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2016年數(shù)據(jù)營銷的七大趨勢
數(shù)據(jù)運用就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實的生產(chǎn)力，而對于營銷人員來講，就是將數(shù)據(jù)運用到營銷活動中去，以達到降低營銷成本，實現(xiàn)精準營銷的目的，那么在2016年，數(shù)據(jù)營銷有著怎樣的新趨勢呢?下面小編就來為大家介紹一下吧!
趨勢一：算法(Algorithms)的崛起
大數(shù)據(jù)已過時，算法正當?shù)馈?shù)據(jù)已經(jīng)成為一種商品，每個組織都能夠收集和存儲大量的數(shù)據(jù)。分析大數(shù)據(jù)也不再那么引人注目了。每個組織都可以聘用或培訓大數(shù)據(jù)分析人員來了解數(shù)據(jù)模式。
2016年，人們更加關注對已接觸數(shù)據(jù)采取什么行動。算法將大行其道。算法能夠定義行為，它們是非常專業(yè)的軟件，能夠很好地執(zhí)行專業(yè)的指令，遠比人類做的要好。例如，當你訪問一個網(wǎng)站時，根據(jù)你手上的資料，快速確定最合適的廣告。或者在大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常值來甄別欺詐行為。
這些算法是非常專業(yè)的人工智能，不是已經(jīng)存在多年的普通人工智能所能比的。但是，非常專業(yè)的AI已經(jīng)存在，2016年我們將見證算法商務的崛起。
趨勢二：數(shù)據(jù)湖服務作為一種解決方案(Data-Lake-as-a-Service Solutions)
2015年，我們已認識了數(shù)據(jù)湖。企業(yè)從M2M連接、社交網(wǎng)絡和遠程工作人員積累了越來越多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖將成為他們的重要數(shù)據(jù)存儲工具。
據(jù)Gartner稱，“到2020年，信息將被用于重新創(chuàng)造、數(shù)字化、或消除80%的業(yè)務流程和產(chǎn)品(相比于10年前——2010年)”。在傳統(tǒng)的存儲解決方案中，數(shù)據(jù)之間是相互孤立的。數(shù)據(jù)湖與之正好相反，它允許存在各處的原始的、質(zhì)樸的信息字節(jié)相互整合、分析。數(shù)據(jù)湖能夠幫助你實現(xiàn)商業(yè)的數(shù)字化，使之真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)，就像Gartner對2020年的商業(yè)預計一樣。
由于數(shù)據(jù)湖帶來了相當多的挑戰(zhàn)，在2016年，我們將看到數(shù)據(jù)湖管理的未來：數(shù)據(jù)湖服務作為一種解決方案，為您的數(shù)據(jù)湖提供一個完整的管理方案。
數(shù)據(jù)湖服務將提供主動式存儲方案，通過整理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大量的應用才能夠用于對其進行加工處理，包括企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫或開源技術，如Apache Hadoop或 Spark。一個使用了數(shù)據(jù)湖服務的企業(yè)，每個月僅需要為十億字節(jié)支付幾美分。
在2016年，我們將看到越來越多的大數(shù)據(jù)供應商提供這樣的解決方案：給企業(yè)提供一個完整的、易于使用的、可擴展的解決方案，省去企業(yè)自建數(shù)據(jù)湖的麻煩。由于數(shù)據(jù)湖在大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和分析方面具有巨大優(yōu)勢，數(shù)據(jù)湖服務解決方案將被用于許多組織中。尤其是規(guī)模較小的組織，例如互聯(lián)網(wǎng)領域的初創(chuàng)公司，將從數(shù)據(jù)湖服務方案中獲得數(shù)據(jù)湖所有的益處，省去了創(chuàng)建和維護數(shù)據(jù)湖的所有麻煩。
