隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，數據庫呈現井噴式發(fā)展，出現了各式各樣的產(chǎn)品，如文件存儲數據庫、列存儲數據庫、NewSQL 數據庫。之所有如此，歸結于數據量不斷快速膨脹，傳統數據庫在大數據上的處理性能不能滿(mǎn)足需求等。企業(yè)和開(kāi)發(fā)者趨于去針對不同應用類(lèi)型開(kāi)發(fā)不同的數據庫，來(lái)滿(mǎn)足對特定數據處理的需求。以下是小編為你整理的怎么學(xué)習大數據 ?
阿里巴巴在多種場(chǎng)景下同樣有不同的數據存儲技術(shù)實(shí)踐，比如： ?
海量數據場(chǎng)景下的 OLAP 列式數據庫 —— HiStore
HiStore 是一款基于獨特的知識網(wǎng)格技術(shù)的列式數據庫，定位于海量數據高壓縮比列式存儲，是低存儲成本，低維護成本，海量數據 OLAP 存儲引擎;有效的解決了海量數據存儲的成本問(wèn)題，以及在百億數據場(chǎng)景下支持實(shí)時(shí)高效的多維度自由組合的檢索。適用場(chǎng)景： ?
日志/事件管理系統：調用鏈路日志跟蹤，消息軌跡分析，系統/網(wǎng)絡(luò )安全審計記錄; ?
通信行業(yè)：話(huà)單分析，用戶(hù)行為分析等; ?
大數據量的分析應用：網(wǎng)頁(yè)/在線(xiàn)分析，移動(dòng)分析，客戶(hù)行為分析，營(yíng)銷(xiāo)和廣告數據;《linux就該這么學(xué)》中有相關(guān)知識 ?
數據倉庫/數據集市：實(shí)時(shí)展示統計分析后數據，便于用戶(hù)根據統計結果做決策; ?
對數據存儲成本敏感，查詢(xún)有實(shí)時(shí)性要求的場(chǎng)景應考慮HiStore; ?
物聯(lián)網(wǎng)：保存大量物理節點(diǎn)的采集上報，狀態(tài)等信息，用于后期統計處理; ?
歷史評價(jià)數據，歷史訂單數據等。 ?
應用層面 ?
人類(lèi)所有的知識可以分為三個(gè)大類(lèi)：自然科學(xué)、社會(huì )科學(xué)和人文科學(xué)。一直以來(lái)，營(yíng)銷(xiāo)的科學(xué)性正是因為運用了自然科學(xué)中的數據收集手段，嚴謹的記錄、搜集和分析消費者的各項數據和行為軌跡;同時(shí)又采用了社會(huì )心理學(xué)的方法，通過(guò)現象去解釋人的內心世界。這種主客觀(guān)的結合，讓營(yíng)銷(xiāo)能夠推測與接近市場(chǎng)需求的方向，讓生產(chǎn)者與消費者達到和諧交換。因此，數據與營(yíng)銷(xiāo)之間存在著(zhù)密不可分的關(guān)系。 ?
我們對于數據的計量單位已經(jīng)從位(bit)、字節(B)、千字節(KB)、兆字節(MB)、吉字節(GB)、太子節(TB)等走向了澤字節(ZB)，甚至堯字節(YB)。大數據帶來(lái)的影響不僅是數據量幾何級的增長(cháng)，還有從量變到質(zhì)變的顛覆性變革。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得消費者個(gè)性化需求的日益凸顯，也讓營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域發(fā)生了從“以產(chǎn)品為中心”到“以客戶(hù)為中心”的轉變?；诖髷祿木珳薁I(yíng)銷(xiāo)對企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)戰略帶來(lái)了挑戰也賦予了新的可能。 ?
何為精準營(yíng)銷(xiāo) ?
精準營(yíng)銷(xiāo)(Precision marketing)的概念是由營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家菲利普·科特勒在2005年底提出，他認為企業(yè)需要更精準、可衡量和高投資回報的營(yíng)銷(xiāo)溝通，需要制定更注重結果和行動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)傳播計劃，還有越來(lái)越注重對直接銷(xiāo)售溝通的投資。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是5個(gè)合適，在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)、將合適的產(chǎn)品以合適的方式提供給合適的人。像戀愛(ài)一樣，讓消費者能夠一見(jiàn)鐘情、二見(jiàn)傾心、三定終生，實(shí)現產(chǎn)品與用戶(hù)多維度的契合。 ?
數據貫穿營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程的始末 ?
從啤酒和尿布這個(gè)古老的故事說(shuō)起，沃爾瑪通過(guò)對超市一段時(shí)間的原始交易數據的詳細分析，發(fā)現了這對神奇的組合，將它們放在一起銷(xiāo)售，提升了兩種商品的銷(xiāo)量，這是傳統零售的一個(gè)經(jīng)典故事。 ?
大數據的作用 ?
