WS DATA

数据科学家将大数据定义为满足四个要求。

体积
这听起来可能很明显，但大数据确实很大——事实上，它比天才还要大。想想银河系中的星星数量、谷歌每年收到的查询数量或收集的有关汽车购买者的数据点数量，你就能想象出关系数据库借助大数据的力量可以处理的数据量。从营销角度来看，商业电子邮件列表中的几百万个名字只是数据库管理员要处理的问题的开始。他们还会查看与这些主要信息相关的数百万个数据点，以绘制出行为、人口统计和公司身份的全貌，不仅针对个人账户，还针对客户角色等聚合工具。

速度
数据库必须像处理小块数据一样快速地处理这些海量数据。营销数据流入系 匈牙利电话号码库 统的速度如此之快，以至于数据输入中的任何瓶颈都可能阻碍整个操作，因此营销数据库经理建立了快速迁移和准确编目数据的方法。数据库处理查询和提供结果的速度也很重要；真正的大数据应用程序导出知识的速度与导入知识的速度一样快。速度使营销数据库能够实时返回 A/B 拆分测试、网站流量和其他基本分析的结果。

种类
流入营销数据库的数据来自众多来源，并非所有来源都遵循统一的格式。从自动收集的网站数据到自助输入订阅页面再到购买记录，数据有多种形式。能够处理来自多个来源的数据并在单个数据库中理解它们，是大数据的另一个标志。在营销方面，处理多样性的能力尤其重要，因为跨渠道数据的集成和比较曾经是出了名的困难。能够将各种数据转化为可操作的见解是数据库管理团队的关键角色之一。



真实性
您的数据有多准确？您如何获取数据？您验证数据的过程是什么？真实性是数据的基本品质；没有它，您就无法产生有意义的结果。数据必须干净才有用，因此数据库服务通常包括数据清理过程，以确保您拥有的信息干净准确。

第五个“V”
虽然前四个“V”适用于一般的数据科学，但营销还需要考虑另一个至关重要的“V”：价值。数据库营销必须带来回报，才能成为您的收入营销计划的一部分。除了营销自动化技术外，您的数据库还提供其自身价值的定量分析。分析可以准确地告诉您您的数据对您的底线有多大的影响，为您提供有关如何优先考虑营销支出的问题的简明答案。