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2019年的大数据趋势(信息图)

大数据 – 正如数据科学家Clive Humby所说的那样,这种新的石油已经曙光,并且已经在各个行业的企业中做出了重大贡献。数字营销也不例外。

不断变化的客户行为和不断增加的在线渠道使企业更加迫切需要投资某种形式的大数据技术。虽然这些工具相对较新且价格昂贵,但这些工具可以帮助分析并为企业提供结构化和非结构化数据的宝贵见解,否则这些数据无法通过传统数据库和分析进行处理。

也就是说,无论您对大数据的理解程度如何,或者您目前正在使用哪些高级工具在您的企业中实施它,了解其持续影响对于了解其可提供的其他功能以及即将推出的技术至关重要。进一步塑造公司长期的决策过程。

继续阅读,我们将讨论2019年企业和数字营销人员应密切关注的大数据的最新趋势和统计数据。

1.更多公司使用云来处理大数据

随着大数据迅速成为商业世界的“必备”,越来越多的公司正在研究云计算,以便更快,更高效地进行数据管理和分析。

根据Ovum的最新数据,大约45%的公司报告称在云中运行至少一些大数据工作负载。这与其他统计数据一致,该统计数据表明,到2020年,至少有三分之一的数据将存在于云中或通过云。

云计算用于大数据的好处很难被高估; 公司将能够以快速,可扩展的方式建立大数据基础设施,同时降低成本,因为他们无需投资和维护内部大数据中心。

这些好处得到德勤研究的支持,该研究表明,公司迁移到云计算的关键影响因素是更快的投资回收期(30%)和更高的敏捷性(29%)

此外,越来越多的云数据库提供商正计划应用机器学习来使其服务产品自主。该倡议的领跑者是Oracle 的“自动驾驶,自我保护和自我修复”云数据库,该数据库承诺为公司提供大型数据基础设施,具有端到端的自动化配置,安全性,更新,可用性,和表现。

2.公司非常需要管理非结构化数据

不同的公司处理不同的数据集,但对于许多人来说,这些数据资产中的大部分都是非结构化的。事实上,最近的一项调查发现,95%的公司都面临着管理非结构化数据的某种需求

在营销组织中,非结构化数据可以包含文本,包括调查回复,销售对话的抄本和社交媒体帖子。其他类型还包括图像,音频文件和视频文件 – 所有这些都无法通过传统数据模型进行管理和分析。

这种增加的需求最有可能导致未来几年大数据分析的支出增加。这一趋势在过去12个月中已经很明显,其中使用描述性和预测性分析的公司比例从40%增加到60%,内容分析使用率从43%增加到54%。在这些技术的流露投资willalso是为什么大数据产业将达到一个原因在2023年估计价值为$ 77国十亿,根据Statista

3.增加流媒体分析的重要性

正如我们之前关于大数据的信息图中所讨论的,大数据的三个主要来源之一是流数据 – 来自连接设备网络并实时到达组织的IT系统的数据。为了管理这个大数据渠道,公司需要实施流式分析。

流分析是基于云的平台,可捕获整个组织的设备和网络中的实时数据,然后实时处理该信息,从而使公司能够快速有效地执行关键任务。

从预测性维护到网络安全和运营优化,除了实时商业智能报告之外,还有一个更具潜力的实际流分析用例。越来越多的供应商也在推进其流媒体分析功能,这将进一步使其成为2019年和未来几年的大数据必备品。

4.数据仓库优化仍然是最重要的大数据用例

优化数据仓库一直被认为是一项复杂而昂贵的工作,但对于确保业务中的有效决策过程至关重要。但是,随着各种大数据分析的可用性,公司现在可以轻松地知道他们可以采用多种方法来优化他们的数据仓库,同时最大限度地降低成本并提高可扩展性。

这尤其是真正的数据重点部门,如广告和政府部门,以及业务部门,如运营部门。根据2018年大数据分析市场报告,大约20%的公司将数据仓库优化视为大数据的关键用例,而超过60%的公司认为它在企业中非常重要。

5.更多公司将大数据视为销售和营销中最大的破坏者

在2018年Mckinsey Analytics调查中,50%的公司报告称分析和大数据从根本上改变了其销售和营销职能部门的业务实践。

无论业务的规模和性质如何,都不能否认大数据已经改变了销售和营销。很少见到那些没有利用某种形式的云分析来衡量参与度并预测当前市场趋势的营销人员。

数据现已成为准确的受众定位和个性化营销的关键,也是了解买方意图的关键。总而言之,必要时,公司必须围绕大数据调整其营销和销售策略,以便在当今的商业世界中生存并保持竞争力。

结论

虽然直觉和经验仍然是制定业务和营销决策的关键因素,但大数据分析的快速发展使公司更有可能提前或甚至提前做出数据驱动的决策。

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