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2016年數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的七大趨勢(shì)
數(shù)據(jù)運(yùn)用就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力，而對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)人員來(lái)講，就是將數(shù)據(jù)運(yùn)用到營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中去，以達(dá)到降低營(yíng)銷(xiāo)成本，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的目的，那么在2016年，數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)有著怎樣的新趨勢(shì)呢?下面小編就來(lái)為大家介紹一下吧!
趨勢(shì)一：算法(Algorithms)的崛起
大數(shù)據(jù)已過(guò)時(shí)，算法正當(dāng)?shù)�。�?shù)據(jù)已經(jīng)成為一種商品，每個(gè)組織都能夠收集和存儲(chǔ)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(gè)組織都可以聘用或培訓(xùn)大數(shù)據(jù)分析人員來(lái)了解數(shù)據(jù)模式。
2016年，人們更加關(guān)注對(duì)已接觸數(shù)據(jù)采取什么行動(dòng)。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(yuǎn)比人類(lèi)做的要好。例如，當(dāng)你訪問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，根據(jù)你手上的資料，快速確定最合適的廣告�；蛘咴诖罅康慕灰讛�(shù)據(jù)中找出異常值來(lái)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(jiàn)證算法商務(wù)的崛起。
趨勢(shì)二：數(shù)據(jù)湖服務(wù)作為一種解決方案(Data-Lake-as-a-Service Solutions)
2015年，我們已認(rèn)識(shí)了數(shù)據(jù)湖。企業(yè)從M2M連接、社交網(wǎng)絡(luò)和遠(yuǎn)程工作人員積累了越來(lái)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(chǔ)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(wù)流程和產(chǎn)品(相比于10年前——2010年)”。在傳統(tǒng)的存儲(chǔ)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(shí)現(xiàn)商業(yè)的數(shù)字化，使之真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)，就像Gartner對(duì)2020年的商業(yè)預(yù)計(jì)一樣。
由于數(shù)據(jù)湖帶來(lái)了相當(dāng)多的挑戰(zhàn)，在2016年，我們將看到數(shù)據(jù)湖管理的未來(lái)：數(shù)據(jù)湖服務(wù)作為一種解決方案，為您的數(shù)據(jù)湖提供一個(gè)完整的管理方案。
數(shù)據(jù)湖服務(wù)將提供主動(dòng)式存儲(chǔ)方案，通過(guò)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(yīng)用才能夠用于對(duì)其進(jìn)行加工處理，包括企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或開(kāi)源技術(shù)，如Apache Hadoop或 Spark。一個(gè)使用了數(shù)據(jù)湖服務(wù)的企業(yè)，每個(gè)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(lái)越多的大數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供這樣的解決方案：給企業(yè)提供一個(gè)完整的、易于使用的、可擴(kuò)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(chǔ)和分析方面具有巨大優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)湖服務(wù)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(lǐng)域的初創(chuàng)公司，將從數(shù)據(jù)湖服務(wù)方案中獲得數(shù)據(jù)湖所有的益處，省去了創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)湖的所有麻煩。
趨勢(shì)三：區(qū)塊鏈將被各行各業(yè)所接受
在過(guò)去的幾年中，我們看到區(qū)塊鏈主要應(yīng)用于比特幣，但區(qū)塊鏈技術(shù)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(gè)區(qū)塊鏈可以被看作是數(shù)字事件的一個(gè)公共分類(lèi)帳或記錄。這個(gè)公共分類(lèi)帳由許多不同當(dāng)事人共享，計(jì)算地理上和計(jì)算上的孤立節(jié)點(diǎn)，并且只有該系統(tǒng)的大部分成員都同意的情況下，這個(gè)記錄才能被更新。只要新信息輸入到分類(lèi)帳，它就不能被擦除，而且所有人可見(jiàn)。因?yàn)閰^(qū)塊鏈的存在，所有輸入到分類(lèi)賬上的信息都是全透明的。
區(qū)塊鏈的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是：該系統(tǒng)是完全透明的，任何人都可以在不損害個(gè)人隱私的情況下，看到哪些交易輸入到分類(lèi)賬。您可以在不透露當(dāng)事人個(gè)人隱私的情況下，記錄事件發(fā)生的事實(shí)，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(shí)它還有更多的可能性。尤其是金融業(yè)將迎來(lái)的區(qū)塊鏈技術(shù)的全面開(kāi)花。世界上許多大銀行正在試用區(qū)塊鏈，更或正在對(duì)區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司進(jìn)行投資。UBS(瑞銀集團(tuán))已經(jīng)創(chuàng)造了一個(gè)區(qū)塊鏈實(shí)驗(yàn)室，Santander正在研究如何使用區(qū)塊鏈管理他們的貸款活動(dòng)，Goldman Sachs (高盛集團(tuán))投資了一個(gè)區(qū)塊鏈初創(chuàng)公司，并且有一個(gè)大財(cái)團(tuán)(R3 ’s global bank partnership)，負(fù)責(zé)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(gè)應(yīng)用程序使用區(qū)塊鏈�；旧先魏未嬖跀�(shù)字化交易的行業(yè)都將會(huì)受益于區(qū)塊鏈技術(shù)，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(chǔ)。未來(lái)一年，更廣泛的采用區(qū)塊鏈將迫在眉睫。
趨勢(shì)四：人力資源分析
