大数据我们已经谈论了很久了，那究竟什么是大数据？

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在过去的几年里，我们听到了很多很多不同方式的大数据，所以，对这个术语的混淆并不感到惊讶。

今天的公司正以前所未有的速度产生并利用数据。但是，有许多公司面临越来越多的数据，但却没有充分利用他们从客户甚至公共数据源收集的数据，无论是因为他们缺乏足够的大数据分析工具和技术，正在查看错误的数据集，或者可能会提出错误的问题。

由于所有的误解和误解，不得不问：

如何定义大数据？

大数据是来自公司内外传统和数字来源的数据集合，代表了持续发现和分析的来源。

有些人喜欢将大数据限制在网络行为和社交网络互动等数字输入中，然而，我们不能排除源自产品交易信息，财务记录和互动渠道（如呼叫中心和销售中心）的传统数据。所有这些都是大数据，即使它可能与现在以指数速率增长的数字数据量相形见绌。

在定义大数据时，理解包含大量信息的非结构化和多结构化数据的组合也很重要。

非结构化数据来自传统数据库或数据模型未组织或轻松解释的信息、文本等。

多结构数据是指各种数据格式和类型，可以从人和机器之间的交互中获得，例如Web应用程序或社交网络。一个很好的例子是网络日志数据，它包括文本和可视图像的组合以及结构化数据，如表单或交易信息。随着数字中断改变了沟通和互动渠道 - 随着营销人员跨设备，网络资产，面对面互动和社交平台增强客户体验，多结构化数据将不断发展。

像全球分析公司Gartner这样的行业领导者使用诸如“volume”（数据量），“velocity”（产生和流入企业的信息的速度）和“variety”（可用的数据类型）之类的短语开始构建大数据讨论。其他人则专注于额外的V，例如大数据的“veracity”（真实性）和“value”（价值）。

有一点很清楚：每个企业都需要充分理解大数据对他们是什么，对他们做什么，对他们意味着什么，以及数据驱动营销的潜力。不要等待，等待只会推迟不可避免的事情，并让解开困惑变得更加困难。

一旦开始处理大数据，你会学到你不知道的东西，你会受到鼓舞采取措施解决任何问题。最重要的是，你可以使用在开发过程中每一步收集到的见解来开始改进你的客户参与策略;这样，你就可以将大数据营销付诸实践，并立即为线下和线上的互动增加更多价值。

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