大数据。这是如今在商业世界中被广泛使用的术语之一，坦率地说，是不加区分地使用，即使是我们中最不愤世嫉俗的人也可能对它感到厌倦。它似乎是为了填补日益减少的会议间隙，让商务人士听起来像是跟上了数字时代。
但是关于“大数据”的事情是，尽管它可能被过度使用——偶尔被误用——但它不是一个毫无意义的cliché。数字技术已经席卷了我们曾经工作过的模拟世界，让我们被数据淹没。数字技术越复杂，我们就越容易发送信息，别人也就越容易追踪我们的购买习惯。换句话说，会产生越来越多的数据。
这是一个经常被重复的数据:2013年IBM声称“当今世界上90%的数据都是在过去两年里产生的。”最近的2015年，思科预测2019年产生的数据量将超过之前所有互联网年产生的数据量的总和。而且，在两年内，平均而言，每个人显然都会生产，每秒1.7兆字节的数据．
大数据是……嗯…那就是:大量的信息。具体来说，是可以收集和分析的信息(这是一个普遍接受的数据的广义定义)。
但还有更精确的含义吗?这对市场营销有什么影响?
“大数据”:一个更具体的定义?
“大数据”真正开始崛起是在2010年代初，但根据一份研究报告纽约时报的文字侦探早在上世纪90年代，硅谷就开始使用这种方法。
在1997年,NASA用了这个词提到它面临的一个困难:“(这)是计算机系统的一个有趣的挑战:数据集通常相当大，对主存、本地磁盘甚至远程磁盘的容量都有很大的负担。我们称之为大数据问题。”
事实上，虽然“大数据”似乎没有统一的定义，但大多数定义都提到了数据集大小的问题本质。它们指的是容纳数据的物流，但更重要的是，旧技术在分类和分析大量新数据时遇到的麻烦。
不太正式的定义也将大数据视为一个机会。是的，论点是，我们在数字、统计数据、人口统计数字等等中游泳，但如果我们能利用它们，那么我们就能建立一个比我们以前见过的任何东西都优越的分析图景——几乎在任何学科中都是如此。或者，引用数据专家的一篇博客文章。io。”数据越多越好，前提是你知道如何处理”。
大数据如何应用于营销?
大数据应用于营销的方式数不胜数。以下是其中最重要的几个:
1.广告和内容。数字革命可能使产品的推广更多地涉及到新媒体、新平台、新技术，但它也使跟踪和监控推广的表现变得更简单。一个优秀的数据科学家可以帮助一个组织对其广告和内容进行试验，使用数字信息来确定哪些方法和信息能与客户产生共鸣，哪些方法和信息无法达到预期效果。然后你就有了客户洞察的整个领域，它是如此的广阔，它真的应该有一篇单独的文章来阐述它，甚至是一点点公正。
2.定价。对数据的专业分析可以改变企业的定价方式。2014年，麦肯锡估计，“公司每年做出的定价决策中，有30%不能提供最优价格它提出的解决方案是数据分析:“对于那些能够为大数据的复杂性带来秩序的人来说，价值是巨大的。”
3.优化支出。麦肯锡的另一份重要报告他将商业视为一系列的权衡——例如，价格与数量之间的权衡——并表示“在过去，许多这样的权衡都是通过少量数据和大量直觉做出的。”根据麦肯锡的说法，“新世界”允许企业使用“高级分析——尤其是更实时的数据——来消除大部分猜测”，当试图确保在任何数量的营销活动(从社交媒体到呼叫中心投资，或传统广告到商店装修)上的支出是准确的。
4.预见未来。最好的数据分析不只是帮助营销团队进行增量改进(尽管它们很重要);它可以是完全革命性的。我们开始看到世界各地的例子，大数据被用作一个非凡的预测工具而且预测发展趋势．
作为导入。io博客上写道:“忘掉模仿潮流、商业间谍活动或窃取竞争对手最好的员工吧。数据科学利用已经存在的信息，这些信息指出了趋势走向的方向。”
所有这些事物的共同之处在于:在这个世界上有一半人口可以接入互联网，500亿台设备通过物联网连接的时代，提供的信息本身基本上是无用的，除非它们经过仔细和专业的分析。
因此，数据科学家变得至关重要。但是，在目前，以及在可预见的未来，它们都不够多。
数据科学家:宝贵的资源?
大数据不会是一时的流行，部分原因是市场告诉我们它不是。
自从《哈佛商业评论》将数据科学家的角色描述为“21世纪最性感的工作然而，世界各地仍然存在严重的短缺。工业界需要能够去芜存杂的专业人士，而这样的人才根本不够——甚至远远不够。
2016年，CrowdFlower的一份关于数据科学的报告发现，在接受调查的美国数据科学家中，83%的人表示在他们的领域缺乏合格的人才。该公司在2017年发布了一份类似的报告，但没有提出同样的问题;相反，它询问受访者的“需求”如何。总的来说，89%的数据科学家表示，他们每月至少被联系一次以获得新的工作机会;30%的人说他们每周会被联系好几次。
巨大的市场缺口对企业来说是艰难的，但(正如CrowdFlower的研究所暗示的那样)对数据科学家和那些在不久的将来将成为数据科学专业人士的人来说是辉煌的。
成为合格的
在一个2015年报纸文章，澳大利亚分析专业人员协会首席执行官Jodie Sangster将数据科学家描述为“不仅了解数据，还了解业务，能够在使用数据和推动业务成果之间架起桥梁的人。”
这就是数据科学硕士学位将帮助你成为的人:擅长在特定的商业和营销环境中应用数据分析。
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