大数据下移动支付的运营

大数据是一个术语，就是一大堆你无法处理的数据，他们的关系非常复杂，有结构化的，半结构化的，也有非结构化的，而且这部分还是占大多数。在一个迅速变得更加智能的世界里，人们每天都会产生大量的信息并上传到互联网。这些数据通常可以为企业提供令人难以置信的数据趋势等方面的信息。数据现在以多种形式出现，从网站cookies到社交媒体帖子，这意味着处理这些信息并不容易。现代世界中数据的非结构性导致越来越先进的分析程序的出现，试图理解这些巨量的数据。大体而言，大数据是指这些数据集，这些数据集太大，不能再通过传统的分析方法进行处理。大数据分析的目标是产生洞察力，转化为有形的商业利益，这些可能与实时事件甚至未来趋势有关。

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息

种类（Variety）：数据类型的多样性

速度（Velocity）：指获得数据的速度

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程

真实性（Veracity）：数据的质量

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

（二）大数据分析的好处

1.能更加全面的看待问题

在今天更精简的大数据分析产品之前，回答诸如“谁是我最好的10个客户”这样看起来很简单的问题可能需要长达60天才能被业务团队分析。即使在找出正确的标准之后，实际编制和分析数据也是一个耗时的过程。问题变得越来越复杂，负担就越来越大。例如，在“谁是最差顾客”这个问题上，试图弄清楚判断这10个最差客户的标准是困难的。之后，实际收集和分析数据可能是一个非常密集的过程。在实际的商业世界中，几乎不可能及时地以相关的方式来回答。大数据最重要的好处之一就是能够更方便地提出问题和回答问题。回答复杂问题的整个过程可以从几个星期，几个星期缩短到几天甚至几个小时或几分钟。

2.数据更加准确

当您将大数据并入业务决策的问答过程中时，您不仅可以更全面地查看答案，还可以获得更准确的视图。就准确性而言，大数据提供的好处是难以估计的。处理数据本身总是带有固有的风险，即错误或不完整的数据可能导致不知情的甚至是错误的决策。大数据分析通过创建更准确和完整的数据视图大大降低了这些风险。通过正确的BI平台，企业可以大量收集数据，从而减少孤立，有价值信息的风险。不准确的数据不仅仅是商业上的不便。如果企业领导者根据不准确的数据做出决策，他们的决定甚至可能会对公司造成危害。至少，这些决定是不理想的。在过去，我曾与一家移动公司合作，每隔60到90天，客户就要求更改部分计划。该公司最初认为客户正在离开加入竞争对手。他们推出了客户保留计划和基于服务的产品来留住客户。他们认为客户因为收到的服务问题而离开公司 - 服务价格过高，客户服务差，或者服务本身不可靠。但随后他们开始深入挖掘数据。他们意识到，他们所谓的客户保留问题实际上是一个文化问题。事实证明，顾客对手机非常“注重时尚”，他们想要最新，最棒的手机。这里的问题是对数据的不准确，不完整的看法。只有在公司对数据有完整的看法后，才能正确分析形势，为他们的问题提供正确的解决方案。

3.为企业带来更多未知的财富