大數(shù)據(jù)處理技術架構及分析

  培訓講師:駱飛

講師背景:
駱飛老師北京郵電大學-移動互聯(lián)網(wǎng)與信息化實驗室-研究員;北京郵電大學-信息與通信工程學院-外聘講師;網(wǎng)銳國家網(wǎng)絡實驗室-研究員;中國移動集團廣東移動有限分公司特邀講師;中國移動集團山東移動有限分公司特邀講師。2006年中國移動通信集團光傳輸 詳細>>

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大數(shù)據(jù)處理技術架構及分析詳細內(nèi)容

大數(shù)據(jù)處理技術架構及分析


大數(shù)據(jù)處理技術架構和分析

? 課程背景
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)似乎每隔五六年就要經(jīng)歷一次“改朝換代”,2005年搜索營銷的風頭完全蓋
過門戶網(wǎng)站,搜索營銷成了最主流的互聯(lián)網(wǎng)營銷模式;2011年,社會化營銷又似乎大有超
越搜索營銷的意思,最典型的代表就是Facebook,F(xiàn)acebook正在和現(xiàn)階段同樣依賴廣告
收入的谷歌短兵相接。2011年Facebook總營收達到37.11億美元,正式超過
Yahoo和Google成為美國最大在線廣告商,在全球擁有8.45億月活躍用戶。
  現(xiàn)在,社會化營銷正在確立一個不亞于傳統(tǒng)搜索引擎的在線營銷新市場,而且,社
會化營銷的投資回報率也遠遠高于傳統(tǒng)搜索引擎。雖然在國外,F(xiàn)acebook所引領的社會
化營銷風生水起,但聚焦國內(nèi),社會化營銷才剛剛起程,目前不但市場化程度低,而且
缺乏產(chǎn)業(yè)鏈共識的標準和方法論支持。
  
? 課程對象
市場線條全體員工
? 課程目的
“大數(shù)據(jù)”的意義并不僅僅在于“大容量”,更重要的是,通過對海量數(shù)據(jù)的整合、挖掘
和分析,可以創(chuàng)造出新的價值。
? 課程要點
1、全球及中國大數(shù)據(jù)營銷的思想、模式、技術和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
2、中國信息產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)營銷的現(xiàn)狀
3、中國移動大數(shù)據(jù)營銷的建議
? 課程時長
半天(3個小時)共1期
? 課程大綱
1. 騰訊科技發(fā)布2013移動互聯(lián)網(wǎng)趨勢
1、趨勢一:規(guī)模龐大:邁向5億智能手機規(guī)模
2、趨勢二:競爭劇烈:同質(zhì)化競爭+巨頭介入
3、趨勢三:渠道整合:用戶獲取成本增加,應用商店將整合并提供精細化流量服務


4、趨勢四:貨幣化推進:除了游戲虛擬道具,廣告、重計費游戲、O2O探索
5、趨勢五:大數(shù)據(jù)時代用戶需求的挖掘
6、趨勢六:用移動服務增值傳統(tǒng)行業(yè)
2. 什么是大數(shù)據(jù)?
1、大數(shù)據(jù)(Big data)的前世今生
假如我們有了一個數(shù)據(jù)預報臺,就像為企業(yè)裝上了一個GPS和雷達,企業(yè)的出海將
會更有把握?!R云2012年網(wǎng)商大會演講
2、大數(shù)據(jù)的4V特征
2.1 1V-Volume,數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別
2.2 2V-
Variety,數(shù)據(jù)類型繁多。網(wǎng)絡日志、圖片、視頻、地理位置信息、購物等等
2.3 3V-
Value,價值密度低。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅一兩秒


2.4 4V- Velocity, 處理速度快。1秒定律。這一點和傳統(tǒng)的data
mining有著本質(zhì)不同
3、大數(shù)據(jù)的市場容量
3.1 中國:
3.1.1 2011年大數(shù)據(jù)市場元年
3.1.2 2012年大數(shù)據(jù)市場規(guī)模4.5億
3.2 全球:
3.2.1 目前,大數(shù)據(jù)形成的市場規(guī)模在51億美元左右
3.2.2 2017年,此數(shù)據(jù)預計會上漲到238億美元
4、大數(shù)據(jù)的價值
4.1 縱向:消費者、企業(yè)與價值鏈
4.2
橫向:“大交易數(shù)據(jù)”(比如支付寶的交易數(shù)據(jù))和“大交互數(shù)據(jù)”(比如一些社交網(wǎng)站,
移動互聯(lián)網(wǎng)新媒體等)
4.3
兩類數(shù)據(jù)融合:容易洞察“客戶足跡”,掌控消費趨勢、開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品和推進精確營銷
三、大數(shù)據(jù)的應用
1、企業(yè)大數(shù)據(jù)應用需求旺盛
2、大數(shù)據(jù)行業(yè)應用契合度:通信、IT領域,政府、醫(yī)藥、科學、制造以及氣象等等

3、通信業(yè)的大數(shù)據(jù)經(jīng)典應用
3.1 XO Communications使用IBM SPSS預測分析軟件,減少近一半客戶流失率
3.2
電信業(yè)者透過數(shù)以萬計客戶資料分析出多種使用者行為和趨勢,賣給需要的企業(yè)
3.3
中國移動通過大數(shù)據(jù)分析,對企業(yè)運營的全業(yè)務進行針對性監(jiān)控、預警、跟蹤
3.4 NTT
docomo把手機位置信息和互聯(lián)網(wǎng)信息結合,為顧客提供附近的餐飲店信息,接近末班車
時間時,提供末班車信息服務
四、大數(shù)據(jù)對運營商的機遇和挑戰(zhàn)
1、大數(shù)據(jù)時代的新商務戰(zhàn)略
1.1 重塑客戶行為
1.2 創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務
1.3 數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)整合
2、大數(shù)據(jù)對運營商的機遇和挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)的發(fā)展給運營商的營銷帶來巨大的變革,甚至讓營銷這個消耗運營商大量資源
的成本型中心直接成為公司的利潤中心?!氯痣娦抛稍?年的追蹤與研究指出
2.1 挑戰(zhàn)
2.1.1
需要處理的數(shù)據(jù)量日益龐大,目前還難以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效存儲和訪問
2.1.2 傳統(tǒng)技術無法應對高并發(fā)讀寫的需求
2.1.3 數(shù)據(jù)模型擴展困難,其變更涉及復雜龐大的工作
2.1.4
需要處理的數(shù)據(jù)類型趨于多樣化(話單、圖片、音頻、視頻、大段落文本等)
2.1.5 大量的中小行業(yè)應用服務器難以方便地實現(xiàn)橫向擴展
2.1.6 運營商調(diào)快分割比較嚴重,部門之間的互相溝通協(xié)作存在一定的障礙
2.2 機遇
運營商挖掘大數(shù)據(jù)金礦可用的幾種模式
2.2.1 數(shù)據(jù)存儲空間出租
2.2.2 客戶關系管理
2.2.3 企業(yè)經(jīng)營決策指導
2.2.4 個性化精準推薦
2.2.5 建設本地化數(shù)據(jù)集市
2.2.6 數(shù)據(jù)搜索
2.2.7 創(chuàng)新社會管理
2.2.8 大數(shù)據(jù)大營銷
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