大数据这个词如今已经被越来越多的人和企业所熟知，其对生活、经济的影响也是越来越渗透到方方面面，本文带您详细地了解大数据的前世今生，以及其在营销获客过程中所起的作用。
一、大数据的定义：
麦肯锡对大数据的定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集合。信息资产概念的产生将大数据提升到一个高度，鉴于大数据应用的巨大潜力，已经出现了数据科学这一分支，阿里巴巴等也提出了由IT转向DT。
大数据的特点可归纳为4V：Volume规模大、Velocity速度快、Variety类型多、Value价值密度低。
图片来源于网络，侵删其中，Value不是指的大数据价值高，而是大数据中有价值的信息比例即密度并不高，如大海捞针，沙里淘金。
二、大数据的基本架构：
大数据就像石油是工业化时代的液体黄金，数据在数字化时代有如黄金般重要的价值，石油有整个勘探、开采、提炼的过程，数据同样存在收集、清洗、分析、应用的过程。
图片来源于网络，侵删1、数据采集和预处理
对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络数据等，这些结构化和非结构化海量数据是零散的，是数据孤岛，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来分析。
数据采集包括文件日志采集、数据库日志采集、关系型数据可的接入和应用程序的接入等，在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强大的解决方案。因而在选择大数据服务商时需要考虑其综合实力。
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2、数据存储
数据的爆发式增长推动了大数据的存储组件和技术架构日趋成熟，当前各类数据存储组件的设计是为满足不同场景下数据存储的需求，提供不同的数据模型抽象，以及面向在线和离线的不同优化偏向。
3、数据清洗
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值。
从统计上说缺失的数据可能会产生有偏估计，从而使样本数据不能更好地代表总体，而现实中绝大部分数据都包含缺失值，因此如何处理缺失值很重要。一般来说，缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理，处理好这些问题是整个智能化商业分析的基本前提。
在珍岛的运营理念里，大数据营销不仅仅是指跟踪描述消费者画像，还必须具备一定的引流销售套路、流量转化套路、舆情监控等作用，这样才能造就以数据为核心的营销闭环，即消费，数据，营销，效果，再消费。
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