成為他們的重要數(shù)據(jù)存儲工具。

          據(jù)Gartner稱,“到2020年,信息將被用于重新創(chuàng)造、數(shù)字化、或消除80%的業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品(相比于10年前——2010年)”。在傳統(tǒng)的存儲解決方案中,數(shù)據(jù)之間是相互孤立的。數(shù)據(jù)湖與之正好相反,它允許存在各處的原始的、質(zhì)樸的信息字節(jié)相互整合、分析。數(shù)據(jù)湖能夠幫助你實(shí)現(xiàn)商業(yè)的數(shù)字化,使之真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè),就像Gartner對2020年的商業(yè)預(yù)計(jì)一樣。

          由于數(shù)據(jù)湖帶來了相當(dāng)多的挑戰(zhàn),在2016年,我們將看到數(shù)據(jù)湖管理的未來:數(shù)據(jù)湖服務(wù)作為一種解決方案,為您的數(shù)據(jù)湖提供一個(gè)完整的管理方案。

          數(shù)據(jù)湖服務(wù)將提供主動(dòng)式存儲方案,通過整理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),大量的應(yīng)用才能夠用于對其進(jìn)行加工處理,包括企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫或開源技術(shù),如Apache Hadoop或 Spark。一個(gè)使用了數(shù)據(jù)湖服務(wù)的企業(yè),每個(gè)月僅需要為十億字節(jié)支付幾美分。

          在2016年,我們將看到越來越多的大數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供這樣的解決方案:給企業(yè)提供一個(gè)完整的、易于使用的、可擴(kuò)展的解決方案,省去企業(yè)自建數(shù)據(jù)湖的麻煩。由于數(shù)據(jù)湖在大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和分析方面具有巨大優(yōu)勢,數(shù)據(jù)湖服務(wù)解決方案將被用于許多組織中。尤其是規(guī)模較小的組織,例如互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司,將從數(shù)據(jù)湖服務(wù)方案中獲得數(shù)據(jù)湖所有的益處,省去了創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)湖的所有麻煩。

          趨勢三:區(qū)塊鏈將被各行各業(yè)所接受

          在過去的幾年中,我們看到區(qū)塊鏈主要應(yīng)用于比特幣,但區(qū)塊鏈技術(shù)提供了更多的可能性。在2016年,我們將看到很多行業(yè)將采用區(qū)塊鏈。

          一個(gè)區(qū)塊鏈可以被看作是數(shù)字事件的一個(gè)公共分類帳或記錄。這個(gè)公共分類帳由許多不同當(dāng)事人共享,計(jì)算地理上和計(jì)算上的孤立節(jié)點(diǎn),并且只有該系統(tǒng)的大部分成員都同意的情況下,這個(gè)記錄才能被更新。只要新信息輸入到分類帳,它就不能被擦除,而且所有人可見。因?yàn)閰^(qū)塊鏈的存在,所有輸入到分類賬上的信息都是全透明的。

          區(qū)塊鏈的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是:該系統(tǒng)是完全透明的,任何人都可以在不損害個(gè)人隱私的情況下,看到哪些交易輸入到分類賬。您可以在不透露當(dāng)事人個(gè)人隱私的情況下,記錄事件發(fā)生的事實(shí),甚至記錄它的正確性。

          雖然大多數(shù)人將區(qū)塊鏈與加密的比特幣聯(lián)系在一起,其實(shí)它還有更多的可能性。尤其是金融業(yè)將迎來的.區(qū)塊鏈技術(shù)的全面開花。世界上許多大銀行正在試用區(qū)塊鏈,更或正在對區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司進(jìn)行投資。UBS(瑞銀集團(tuán))已經(jīng)創(chuàng)造了一個(gè)區(qū)塊鏈實(shí)驗(yàn)室,Santander正在研究如何使用區(qū)塊鏈管理他們的貸款活動(dòng),Goldman Sachs (高盛集團(tuán))投資了一個(gè)區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司,并且有一個(gè)大財(cái)團(tuán)(R3 ’s global bank partnership),負(fù)責(zé)調(diào)查的區(qū)塊鏈的潛力。

