Beau temps pour le démarrage d'un site web lundi
2023-04-17Quelles sont les méthodes utilisées pour optimiser un site web après sa conception et sa construction ?
2023-04-21Indépendamment des marques individuelles analysées, il est clair que ces marques ne sont souvent pas associées à un seul produit, mais peuvent être accompagnées d'une variété de produits distinctifs. Cette tendance est particulièrement marquée dans les secteurs de l'automobile et de l'informatique.
Toutes les entreprises ne disposent pas de ressources en matière de big data. Outre les entreprises nationales Baidu, Alibaba et Tencent, les entreprises étrangères Google, Amazon, Facebook et d'autres géants de l'internet disposent également d'une multitude de ressources en matière de big data, tandis que la plupart des entreprises ordinaires ne disposent pas de ressources en matière de big data, les données dont elles disposent ne pouvant être considérées que comme des "petites données". Les "big data" et les "small data" sont tous deux des produits de l'environnement des données. Afin de concevoir des services personnalisés à l'aide de petites données, nous devons apprendre à faire la distinction entre les big data et les petites données. Il existe un principe simple pour faire la distinction entre les big data et les small data, à savoir la quantité de données, le type et le format des données, la vitesse de traitement des données et la complexité des données pour confirmer les quatre aspects. Les petites données ont moins de volume, moins de variété, moins de format, une vitesse de traitement plus rapide et moins de complexité, alors que c'est l'inverse pour les grandes données. En pratique, les big data peuvent être décomposées en petites données, et lorsque les petites données atteignent un certain volume, elles deviennent des big data. Ce qui peut être utilisé par la majorité des gens, ce sont les petites données qui sont de faible volume, de faible variété, de traitement rapide et de faible complexité. L'utilisation des "big data" dépend également de l'évolution de la technologie des données.
Le prophète de l'ère des big data, Victor Meyer, Schönberg, a dit un jour : "Dans le monde des affaires moderne, le pouvoir des big data se reflète en fait dans les petites données personnalisées, que ce soit à l'ère de l'Internet, du commerce électronique ou des magasins traditionnels, la clé de la victoire ou de la défaite sera l'analyse des données, la précision du marketing et l'entretien émotionnel".
L'implication est que les petites données sont plus pratiques que les grandes données pour le reste de l'industrie en général. Ces mots rappellent également aux hommes d'affaires que, face à la quantité massive de données sur Internet, il ne faut pas s'attarder sur les données, les petites données, mais plutôt se concentrer sur ceux qui peuvent fournir la base des décisions commerciales sur les données. Et pour ceux qui ne disposent d'aucune accumulation de données d'entreprises, la première tâche qui vous attend est de développer votre propre conscience des données. Ce n'est qu'avec la connaissance des données que nous pouvons déterrer des petites données personnalisées et fournir des services personnalisés aux utilisateurs en exploitant la valeur des petites données.
Dans le monde des affaires, il n'y a pas d'excuse pour les hommes d'affaires forts d'utiliser le big data, mais face à des ressources humaines et financières relativement faibles, il est sage de choisir les petites données personnalisées pour chercher à se développer à l'ère des données, ce qui peut fondamentalement résoudre les problèmes pratiques actuels des entreprises. Les sociétés de titres qui cherchent à se développer sur la vague de l'internet, en exploitant la valeur des petites données, peuvent fournir des services personnalisés et un marketing de précision personnalisé, ce qui leur permet de prendre de l'élan pour se développer. À l'ère du big data, les sociétés de titres sont confrontées à de nombreuses difficultés lorsqu'elles exploitent les big data. Afin d'exploiter la valeur des big data, elles doivent consacrer d'énormes ressources financières à l'achat d'équipements et de logiciels et à la formation de talents en big data.