趨勢三：區(qū)塊鏈將被各行各業(yè)所接受
在過去的幾年中，我們看到區(qū)塊鏈主要應用于比特幣，但區(qū)塊鏈技術提供了更多的可能性。在2016年，我們將看到很多行業(yè)將采用區(qū)塊鏈。
一個區(qū)塊鏈可以被看作是數(shù)字事件的一個公共分類帳或記錄。這個公共分類帳由許多不同當事人共享，計算地理上和計算上的孤立節(jié)點，并且只有該系統(tǒng)的大部分成員都同意的情況下，這個記錄才能被更新。只要新信息輸入到分類帳，它就不能被擦除，而且所有人可見。因為區(qū)塊鏈的存在，所有輸入到分類賬上的信息都是全透明的。
區(qū)塊鏈的一個關鍵優(yōu)勢是：該系統(tǒng)是完全透明的，任何人都可以在不損害個人隱私的情況下，看到哪些交易輸入到分類賬。您可以在不透露當事人個人隱私的情況下，記錄事件發(fā)生的事實，甚至記錄它的正確性。
雖然大多數(shù)人將區(qū)塊鏈與加密的比特幣聯(lián)系在一起，其實它還有更多的可能性。尤其是金融業(yè)將迎來的區(qū)塊鏈技術的全面開花。世界上許多大銀行正在試用區(qū)塊鏈，更或正在對區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司進行投資。UBS(瑞銀集團)已經(jīng)創(chuàng)造了一個區(qū)塊鏈實驗室，Santander正在研究如何使用區(qū)塊鏈管理他們的貸款活動，Goldman Sachs (高盛集團)投資了一個區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司，并且有一個大財團(R3 ’s global bank partnership)，負責調(diào)查的區(qū)塊鏈的潛力。
然而，在2016年我們將看到，不同行業(yè)的多個應用程序使用區(qū)塊鏈。基本上任何存在數(shù)字化交易的行業(yè)都將會受益于區(qū)塊鏈技術，從金融業(yè)，法律行業(yè)，房地產(chǎn)，公證員，賭博，發(fā)布到數(shù)據(jù)存儲。未來一年，更廣泛的采用區(qū)塊鏈將迫在眉睫。
趨勢四：人力資源分析
對于大多數(shù)組織而言，人才是最重要的財富;對于大多數(shù)高級管理人員而言，人才是重中之重。根據(jù)普華永道的研究，34%的美國首席執(zhí)行官們“非常關注”組織中關鍵技能的可用性。因此，高級管理人員正在尋找其人力資源的確切數(shù)據(jù)，所以，2016年我們會看到人力資源分析將邁出一大步。
人力資源分析雖然是人事部門新的業(yè)務領域，但為了更好地提高人力資源的投資回報率，該業(yè)務增長極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項大數(shù)據(jù)技術，使用人力相關數(shù)據(jù)片段優(yōu)化商務產(chǎn)出、解決商務問題。因此，人力資源分析越來越重要。
人力資源分析可以幫助回答一些問題，例如：我們在組織內(nèi)是否有正確的技能搭配?我們的員工，特別是那些優(yōu)秀的員工是如何工作的呢?我們能更好地預測企業(yè)未來的領導人是誰么?員工的精神狀況怎樣……如此等等。
在一個過熱的市場，對人才的爭奪戰(zhàn)愈演愈烈，優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師資源越來越稀缺，越來越貴，因此發(fā)現(xiàn)人才不是一件容易的事情。對于一個組織而言，了解員工的驅(qū)動因素，并且很好的激勵他們變得越來越重要。因此，在2016年，更多的組織將致力于人力資源分析，這些領域的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量將迅猛增長。
趨勢五：智能政府致力于提高社會和公民體驗
對于那些大的商業(yè)組織而言，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為通用語言。在適應新趨勢方面，政府是緩慢的，但是在2016年，我們會看到更多的國家、地區(qū)和地方政府會采用大數(shù)據(jù)技術來提高社會和公民的體驗。
