无处不在的大数据场景

生活中大数据应用无处不在，打开手机百度浏览页面，推送的是和自己以前浏览过的内容相关的一些信息；用某宝购物，登陆界面千人千面；出差途中，三大运营商通过数据给我们进行定位和疫情跟踪管控；工作在外，通过互联网大数据能够随时感知家中年迈父母的健康状态……大数据像空气一样，无时无刻不存在于我们的生活和工作中。

借助大数据，商家可以分析用户/消费者的品牌偏好、媒体使用习惯、消费能力、购买观念、购买渠道、产品需求、甚至市场寻购时机等，从而做到千人千面甚至一人千面，实施精准化营销和个性化营销。营销的数字化，是企业数字化转型中非常重要的一个方面，大数据扮演着极其重要的角色。

大数据运营的技术逻辑

大数据运营，必须依赖一套完善的技术系统来支撑，它不仅是“道”这个层面的事情，更多是“器”这个层面的应用。

大数据的感知层，是用来收集大数据的，例如二维码、智能穿戴设备、物联网设备、射频识别技术、GPS等；

大数据的传输层，是用来将感知层收集的数据信息传输给数据平台的中间媒介，包括广电网、通信网、互联网，传输技术从之前的1G一直迭代到今天的5G。

大数据的平台层，主要负责大数据的处理，如数据汇总、数据分类、数据清洗、数据结构化、数据运营计算、数据标签、数据建模、数据预测、自动化推荐引擎等。

大数据的应用层，主要是终端可以直接交互的界面或场景，如手机终端各种APP、机场或银行的电子屏、智能穿戴的交互界面、无人驾驶车载操作系统等。

大数据的平台层，又细分为基础平台、管理平台和应用平台，每一个子平台的定位及功能详见下图。

大数据精准营销的原理

如下图，通过多种渠道（微信、微博、短视频、直播、PC端等）获取的各种用户数据叫原始数据，系统经过统计分析各种原始数据然后给用户贴上事实标签。例如，直播网红薇娅给我们“邻家大姐姐”的感觉，而李佳琪则称成为“口红一哥“，这些既都是我们的感知积累，也是经过数据沉淀后的事实标签。

系统通过建模分析便将海量个体的事实标签升级为群体的模型标签，即某类人的标签。例如具有哪些数据特征的用户忠诚度更高，或者高价值用户普遍具有什么特征等，有了这一步就可以对新获取的用户进行预测分析，这就是预测标签。

例如，我们才富通科技CEO刘华鹏老师在服务某知名服装品牌的电商运营时，企图通过数据分析来对客户进行精准分析。在对20多万会员客户进行参数分析后，发现其中双鱼座、白羊座、双子座、狮子座、天平座用户的忠诚度和复购率比较高，因此我们指导在线客服和新用户在线聊天的时候巧妙植入星座话题，既有效推动和加快了成交，也便于后期进行精准维护和服务。 

大数据推动产业升级变革

在大数据的加持下，很多传统产业正在经历或即将面临变革，汽车产业就是典型代表。以前的汽车只是一辆只有简单物理属性的代步工具，植入物联网、互联网、大数据后，汽车的功能得到了极大延伸，它变成了一个复杂的物理信息系统（CPS），信息和数据交互是他的核心价值。

例如，特斯拉汽车市值截至这篇文章发布时已高达6497亿美元，而传统汽车企业的老大丰田市值为2157亿美元。在大数据的赋能下，传统硬件正变得越来越不值钱，而裹带着巨大可挖掘价值的数据交互正变得越来越值钱。

传统制造业正向敏捷制造、柔性制造、协同制造方向发展，所有环节都掌握在自己手上并不一定最安全和最有价值，数据掌握在自己手上才是关键。用这种思维，我们就不难理解波音公司五万多个零部件都不是自己生产的，小米的制造也是协同外包的。麻雀虽小，五脏俱全不是未来制造业的最好模式，掌握核心技术，将这一点做到极致，成为制造业大数据链条上不可或缺的一个环节才是王道。