對(duì)于大多數(shù)組織而言，人才是最重要的財(cái)富;對(duì)于大多數(shù)高級(jí)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(guó)首席執(zhí)行官們“非常關(guān)注”組織中關(guān)鍵技能的可用性。因此，高級(jí)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(huì)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(mén)新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，但為了更好地提高人力資源的投資回報(bào)率，該業(yè)務(wù)增長(zhǎng)極為迅速。人力資源分析可以被定義為一項(xiàng)大數(shù)據(jù)技術(shù)，使用人力相關(guān)數(shù)據(jù)片段優(yōu)化商務(wù)產(chǎn)出、解決商務(wù)問(wèn)題。因此，人力資源分析越來(lái)越重要。
人力資源分析可以幫助回答一些問(wèn)題，例如：我們?cè)诮M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(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的領(lǐng)導(dǎo)人是誰(shuí)么?員工的精神狀況怎樣……如此等等。
在一個(gè)過(guò)熱的市場(chǎng)，對(duì)人才的爭(zhēng)奪戰(zhàn)愈演愈烈，優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師資源越來(lái)越稀缺，越來(lái)越貴，因此發(fā)現(xiàn)人才不是一件容易的事情。對(duì)于一個(gè)組織而言，了解員工的驅(qū)動(dòng)因素，并且很好的激勵(lì)他們變得越來(lái)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(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量將迅猛增長(zhǎng)。
趨勢(shì)五：智能政府致力于提高社會(huì)和公民體驗(yàn)
對(duì)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(yǔ)言。在適應(yīng)新趨勢(shì)方面，政府是緩慢的，但是在2016年，我們會(huì)看到更多的國(guó)家、地區(qū)和地方政府會(huì)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提高社會(huì)和公民的體驗(yàn)。
政府正在嘗試用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提高公民體驗(yàn)的管理，通過(guò)政府分析、把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策引入到一線員工的管理，從而創(chuàng)造無(wú)摩擦交易，提高政府績(jī)效。一個(gè)政府，或智慧政府，將會(huì)于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)做出重要貢獻(xiàn)，在2016年，在全球范圍內(nèi)將會(huì)有越來(lái)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(dāng)局正努力把政府變成智能政府。他們已經(jīng)開(kāi)始踐行提高客戶(例如，公民)體驗(yàn)，并推動(dòng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)的實(shí)踐。他們已經(jīng)為數(shù)十個(gè)智能政府服務(wù)創(chuàng)建了一個(gè)單獨(dú)的、安全的登錄界面，大量的服務(wù)也都支持移動(dòng)應(yīng)用程序。
最好的智能政府的例子就是愛(ài)沙尼亞。這個(gè)僅有130萬(wàn)公民的波羅的海國(guó)家被聯(lián)合國(guó)提名為“具有十年最優(yōu)電子政務(wù)內(nèi)容“ 。每一次與外部的或內(nèi)部的互動(dòng)都是數(shù)據(jù)化的，愛(ài)沙尼亞政府對(duì)于自己的數(shù)據(jù)具有完全的掌控。此外，議會(huì)正在推行無(wú)紙化辦公，電子簽署法律文件，全電子化商務(wù)，因?yàn)樗械姆⻊?wù)都是互聯(lián)的，所以報(bào)稅非常簡(jiǎn)單。
盡管愛(ài)沙尼亞政府遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在同行的前列，但這個(gè)進(jìn)程遠(yuǎn)沒(méi)有停止。在荷蘭，國(guó)家政府的目標(biāo)是，截止到2017年，從與政府取得聯(lián)系到繳稅，全部實(shí)現(xiàn)工數(shù)字化。
因此在未來(lái)一年，我們將在世界范圍內(nèi)看到越來(lái)越多的政府開(kāi)發(fā)智能方案。我們也將看到更多的政府開(kāi)放自己的數(shù)據(jù)集，應(yīng)用開(kāi)放的API(應(yīng)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(mén)對(duì)接。這不僅能加速政府的智能化過(guò)程，甚至可能收獲更多。
趨勢(shì)六：增強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全、防止數(shù)據(jù)泄露
伴隨著數(shù)字化進(jìn)程，物聯(lián)網(wǎng)將物物連接為網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)的安全變得越來(lái)越重要。在過(guò)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(guó)寬帶服務(wù)供應(yīng)商)的黑客攻擊事件。
基本上，任何組織未來(lái)都可能被黑客攻擊，如果沒(méi)有被黑客攻擊，說(shuō)明其根本不重要。因此，任何組織不僅應(yīng)該把重點(diǎn)放在防止安全漏洞，在遭遇黑客攻擊時(shí)，還要實(shí)施正確的危機(jī)應(yīng)對(duì)計(jì)劃。
2016年，我們會(huì)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(duì)實(shí)物的攻擊。特別是后者，可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)安全產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。畢竟，我們已經(jīng)看到過(guò)黑客遠(yuǎn)程操控毀滅了一輛正在高速路上行駛的吉普車(chē)。
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(kāi)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(duì)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(shì)七：智能機(jī)器帶來(lái)的霧分析(Fog Analytics)起步
霧計(jì)算正在迅速地獲得大量動(dòng)力。霧計(jì)算是指推進(jìn)連接到物聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的云計(jì)算之間的存儲(chǔ)、傳輸和計(jì)算。隨著物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步，霧計(jì)算勢(shì)頭越來(lái)越猛，因?yàn)閭鞲衅髯兊孟喈?dāng)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(gè)網(wǎng)絡(luò)，連接各種設(shè)備，它們產(chǎn)生了大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在設(shè)備和云之間來(lái)回傳輸數(shù)據(jù)變得尤其昂貴，而且花費(fèi)時(shí)間太長(zhǎng)。采用霧計(jì)算或霧分析。霧分析使得智能機(jī)器在當(dāng)?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(jī)器是新的現(xiàn)實(shí)。因此，在未來(lái)的一年，我們將看到更多的智能機(jī)器有著越來(lái)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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