何为大数据呢？根据IDC机构的定义，大数据是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构和技术，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
21世纪什么最贵？大数据
大数据将是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。
电影《天下无贼》里有这样一句经典对白：“21世纪什么最贵？人才！”如今，选项可能还要加上一个：数据。但这个数据，已不是传统意义的数据，而是超大数据、海量数据，也就是现在所谓的“大数据（Big Data）”。如今大数据可谓是风起云涌，红红火火，俨然成为2014年信息技术领域最时髦的词汇了。IBM、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄像是找到了金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念，争抢“头烫汤”。众多中小IT厂商也蜂拥而至，以分得大数据市场的一杯羹。
今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动，全球互联网上的信息总量正以每年30%—50%的速度不断暴涨，包括每天Facebook上分享的几亿条内容，每日15TB的Twitter信息，每天淘宝上数十亿条店铺、商品浏览记录和上亿的成交、收藏记录，以及3000多万条传感器资讯等。市场研究机构IDC的研究结果显示，去年全球创造的信息数量已达1800 EB，并且以每年50%的速度增长，预计2020年，全球一年产生的数字信息将达到35 ZB（1 ZB=1024 EB）。据IDC统计，2011年全球产生的数据总量是1.8 ZB，如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些碟片可环绕地球30圈!
在2012年百度世界营销分论坛上，百度商业产品与技术执行总监郑子斌提出他对大数据时代的见解时说，“在大数据时代，信息将呈爆发式增长，而数据价值密度非常低，找到有价值的数据如同大海捞针，通过什么样的产品平台和方式提炼数据价值，关系企业的生存大计，颇值得大家以战略角度思索！”
可以说，目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门如何通过系统功能来有效利用和整合，挖掘有价值的数据，给公司营销管理提供决策支持，已成为摆在企业老板及其他管理部门面前的难题。
但是今天数联高科软件的大数据处理系统更能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来，将服务领域的客户管理与数据仓库技术集成起来，找出对企业营销具有影响的因素，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值，让企业营销管理“运筹帷幄，决胜千里”。
大数据，重构精确营销模式
大数据时代之前，企业多是采用CRM或BI系统中顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据，以及企业官网的一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%，并不能实现自身客户的洞察和规律的发现。而其他85%的数据，诸如社交群体、喜好、地理位置、盈单率等信息数据和物联网信息，在几年前可能被置之不理。现在，大数据进一步提高了算法和机器分析的作用，这85%的数据开始日显宝贵、作用突出了，并被大数据技术充分地挖掘和运用。
大数据对营销决策数据进行更好的优化。沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及顾问意见等对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可以将数据与交易记录结合，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价方面给出意见，此类方法已经帮助企业减少了17%的存货，同时增加了高利润自有品牌商品的比例。
以前一些CRM系统，只能促使分析报告回答“发生了什么事”，现在一个优秀的大数据系统可以回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”，最终发展为非常活跃的数据仓库，判断“你(用户)想要什么事发生”。据称，集成整合Essbase服务技术的Oracle大数据平台已能为用户提供面向策略级、未知信息分析预测能力和个性化自助式定制等；互联高科技术带给客人方方面面的信息进行充分有效管理并深度挖掘。
如某位客人是某酒店的老主顾，那么大数据系统就会向酒店提供个性化服务，清楚地告知酒店经理人这位客人的习惯和喜好，如是否喜欢靠路边，是否吸烟，是否喜欢大床，喜欢什么样的早餐，甚至从事什么工作，有什么商务需求等。客人入住时，不用客人自己提要求酒店大数据系统就会自动匹配出客人喜欢的房间和服务，大大提升酒店的管理效率。
实现点对点智能广告模式。对于广告主来说，广告核心问题在于：如何从海量数据中寻找目标受众，并投放相应的精准的广告信息。
时下广告不是点对点模式的，而是主从模式，就像单个“老师”（产品）对众多满地跑的“学生”（消费者等受众），可是“老师”却总是抓不住多数的“学生”，把99%的广告费都白白浪费了。随着大数据的发展，这些钱或许会被一一捡回来。
今天，智能的移动微信技术和多种的大数据管理平台已经可以将受众以及广告效果数据整合在单一界面上，让企业主轻易撷取关键指标，包括转化率、流失率和各个渠道的贡献比率等。
更好地进行顾问式营销。比如当一个顾客进入店铺后，零售商利用大数据技术搜索数据库，发现这位顾客是很有价值应该留住，之后他们通过将这位顾客过去的购物历史和从互联高科主页获得的这位顾客的信息综合起来，来了解需要花多少钱留住他，从而确定所售卖物品的合适价格和零售商可以退让的利润空间，最终针对这位顾客给出最佳的优惠策略和个性化的沟通方式。
如今在美国沃尔玛大卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显示出一些附加信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进两三种配酒佳料，正在促销，位于D5货架上，您要购买吗？”这时，顾客也许会惊讶地说：“啊，谢谢你，我正想要，刚才一直没找到，那我现在再去选购。”
这就是沃尔玛在大数据系统支持下实现的“顾问式营销”的一个实例。因为计算机系统早就算计好了，如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉，则有80%的可能需要购买配酒小菜和佐料。提供这一决策分析支持的就是其互联高科后台企业级数据仓库。
大数据时代，要为营销准备什么？
虽然大数据展示非凡的前景和巨大作用，不过，启动大数据营销时，你面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构，来真正地挖掘数据金矿。
确定企业的短中期目标和标准
大数据的资源极为繁杂丰富，如果企业没有明确的目标，就算没有走入迷途至少会觉得非常迷茫。因此，首先，要确定企业运用大数据的短中期目标，定义企业的价值数据标准，之后再使用那些能够解决特定领域问题的工具；逐步推广，步步为营。
储备好大数据相关技术人才
企业运用大数据为营销管理服务之前，信息团队到位是基础。企业的营销团队要能够非常自如地玩转数据。许多人认为社交媒体营销是个有趣的工作，其实它很艰苦。它非常注重数据、衡量标准和数据可视化等问题。要能熟练驾驭，首先要确保企业信息技术人员已经接受过相关的技能培训，了解如何最大化利用大数据的作用和潜力为企业营销服务。
培养内部整合能力
要做好大数据的营销运用，其一，要有较强的整合数据的能力，整合来自企业各种不同的数据源、各种不同结构的数据，如客户关系管理、搜索、移动、社交媒体、数据分析工具、普查数据以及离线数据，这些整合而得的数据才是定向更大目标受众的基础。其二，要有研究分析数据背后价值的能力。未来营销成功的关键将取决于如何在大数据库中挖掘更丰富的营销价值，比如站内、站外的数据整合、多方平台的数据接轨、结合人口与行为数据去建立优化算法等都是未来的发展重点。其三，探索出来之后给予精确行动的营销指导纲领，同时通过此纲领进行精确快速实时性行动。
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