一旦手機丟失，*時(shí)間掛失sim卡，并趕緊凍結賬戶(hù)。記住一個(gè)公式：手機丟+身份證丟=錢(qián)丟!因為有了這兩大“神器”，你的支付寶、微信支付、手機銀行等賬戶(hù)很容易被不法分子更換密碼，前面說(shuō)了驗證碼是改密碼中很重要的一步，所以要*時(shí)間致電客服掛失sim卡，并且要趕緊將銀行卡、支付寶賬號、微信賬號之類(lèi)的賬戶(hù)凍結。 ?
別隨意填寫(xiě)問(wèn)卷或者參與掃碼活動(dòng)。大家平時(shí)肯定在一些街頭、店鋪門(mén)口等地方，遇到有人讓你幫忙填寫(xiě)調查問(wèn)卷，或者是掃二維碼注冊，然后送你一些小獎品，這種行為也會(huì )造成個(gè)人信息泄露。做這些事情，要了解清楚再進(jìn)行相關(guān)活動(dòng)。
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驗證碼是個(gè)神奇的東西，打死也不能告訴別人。驗證碼有的時(shí)候可能是你卡里的錢(qián)被盜之前的“*一根救命稻草”，支付寶賬號更改密碼是要輸入驗證碼才能完成的，前段時(shí)間比較火的騙術(shù)之“幫你買(mǎi)銀行貴金屬”也是如此，所以大家要像保護銀行卡密碼一樣的保護驗證碼，打死也不要告訴陌生人。 ?
手機號不用了一定要注銷(xiāo)各種綁定的賬號。手機號不用了別以為停機就行了，停用的手機號會(huì )被銷(xiāo)號回收，二次放號給其他人使用。如果你以前用它綁定了微博、微信、支付寶、銀行卡等又沒(méi)取消，就很危險了。所以手機號不用了一定要注銷(xiāo)綁定的各種賬號，另外，*在更換號碼前重新綁定新手機號。 ?
車(chē)票、飛機票要妥善保存好。那回程的票根，你留作紀念，不必害怕面對離別~可以，但是前提是務(wù)必保存好，因為這些票根上面也有你的個(gè)人信息，一旦丟失，被壞人撿到就不好了。 ?
大數據和小數據的商業(yè)價(jià)值 ?
大數據被炒作的過(guò)于神奇，本質(zhì)上其不過(guò)是一個(gè)輔助分析的工具，其不能代替企業(yè)商業(yè)決策，只能提供科學(xué)決策支持。大數據代表的是行業(yè)數據，是宏觀(guān)數據，是統計分析的結果。大數據的應用場(chǎng)景多是宏觀(guān)決策，例如產(chǎn)業(yè)布局、城市規劃、戰略布局、行業(yè)發(fā)展、風(fēng)險控制等。大數據在*和大企業(yè)應用較多，價(jià)值巨大，對經(jīng)濟發(fā)展影響也較大。大數據商業(yè)價(jià)值多應用在于*和社會(huì )，對于企業(yè)也很有幫助。但企業(yè)的數字化之路應該從小數據開(kāi)始。 ?
小數據是圍繞客戶(hù)產(chǎn)生的數據，是客戶(hù)瀏覽行為和消費行為分析的數據，在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)特別是電商企業(yè)應用較廣。小數據對企業(yè)業(yè)務(wù)運營(yíng)非常重要，也是目前數據商業(yè)應用最重要的數據。未來(lái)企業(yè)將以經(jīng)營(yíng)用戶(hù)為中心，用戶(hù)需求分析將是小數據應用的重要領(lǐng)域。小數據代表了用戶(hù)的行為軌跡，代表了用戶(hù)的需求和偏好，可以幫助企業(yè)了解客戶(hù)，為目標客戶(hù)設計產(chǎn)品或將產(chǎn)品推薦給目標客戶(hù)。經(jīng)營(yíng)客戶(hù)的數據就是小數據，其商業(yè)價(jià)值據巨大。 ?
典型的小數據應用案例有嘀嘀打車(chē)，其數據分析和應用團隊有300多人，設計了不同的數據模型，依據客戶(hù)和司機的位置為客戶(hù)推薦出租車(chē)或專(zhuān)車(chē)，依據司機搶單情況來(lái)給司機安排客戶(hù)，依據客戶(hù)訂單多少提升客戶(hù)等級和訂車(chē)優(yōu)先權。另外一個(gè)小數據應用的典型公司是今日頭條，其推薦算法團隊也有幾百人，依據客戶(hù)瀏覽習慣，為客戶(hù)提供內容，包含新聞、財經(jīng)、視頻、專(zhuān)欄等。公司僅有1000人，2015年廣告收入將超過(guò)10億元人民幣，完全是靠數據分析優(yōu)勢成長(cháng)的公司，未來(lái)將成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。 ?
金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)、地產(chǎn)行業(yè)、零售行業(yè)、媒體行業(yè)、航空業(yè)、旅游、酒店、耐用消費品等行業(yè)將成為小數據應用的主要產(chǎn)業(yè)。 ?