政府正在嘗試用大數(shù)據(jù)技術來提高公民體驗的管理，通過政府分析、把數(shù)據(jù)驅(qū)動決策引入到一線員工的管理，從而創(chuàng)造無摩擦交易，提高政府績效。一個政府，或智慧政府，將會于實現(xiàn)目標做出重要貢獻，在2016年，在全球范圍內(nèi)將會有越來越多的政府向智能政府方向發(fā)展。
我們已經(jīng)看到一些例子。迪拜當局正努力把政府變成智能政府。他們已經(jīng)開始踐行提高客戶(例如，公民)體驗，并推動知識經(jīng)濟的實踐。他們已經(jīng)為數(shù)十個智能政府服務創(chuàng)建了一個單獨的、安全的登錄界面，大量的服務也都支持移動應用程序。
最好的智能政府的例子就是愛沙尼亞。這個僅有130萬公民的波羅的海國家被聯(lián)合國提名為“具有十年最優(yōu)電子政務內(nèi)容“ 。每一次與外部的或內(nèi)部的互動都是數(shù)據(jù)化的，愛沙尼亞政府對于自己的數(shù)據(jù)具有完全的掌控。此外，議會正在推行無紙化辦公，電子簽署法律文件，全電子化商務，因為所有的服務都是互聯(lián)的，所以報稅非常簡單。
盡管愛沙尼亞政府遠遠走在同行的前列，但這個進程遠沒有停止。在荷蘭，國家政府的目標是，截止到2017年，從與政府取得聯(lián)系到繳稅，全部實現(xiàn)工數(shù)字化。
因此在未來一年，我們將在世界范圍內(nèi)看到越來越多的政府開發(fā)智能方案。我們也將看到更多的政府開放自己的數(shù)據(jù)集，應用開放的API(應用程序編程接口)使初創(chuàng)公司和企業(yè)夠輕松地與政府部門對接。這不僅能加速政府的智能化過程，甚至可能收獲更多。
趨勢六：增強大數(shù)據(jù)安全、防止數(shù)據(jù)泄露
伴隨著數(shù)字化進程，物聯(lián)網(wǎng)將物物連接為網(wǎng)絡，大數(shù)據(jù)的安全變得越來越重要。在過去的幾年里，我們已經(jīng)遭遇了許多大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露事件，包括Ashley Madison hack(婚外情網(wǎng)站)和TalkTalk公司(英國寬帶服務供應商)的黑客攻擊事件。
基本上，任何組織未來都可能被黑客攻擊，如果沒有被黑客攻擊，說明其根本不重要。因此，任何組織不僅應該把重點放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻擊時，還要實施正確的危機應對計劃。
2016年，我們會看到更多的數(shù)據(jù)泄露新聞，更多組織犯傻試圖掩蓋，更多由物聯(lián)網(wǎng)引起的對實物的攻擊。特別是后者，可能會對數(shù)據(jù)安全產(chǎn)生深遠影響。畢竟，我們已經(jīng)看到過黑客遠程操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車。
因此，2016年，我們將看到組織是如何管理他們的數(shù)據(jù)保證數(shù)據(jù)安全，包括黑客攻擊前、攻擊中、攻擊后的各種管理措施。組織將增加安全開支，與有道德的黑客合作提高數(shù)據(jù)安全，改善內(nèi)部流程使得員工對于黑客更加警惕。畢竟，通常情況下人是公司安全協(xié)議中最薄弱的一環(huán)。
趨勢七：智能機器帶來的霧分析(Fog Analytics)起步
霧計算正在迅速地獲得大量動力。霧計算是指推進連接到物聯(lián)網(wǎng)的終端設備和存儲數(shù)據(jù)的云計算之間的存儲、傳輸和計算。隨著物聯(lián)網(wǎng)的進步，霧計算勢頭越來越猛，因為傳感器變得相當精密，它們現(xiàn)在可以收集大量數(shù)據(jù)。
想象一下，你有一個網(wǎng)絡，連接各種設備，它們產(chǎn)生了大量的實時數(shù)據(jù)。在設備和云之間來回傳輸數(shù)據(jù)變得尤其昂貴，而且花費時間太長。采用霧計算或霧分析。霧分析使得智能機器在當?shù)貓?zhí)行一部分分析，只將分析結(jié)果發(fā)送到云端。
據(jù)Gartner稱，智能機器是新的現(xiàn)實。因此，在未來的一年，我們將看到更多的智能機器有著越來越多的精密傳感器，能收集大量的數(shù)據(jù)。組織將不得不轉(zhuǎn)向霧分析，以便數(shù)據(jù)易于管理，保持洞察力可用并盡可能降低成本。
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