Cuatro características del big data
1. Escala de datos masivos:
La mayor diferencia entre big data y datos tradicionales es la escala de datos masivos, es decir, “en la adquisición”. , almacenamiento, gestión y colecciones de datos cuyos aspectos de análisis van mucho más allá de las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales."
En lo que respecta a los datos propiedad de las empresas comerciales de WiFi, incluso si los datos recopilados por un centro comercial están integrados, es difícil alcanzar este volumen de datos "fuera de alcance";
Sin mencionar Se dice que pocas empresas de WiFi pueden implementar un centro de negocios completo. En la actualidad, la mayoría de las empresas comerciales de WiFi todavía se encuentran en la etapa de desarrollo a pequeña escala y los datos que obtienen son en su mayoría datos de una determinada tienda o negocio individual, que no se pueden llamar big data.
Entonces, para recopilar datos masivos, en términos de las tendencias actuales de desarrollo de la industria, la mejor opción es la cooperación corporativa. A través de la cooperación, se pueden recopilar datos de muchas empresas para completar las áreas en blanco de los datos, aumentar la cantidad de datos y realizar realmente el salto de big data a big data.
En segundo lugar, flujo de datos rápido:
Los datos también son urgentes. Los grandes datos recopilados caducarán y se eliminarán solo si no se distribuyen. Especialmente para las empresas comerciales de WiFi, la mayoría de los datos recopilados por las empresas comerciales de WiFi se refieren al comportamiento comercial de algunos usuarios, que a menudo es urgente.
Por ejemplo, recopilar la trayectoria del comportamiento de consumo diario de un usuario en una tienda de ropa. Si estos datos no se pueden difundir y analizar de manera oportuna y rápida, 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 mediante la circulación continua se 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 único dato de comportamiento no es suficiente para describirlo. En la actualidad, la industria WiFi utiliza big data principalmente para analizar las trayectorias de los usuarios y comprender sus hábitos de comportamiento, a fin de crear retratos de los usuarios y lograr un impulso preciso.
Sin embargo, un único tipo de datos no es suficiente para lograr un perfil de usuario. Por ejemplo, aprendí que algunas empresas pueden utilizar los datos alimentarios de los usuarios en un determinado período de tiempo para enviar información relevante cuando los usuarios ingresan a esta área.
Esta información simplemente analiza los datos dietéticos del usuario durante un período de tiempo y no tiene en cuenta la condición física actual, las necesidades personales ni la asequibilidad financiera del usuario, por lo que la tasa de conversión de este impulso se puede imaginar.
Cuarto, baja densidad de valor:
Los macrodatos en sí contienen cantidades masivas de información. Esta información no requiere un análisis de proceso significativo desde su recopilación hasta su implementación. Sólo a través del análisis se puede transformar big data de datos en valor;
Sin embargo, como todos sabemos, aunque big data contiene una gran cantidad de información, solo una pequeña parte de los datos es realmente utilizable. Seleccionar una pequeña porción de datos a partir de cantidades masivas de datos es una carga de trabajo enorme en sí misma, 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 las capacidades de análisis de decenas, cientos o incluso miles de computadoras puede completar el análisis de datos masivos. Desafortunadamente, la mayoría de las empresas de la industria WiFi 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 implementación del big data en la industria WiFi. Estos factores son difíciles de resolver por sí solos para la mayoría de las empresas de WiFi y requieren la cooperación de toda la industria o incluso de varias industrias para completarlos.
Por supuesto, el big data en sí mismo es valioso. Las empresas de WiFi pueden hacer esto vendiendo big data. Pero en comparación con el valor de los big data obtenidos de la cooperación multilateral, el valor obtenido de las ventas puras es realmente muy pequeño.