除了技术之外，大数据在大多数业务流程中都需要进行更改，以便通过适当的分析判断来完成某些决策。为了区分这些要求，需要更直接地关注两个主要思路。初步探索企业如何影响当前的技术解决方案，然后解剖数据是必要的;第二，介绍并预测企业拥有并将利用数据的方式来形成计划，以创建，维护和需要增加不同的收入来源。

以下是大数据分析的大趋势：

1.企业已经对客户市场进行了几十年的分类; 然而，大数据的时代使分割更加重要，甚至更复杂。挑战不仅仅是收集数据; 有一点是更加密切地欣赏客户的比赛。

分类是了解消费者的一个开始元素。在最简单的设计中，客户群基于类似的独特性进行分组。随着数据的改进，分割方法变得更加复杂。解剖时间可以是无限的，而不会产生确定的结果，因此建立和可扩展的分析安排就可以从根本上减少这个分割时间。

2.来自各个细分市场的企业都区别于了解您的客户，为买家提供增强和个性化的服务，从而形成更忠诚的客户。为了更好地了解他们的客户，企业通常会采用诸如Google Analytics（分析）等高级分析系统，根据人口特征，地理位置等将消费者分成几组。虽然这种类型的分类有助于它，但通常不能仅仅定义客户之间的显着的不同之处，而是提供一致的创新功能。

3.一个更好的方法是根据他与业务的所有联系来选择客户的选项和偏好。但为了准确地分解客户，企业需要认识到广泛的客户特征，其中许多都超出了结构化数据。

4.大数据有可能基本上改变营销人员与客户的关系，而不仅仅是积极参与忠诚计划的微小比例。企业可以迫使其客户交互和在线营销路径中提供大量数据，以细分，维护和与客户建立关系。

5.通常知道大数据既是企业的重大挑战，也是企业的机会。具有旨在解决数据量，数量和速度的广泛增长的技能集对于成功至关重要。幸运的是，今天的替代硬件交付模型，云设计和开源应用程序可以实现大量数据处理。最终，大数据背后的大故事可能非常小 - 生成和提供非常小的微客户群的能力，具有明显优越的准确性，并以更少的成本实现更多。分段是大数据的倾斜，企业已经形成并将继续形成以影响其的策略是不可思议的。

6.绩效管理是所有事情开始的地方。通过使用程序化查询来接受企业数据库中大数据的重要性，头可以询问诸如最有利的市场细分之类的查询。它可能非常复杂，需要大量的资源; 尽管如此，事情变得更容易了。今天大多数商业智能工具都提供仪表板功能。

7.数据探索是企业目前正在发挥的第二个战略。这个策略大量使用统计学来研究和获得领导者以前可能没有想到的查询的答案。这种方法利用预测建模方法来根据早期的交易和收藏来预测用户行为。

8.社会分析衡量今天存在的大量信息。大部分数据存在于社交媒体平台上。社会分析衡量三大类：意识，参与和口碑或达成。

最终的战略公司的使用被赋予了决策科学。它通常涉及非交易数据的实验和分析，例如客户产生的产品思想和产品评论，以改善决策过程。决策科学家发现社会大数据是进行实地考察和测试假设的一种途径，与社会分析人员不相似。

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