大数据是机会,结合什么是好的出路
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发布时间：2022-04-23 08:35
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时间：2023-07-24 07:08
现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么？
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：
量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅维基百科的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如下好处：
根据数据背景获得更完整的情况
利用数据驱动做出更好的商业决策
降低商业风险
市场上最好的解决方案
开发出更好的定制化产品或服务
更好的预测客户的需求和想法
迅速适应市场
在实时数据的趋势和预测上更加主动
建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型
阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据）
对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据）
并不适用所有人
请记住，大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分，那么你就没有为大数据做好准备。
如果你把谷歌分析使用到了极限，特别是由于他的采样数据。那么你已经准备好接触大数据的皮毛了。
入门级大数据解决方案
目前有一大批面向企业级的大数据解决方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。下面我们将讨论数据分析的输出，并且分享两个相对廉价的解决方案，从而帮助你开始使用大数据分析。
分析结果的输出
目前对于大多数企业而言，数据分析主要还是针对核心数据。然而在未来，数据分析将不会采用采样数据，并且会结合其他来源的数据，使用更加复杂的工具（比如Tableau）去分析他。谷歌分析是一个伟大的工具，但是你能获得的结果目前已经到达极致了。
汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。
如果你是一个谷歌分析高级版的用户，这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。（学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成，请查看视频）
如果你是一个谷歌分析标准版的用户，也不用担心。我们已经开发了一个工具，它可以导出未采样的谷歌分析数据，并且把数据推送到BigQuery，或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。
（注：你可能也注意到了其他的可以导出谷歌分析未采样数据的工具，但是不同的是，这是我们的主要工作。作为一个谷歌分析工具的咨询公司，我们不得不经常帮助客户导出未采样的数据做报告用。但是当我们发现了其他工具的一些问题时，我们不得不自己创建一个更可靠的解决方案。）
一旦你导出了你的数据，你可以做好准备把它导入到一个大数据分析工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。
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