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一、大数据概念及特征
大数据（Big Data）
是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。它通常具有以下特征（
“5v”特征
）：
讯享网<span style="color:#060607;"><strong>体量大（Volume）</strong></span> <span style="color:#060607;">：数据量巨大，通常从TB（太字节）到PB（拍字节）级别。</span>
<span style="color:#060607;"><strong>速度快（Velocity）</strong></span> <span style="color:#060607;">：数据生成和流转的速度非常快，需要实时处理。</span>
讯享网<span style="color:#060607;"><strong>多样性（Variety）</strong></span> <span style="color:#060607;">：数据类型繁多，包括文本、图像、视频、日志文件等结构化和非结构化数据。</span>
<span style="color:#060607;"><strong>真实性（Veracity）</strong></span> <span style="color:#060607;">：数据的质量和准确性，确保数据的可靠性。</span>
讯享网<span style="color:#060607;"><strong>价值（Value）</strong></span> <span style="color:#060607;">：数据中隐藏着潜在的价值，需要通过分析和挖掘来提取。</span>
大数据这一概念是谁提出？是在什么背景下提出的。
二、大数据价值展望
1、决策支持
大数据的多样性及时效性特点，决定了大数据对公司经营现状和所处的行业环境，能够有更加全面的洞察，公司管理者做出更加科学的经营决策。
2、精确营销
大数据可以为传统市场营销提供更精细化的能力。在客群细分方面，大数据可以为提供更加全面、更加实时的客户特征洞察，帮助定位更加精准的细分人群。在营销时机方面，通过采集用户实时位置、在线浏览、实时交易信息等数据，可以更加精确地识别营销触发事件。在营销策略方面，通过大数据可建立产品和用户之间更加丰富的维度关联信息，给因为运营人员提供更多的营销策略组合测算信息。
3、风险管理
当前风险管理实践中最大的挑战就是缺乏一些重要数据，既然有一些数据，但是数据粒度和数据时效性无法满足需求，使得风险管理效果大大折扣。例如移动互联网的今天，个人互联网使用行为特征，是评估个人行为偏好特征的重要数据，但是金融机构因为缺乏此类互联网数据，严重制约了互联网金融业务拓展，在行业生态中越来越沦为一个资金渠道的被动角色。
4、精细运营
传统企业经营管理中，主要依靠财务报表数据以及有限的经营台账数据，主要在宏观层面帮助企业管理者做决策。但是在企业运行的具体事务方面，例如评估某个流程环节效能，公司产品宣传文案上应当使用哪个图案，客户更偏好哪个产品等。这类运营课题则需要通过采集企业生产经营的各种类型的“大数据”来帮助我们进行分析，找到大数据中隐藏的业务规律。
……未完待续
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