數(shù)據(jù)收集的兩個(gè)重要渠道是什么？大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)推動(dòng)著渠道未來(lái)的技術(shù)和服務(wù)。大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)推動(dòng)著渠道未來(lái)的技術(shù)和服務(wù)，大數(shù)據(jù)時(shí)代，渠道最受歡迎的兩個(gè)技術(shù)是存儲(chǔ)和備份，包括產(chǎn)品和服務(wù)，大數(shù)據(jù)攻略案例分析及結(jié)論我們將迎來(lái)一個(gè)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個(gè)大數(shù)據(jù)的90%以上，所以沒(méi)有物聯(lián)網(wǎng)就沒(méi)有大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷有哪些實(shí)現(xiàn)方式？精準(zhǔn)營(yíng)銷簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是利用現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的營(yíng)銷活動(dòng)，這需要建立在精準(zhǔn)定位和分析的基礎(chǔ)上。運(yùn)營(yíng)商的精準(zhǔn)營(yíng)銷可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行。首先，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷要解決的首要問(wèn)題是數(shù)據(jù)整合和匯聚。目前運(yùn)營(yíng)商利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)碎片化，即信息系統(tǒng)碎片化。在很多信息系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)分散在互不相連的數(shù)據(jù)庫(kù)中，相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)也存在于不同的部門。如何將這些孤立、錯(cuò)位的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)放、互聯(lián)、交換、共享，實(shí)現(xiàn)技術(shù)共享，才能將大數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略案例分析及結(jié)論我們將迎來(lái)一個(gè)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。中國(guó)企業(yè)離這場(chǎng)革命還有多遠(yuǎn)？還有追上領(lǐng)導(dǎo)要多快？{研究結(jié)論} ■大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的本質(zhì)是影響消費(fèi)者購(gòu)物前心理路徑的問(wèn)題，這在大數(shù)據(jù)時(shí)代之前很難做到?！鰧?duì)于傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，打通線上線下?tīng)I(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式，都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，比如O2O。■雖然大數(shù)據(jù)應(yīng)用傾向于大數(shù)據(jù)營(yíng)銷，但對(duì)于一些企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用早已超出了營(yíng)銷的范疇，進(jìn)入了企業(yè)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、物流、庫(kù)存、網(wǎng)站、店內(nèi)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

1、大數(shù)據(jù)技能橫向擴(kuò)展初期要解決的問(wèn)題是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算。近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)量的速度越來(lái)越快，傳統(tǒng)的通道存儲(chǔ)和計(jì)算會(huì)遇到瓶頸，而大數(shù)據(jù)通道是分布式架構(gòu)，理論上可以無(wú)限擴(kuò)展，因此可以更好地適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。2.通過(guò)使用單個(gè)集群，資源共享企業(yè)可以將部分分解為整體，整合所有可用的服務(wù)器資源，以一致的方式向外界提供所有人才，從而完成一個(gè)細(xì)粒度的資源調(diào)度機(jī)制。

3.數(shù)據(jù)共享使用單一的存儲(chǔ)架構(gòu)，企業(yè)內(nèi)部的所有數(shù)據(jù)都可以聚集在一個(gè)集群中，方便了各種交易數(shù)據(jù)的整合和應(yīng)用，從而充分利用大數(shù)據(jù)技能和總數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)。4.服務(wù)共享在一致的服務(wù)架構(gòu)之后，一組一致的服務(wù)設(shè)計(jì)規(guī)則可以應(yīng)用于所有的服務(wù)完成。例如，一個(gè)表數(shù)據(jù)可以由文件或接口共享。我們同意后，各部門可以統(tǒng)一使用，避免了煙囪架構(gòu)，直接降低了重復(fù)開(kāi)發(fā)的成本。

開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)平臺(tái)的操作方法如下。1.選擇操作系統(tǒng)。操作系統(tǒng)一般使用開(kāi)源版本的RedHat、Centos或Debian作為底層構(gòu)建通道。需要根據(jù)大數(shù)據(jù)通道中要建立的數(shù)據(jù)，分析事物能夠支持的系統(tǒng)，正確選擇操作系統(tǒng)的版本。2.建立Hadoop集群。Hadoop作為開(kāi)發(fā)和運(yùn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的軟件通道，在大量廉價(jià)計(jì)算機(jī)組成的集群中實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算。