          然而,在2016年我們將看到,不同行業(yè)的多個(gè)應(yīng)用程序使用區(qū)塊鏈;旧先魏未嬖跀(shù)字化交易的行業(yè)都將會(huì)受益于區(qū)塊鏈技術(shù),從金融業(yè),法律行業(yè),房地產(chǎn),公證員,賭博,發(fā)布到數(shù)據(jù)存儲。未來一年,更廣泛的采用區(qū)塊鏈將迫在眉睫。

          趨勢四:人力資源分析

          對于大多數(shù)組織而言,人才是最重要的財(cái)富;對于大多數(shù)高級管理人員而言,人才是重中之重。根據(jù)普華永道的研究,34%的美國首席執(zhí)行官們“非常關(guān)注”組織中關(guān)鍵技能的可用性。因此,高級管理人員正在尋找其人力資源的確切數(shù)據(jù),所以,2016年我們會(huì)看到人力資源分析將邁出一大步。

          人力資源分析雖然是人事部門新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,但為了更好地提高人力資源的投資回報(bào)率,該業(yè)務(wù)增長極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項(xiàng)大數(shù)據(jù)技術(shù),使用人力相關(guān)數(shù)據(jù)片段優(yōu)化商務(wù)產(chǎn)出、解決商務(wù)問題。因此,人力資源分析越來越重要。

          人力資源分析可以幫助回答一些問題,例如:我們在組織內(nèi)是否有正確的技能搭配?我們的員工,特別是那些優(yōu)秀的員工是如何工作的呢?我們能更好地預(yù)測企業(yè)未來的領(lǐng)導(dǎo)人是誰么?員工的精神狀況怎樣……如此等等。

          在一個(gè)過熱的市場,對人才的爭奪戰(zhàn)愈演愈烈,優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師資源越來越稀缺,越來越貴,因此發(fā)現(xiàn)人才不是一件容易的事情。對于一個(gè)組織而言,了解員工的驅(qū)動(dòng)因素,并且很好的激勵(lì)他們變得越來越重要。因此,在2016年,更多的組織將致力于人力資源分析,這些領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量將迅猛增長。

          趨勢五:智能政府致力于提高社會(huì)和公民體驗(yàn)

          對于那些大的商業(yè)組織而言,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為通用語言。在適應(yīng)新趨勢方面,政府是緩慢的,但是在2016年,我們會(huì)看到更多的國家、地區(qū)和地方政府會(huì)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提高社會(huì)和公民的體驗(yàn)。

          政府正在嘗試用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提高公民體驗(yàn)的管理,通過政府分析、把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策引入到一線員工的管理,從而創(chuàng)造無摩擦交易,提高政府績效。一個(gè)政府,或智慧政府,將會(huì)于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)做出重要貢獻(xiàn),在2016年,在全球范圍內(nèi)將會(huì)有越來越多的政府向智能政府方向發(fā)展。

          我們已經(jīng)看到一些例子。迪拜當(dāng)局正努力把政府變成智能政府。他們已經(jīng)開始踐行提高客戶(例如,公民)體驗(yàn),并推動(dòng)知識經(jīng)濟(jì)的實(shí)踐。他們已經(jīng)為數(shù)十個(gè)智能政府服務(wù)創(chuàng)建了一個(gè)單獨(dú)的、安全的登錄界面,大量的服務(wù)也都支持移動(dòng)應(yīng)用程序。

          最好的智能政府的例子就是愛沙尼亞。這個(gè)僅有130萬公民的波羅的海國家被聯(lián)合國提名為“具有十年最優(yōu)電子政務(wù)內(nèi)容“ 。每一次與外部的或內(nèi)部的互動(dòng)都是數(shù)據(jù)化的,愛沙尼亞政府對于自己的數(shù)據(jù)具有完全的掌控。此外,議會(huì)正在推行無紙化辦公,電子簽署法律文件,全電子化商務(wù),因?yàn)樗械姆⻊?wù)都是互聯(lián)的,所以報(bào)稅非常簡單。

