Cuatro características del big data
Las cuatro características principales del big data se presentan a continuación:
1 Escala de datos masivos:
La mayor diferencia entre el big data y los datos tradicionales es la escala de datos masiva, que es tan grande que "las colecciones de datos superan en gran medida las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales en términos de adquisición, almacenamiento, gestión y análisis".
En lo que respecta a los datos propiedad de las empresas comerciales de WiFi, incluso si los datos recopilados por un centro comercial o un centro comercial están integrados, es difícil alcanzar este tipo de "fuera de alcance". volumen de datos;
Sin mencionar que pocas empresas de WiFi pueden implementar un centro comercial completo. La mayoría de las empresas de WiFi comerciales todavía se encuentran en la etapa de desarrollo a pequeña escala. Los datos obtenidos son principalmente los datos de una determinada tienda o. una única entidad comercial, a la que no se puede recurrir para big data.
Entonces, si desea recopilar cantidades masivas de datos, en términos de la tendencia actual de desarrollo de la industria, la mejor opción es la cooperación empresarial. A través de la cooperación, se pueden recopilar datos de múltiples empresas para completar las áreas en blanco. de datos y aumentar la cantidad de datos, realmente darse cuenta del salto de big data a big data.
En segundo lugar, flujo de datos rápido:
Los datos también son urgentes. Si el big data recopilado no se transfiere, eventualmente caducará y será descartado. Especialmente para las empresas comerciales de WiFi, los datos recopilados por la mayoría de las empresas comerciales de WiFi se basan en los comportamientos comerciales de algunos usuarios, y estos comportamientos suelen ser urgentes.
Por ejemplo, los datos recopilados por un determinado usuario Hoy en día, si la trayectoria del comportamiento de consumo de los centros comerciales de ropa no se puede difundir rápidamente y analizar de manera oportuna, entonces los datos recopilados esta vez pueden perder valor, porque este usuario no compra ropa todos los días. Los datos que se mueven rápidamente son como agua que fluye constantemente. Sólo un flujo constante puede garantizar la frescura y el valor de los big data.
Tercero, diversos tipos de datos:
La tercera característica del big data es la diversidad de tipos de datos. En primer lugar, el usuario es un individuo complejo y un solo dato de comportamiento no es suficiente. . Describe al usuario. En la actualidad, el uso de big data por parte de la industria WiFi se realiza principalmente mediante el análisis de las trayectorias de los usuarios y la comprensión de los hábitos de comportamiento de los usuarios, creando así retratos de los usuarios para lograr un impulso preciso.
Sin embargo, un solo tipo de datos no es suficiente para lograr la elaboración de perfiles de usuario. Por ejemplo, el autor ha aprendido anteriormente que algunas empresas pueden utilizar los datos dietéticos del usuario en un área determinada durante un período de tiempo determinado. y así crear un perfil de usuario cuando el usuario ingresa. En esta área se empuja información relevante;
Sin embargo, esta información simplemente analiza los datos dietéticos del usuario durante un período de tiempo y no tiene en cuenta los del usuario. Condición física actual, necesidades personales y asequibilidad financiera. Espere, así se puede imaginar la tasa de conversión de este tipo de impulso.
Cuarto, baja densidad de valor:
Los big data en sí contienen información masiva. Esta información no requiere un análisis de proceso importante desde la recopilación hasta la realización. Solo a través del análisis se pueden realizar big data. La transformación de datos en valor;
Pero como todos sabemos, aunque los big data contienen cantidades masivas de información, solo una pequeña parte de los datos que son realmente utilizables pueden ser una pequeña parte de los datos. Extraer una pequeña parte de los datos a partir de datos masivos en sí es un desafío enorme, por lo que el análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube.
Solo la computación en la nube que integra docenas, cientos o incluso miles de capacidades de análisis informático puede completar el análisis de datos masivos. Desafortunadamente, la mayoría de las empresas de la industria WiFi actualmente no tienen capacidades de computación en la nube.
Los cuatro puntos anteriores no son solo las características del big data, sino también las razones que afectan la realización del big data en la industria de WiFi. Estos factores son difíciles de resolver por sí solos para la mayoría de las empresas de WiFi. Necesitamos trabajar con toda la industria e incluso con múltiples empresas de cooperación entre industrias.
Por supuesto, los big data en sí son valiosos y las empresas de WiFi pueden monetizarlos vendiendo big data. Sin embargo, en comparación con el valor de los big data que se pueden obtener a través de la cooperación multipartita, el valor obtenido de ellos. Las ventas simples son realmente muy pocas.