惡意消費(fèi)是指消費(fèi)者為了達(dá)到某種個(gè)人目的，不按照常規(guī)消費(fèi)來(lái)達(dá)到自己想要的目的。也叫非正常消耗。這可能違法，也可能不違法。第一種情況，商家在向消費(fèi)者銷售產(chǎn)品時(shí)，會(huì)將一些質(zhì)量差、有缺陷的商品作為好產(chǎn)品的價(jià)格賣給消費(fèi)者；第二種情況是摻假，即商家采用一些虛假、不正當(dāng)?shù)氖侄?，向消費(fèi)者銷售的商品重量與應(yīng)當(dāng)給消費(fèi)者的商品實(shí)際重量不符；第三種情況是商家在處理一些殘次品或者殘次品甚至盜版產(chǎn)品時(shí)，告訴消費(fèi)者商品是正品，以正品價(jià)格賣給消費(fèi)者；第四種情況是商家通過(guò)跳價(jià)、清倉(cāng)價(jià)、最低價(jià)等一些打折活動(dòng)吸引消費(fèi)者眼球，但實(shí)際商品價(jià)格沒(méi)有變化；第五種情況是商品的說(shuō)明或者商品的樣品與商品的實(shí)際情況有出入；第六種情況是商家通過(guò)電視、電影、雜志等媒體對(duì)商品進(jìn)行虛假宣傳；第七種情況是商家以其他任何虛假手段或虛假信息或不正當(dāng)手段欺騙消費(fèi)者。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)推動(dòng)了渠道未來(lái)的技術(shù)和服務(wù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，渠道中最受歡迎的兩個(gè)技術(shù)是存儲(chǔ)和備份，包括產(chǎn)品和服務(wù)。企業(yè)可以使用這些設(shè)備和技術(shù)來(lái)確保在需要時(shí)完成關(guān)鍵任務(wù)、歸檔和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。但這些技術(shù)的問(wèn)題在于，存儲(chǔ)在其中的數(shù)據(jù)毫無(wú)用處。換句話說(shuō):存儲(chǔ)數(shù)據(jù)讓企業(yè)白花錢。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，許多供應(yīng)商充分利用大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，將有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品和服務(wù)推向市場(chǎng)。

這也反映出企業(yè)已經(jīng)負(fù)擔(dān)不起數(shù)據(jù)閑置的成本。處理數(shù)據(jù)已經(jīng)是一項(xiàng)大業(yè)務(wù)。根據(jù)德勤的數(shù)據(jù)，今年企業(yè)軟件的總銷售額將超過(guò)270億美元，其中約四分之一來(lái)自大數(shù)據(jù)、企業(yè)資源管理和商業(yè)智能。大數(shù)據(jù)的目標(biāo)相對(duì)簡(jiǎn)單:充分利用存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中的閑置和非盈利數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)，發(fā)掘新的機(jī)會(huì)，促進(jìn)更高層次的銷售。此外，大數(shù)據(jù)更多的是降低風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，它使企業(yè)管理者能夠更好地了解他們的業(yè)務(wù)環(huán)境，以做出更明智和準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)決策。

有三個(gè)重要的數(shù)據(jù)收集渠道。分別是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、Web系統(tǒng)、傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，所以這是數(shù)據(jù)采集的三個(gè)主要渠道。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個(gè)大數(shù)據(jù)的90%以上，所以沒(méi)有物聯(lián)網(wǎng)就沒(méi)有大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)大多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常有兩種收集方式，一種是消息，一種是文件。

網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是另一個(gè)重要的數(shù)據(jù)收集渠道。隨著Web2.0的發(fā)展，整個(gè)Web系統(tǒng)涵蓋了大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不同于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。Web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的價(jià)值密度比較高，所以科技公司通常會(huì)非常重視Web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過(guò)程。目前，Web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集通常由網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)可以用Python或Java語(yǔ)言編寫(xiě)。通過(guò)給爬蟲(chóng)增加一些智能操作，爬蟲(chóng)也可以模擬人工的數(shù)據(jù)抓取。

在分析上市公司會(huì)計(jì)報(bào)表反映其財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量的真實(shí)程度時(shí)，首先需要收集大量的公開(kāi)信息。這些信息可以分為兩類:一類是上市公司歷年公布的年報(bào)、中報(bào)、季報(bào)、董事會(huì)公告等公告；另一個(gè)是政府公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和報(bào)告，這些信息的主要來(lái)源是報(bào)紙、雜志和互聯(lián)網(wǎng)。