大数据技术的应用项目类型

　　大数据不仅仅是一个数据，它是大数据集的集合，不能使用传统的计算技术来处理，宏观上来讲，它不仅包括需处理的数据，还包括各种工具、技术和框架。而今天我们就来了解一下，大数据技术的应用项目都有哪些类型。

 

　　大数据技术的应用项目类型：

 

　　1、探索交易周期

 

　　那些做电子商务的公司想当然地认为，装几个工具就能掌握网页访客从销售到付款的成交情况。但是很多公司处理的数据集远远不止网页成交率，而且这些数据集主要来自经销商。

 

　　每个经销商提供格式各异的不同数据集。当然，从根本上说，这是一个带有BI/可视化前端的核心ETL/数据整合项目。但是，对许多公司而言，要真正了解交易的生命周期(从开始、进展到结束)比想象中要困难。你需要整合大量的CRM数据、网站分析数据和财务数据，后才能肯定地说：“是的，PPC(点击付费广告)带来了交易，但是40%的客户连一笔交易都未能成功走到付款，那么……”

 

　　2、挖掘潜在客户

 

　　很多公司都想知道你在做什么，然后再根据你的活动情况向你推销产品。例如，你手机上可能装了一个提供遥测数据的app，这样公司就会知道你在商场的哪个位置。凭借这些大数据，他们就能预测你在任意时刻的购买需求。

 

　　3、衡量营销效果

 

　　营销人员做事讲求效益，他们想知道具体要做哪些事情，以及这些事情对KPI有何影响。从本质上说，这又是一个BI项目，而且往往涉及到大量的变更数据捕获(CDC)和ETL数据整合工作。他们测量的实际KPI变化很大，有时还涉及到Kylin或Greenplum等工具中的数据库。至于其他情况，可能属于下一个类别——社交媒体。

 

　　4、测量社交媒体热度

 

　　通常，公众会在公开或半公开的社交网络上谈论你(或你的公司)。在这些地方你可以获取很多有用的信息，比如大家怎么看待你的品牌，你的营销活动是否有成效。既然美国地震勘探局可以通过Twitter探测到地震和震级，那么你也可以通过这样的平台了解刚推出的广告活动效果如何。随着越来越多的专业社交平台出现，对于某些垂直行业而言，其数据采集范围远远不止Twitter和Facebook。

 

　　5、专攻日志文件

 

　　无论是为了入侵检测还是应对安全审计，你都需要捕获并收集日志文件并使其可检索。在这一领域，Splunk无疑大赚了一笔。当然，在大数据中还有其他更灵活的选择。

 

　　6、因为不想买Teradata!

 

　　现在已经不是Teradata独统天下的时代了，大数据正在从边缘向核心发展，而且ApacheKylin的数据库已对所有人开放。得益于Impala、HAWQ和Greenplum，MPP分布式系统的地位也更加重要。那些价格昂贵、功能单一而且还不能兼容其他数据分析的工具，其发展空间越来越小——更别说是那些只能依靠某单一供应商的私有云。

 

　　表示大数据处理和分析的终极目标是借助对数据的理解辅助人们在各类应用中作出合理的决策。在次过程中，深度学习、知识计算、社会计算和可视化起到了相辅相成的作用。