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大數據席卷全球的趨勢下，我們可以非常明顯地體驗到，數據信息在遭受很多的高度重視，從國家到企業，每個方面都認同數據信息的使用價值，而在不同行業領域之中，云計算技術的運用，將產生新的未來發展途徑。

首先要分辨數據信息的使用和大數據的運用是兩種不一樣緯度的定義。數據信息很有可能包含會計excel表、客戶資料、商品目錄和商業機密等，甚至有大家日常每走動的一步都是有手機app自動保存行程安排，互聯網上的溝通交流根據QQ、手機微信超越了時光的界線，這種全部都是數據信息，但還并不是大數據。

大量化、多元化、快速化，使用價值相對密度低便是大數據的明顯特點，換句話說，僅有擁有這種特征的數據信息，才算是大數據。

1、根據大數據的營銷推廣

在信息時代來臨前，企業網絡營銷只有使用傳統式的銷售數據分析，包含客戶關系管理智能管理系統中的客戶資料、廣告效應、展覽會等一些線下推廣活動的實際效果。數據信息的來源于**顧客某一方面的比較有限信息內容，不可以給予充足的顯示和線索。網絡時代產生了新種類的數據信息，包含應用平臺的數據信息、所在位置的數據信息、電子郵件數據信息、社交媒體數據信息等。

互聯網時代的企業網絡營銷能夠依靠云計算技術將新種類的信息與傳統式數據信息開展融合，進而更***地知道顧客的信息內容，對消費者人群開展細分化，隨后對每一個人群采用合乎實際要求的專業行動，也就是開展大數據營銷。

2、根據大數據的智能推薦

伴隨著網絡時代的快速發展和信息時代的來臨，大家慢慢從信息內容不足的時期踏入了信息過載的時期。為了更好地讓消費者從海量數據中**率地獲得自身需要的信息內容，推薦算法應時而生。

推薦算法的首要目標便是聯絡客戶和信息內容，它一方面協助客戶發覺對自身有價值的信息內容，另一方面讓數據可以呈現在對它喜歡的客戶眼前，進而達到信息內容顧客和信息內容經營者的互利共贏。

3、大數據預測

大數據預測是互聯網大數據最主要的運用，它將傳統定義的預測分析擴展到現測。大數據預測的優點表現在，它把一個十分艱難的預測分析難題，轉換為一個相對性簡易的表述難題，而這也是傳統式小數據壓根無法企及的。

4、大數據在金融業的運用

金融業是非常典型的數據驅動領域，每日都是發生很多的數據信息，包括交易、報價、業績報告、消費者研究報告各種指數等。因此，金融業有著充足的數據信息，數據信息層面較為普遍，網站安全性也很高，充分利用的信息就可以研發出許多應用領域。

5、大數據在零售行業的運用

依據已經有的銷售數據，對銷售市場做好分析，例如：是不是應當發布營銷活動，商品的陳列設計、包裝是不是需要提升，顧客選購動因等。根據分析數據來發掘新客戶、提高客戶粘性、減少用戶流動率等目地。

大數據的應用的關鍵環節是數據來源.實用化和價值創造；數據資料遍布不均勻，大數據的應用在數據信息聚集行業更易得到提升；須對不合理的領域管理機制做好改革創新,以推動互聯網大數據在已經有每個行業領域中運用。

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