          盡管愛沙尼亞政府遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在同行的前列,但這個(gè)進(jìn)程遠(yuǎn)沒有停止。在荷蘭,國家政府的目標(biāo)是,截止到2017年,從與政府取得聯(lián)系到繳稅,全部實(shí)現(xiàn)工數(shù)字化。

          因此在未來一年,我們將在世界范圍內(nèi)看到越來越多的政府開發(fā)智能方案。我們也將看到更多的政府開放自己的數(shù)據(jù)集,應(yīng)用開放的API(應(yīng)用程序編程接口)使初創(chuàng)公司和企業(yè)夠輕松地與政府部門對接。這不僅能加速政府的智能化過程,甚至可能收獲更多。

          趨勢六:增強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全、防止數(shù)據(jù)泄露

          伴隨著數(shù)字化進(jìn)程,物聯(lián)網(wǎng)將物物連接為網(wǎng)絡(luò),大數(shù)據(jù)的安全變得越來越重要。在過去的幾年里,我們已經(jīng)遭遇了許多大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露事件,包括Ashley Madison hack(婚外情網(wǎng)站)和TalkTalk公司(英國寬帶服務(wù)供應(yīng)商)的黑客攻擊事件。

          基本上,任何組織未來都可能被黑客攻擊,如果沒有被黑客攻擊,說明其根本不重要。因此,任何組織不僅應(yīng)該把重點(diǎn)放在防止安全漏洞,在遭遇黑客攻擊時(shí),還要實(shí)施正確的危機(jī)應(yīng)對計(jì)劃。

          2016年,我們會(huì)看到更多的數(shù)據(jù)泄露新聞,更多組織犯傻試圖掩蓋,更多由物聯(lián)網(wǎng)引起的對實(shí)物的攻擊。特別是后者,可能會(huì)對數(shù)據(jù)安全產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。畢竟,我們已經(jīng)看到過黑客遠(yuǎn)程操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車。

          因此,2016年,我們將看到組織是如何管理他們的數(shù)據(jù)保證數(shù)據(jù)安全,包括黑客攻擊前、攻擊中、攻擊后的各種管理措施。組織將增加安全開支,與有道德的黑客合作提高數(shù)據(jù)安全,改善內(nèi)部流程使得員工對于黑客更加警惕。畢竟,通常情況下人是公司安全協(xié)議中最薄弱的一環(huán)。

          趨勢七:智能機(jī)器帶來的霧分析(Fog Analytics)起步

          霧計(jì)算正在迅速地獲得大量動(dòng)力。霧計(jì)算是指推進(jìn)連接到物聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備和存儲數(shù)據(jù)的云計(jì)算之間的存儲、傳輸和計(jì)算。隨著物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步,霧計(jì)算勢頭越來越猛,因?yàn)閭鞲衅髯兊孟喈?dāng)精密,它們現(xiàn)在可以收集大量數(shù)據(jù)。

          想象一下,你有一個(gè)網(wǎng)絡(luò),連接各種設(shè)備,它們產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在設(shè)備和云之間來回傳輸數(shù)據(jù)變得尤其昂貴,而且花費(fèi)時(shí)間太長。采用霧計(jì)算或霧分析。霧分析使得智能機(jī)器在當(dāng)?shù)貓?zhí)行一部分分析,只將分析結(jié)果發(fā)送到云端。

          據(jù)Gartner稱,智能機(jī)器是新的現(xiàn)實(shí)。因此,在未來的一年,我們將看到更多的智能機(jī)器有著越來越多的精密傳感器,能收集大量的數(shù)據(jù)。組織將不得不轉(zhuǎn)向霧分析,以便數(shù)據(jù)易于管理,保持洞察力可用并盡可能降低成本。

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