数据赋能，如何挖掘大数据深层的价值？
随着大数据观念、技术和应用的不断普及，基于大数据出现的很多应用场景已经开始颠覆我们的传统想象和认知。大数据不仅对出现的很多应用场景意义极大。正成为推动社会变革有巨大的推动作用。
1.数据服务
数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。大数据服务就是为了解决这些巨量而复杂的数据而生的，基于这些数据进行整合和交叉，可形成更多的数据集合和分析能力。而时间成本作为一般企业最重要的成本和最稀缺的资源，大数据服务能够让企业的时间成本换来巨量而不复杂的数据，并且在不同的地方产生不同的价值。
2.数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。
3.数据探索
数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程，适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。
大数据作为新兴产业的重要组成部分，不仅能够提供快人一等的企业服务策略，正所谓“得数据者得天下”，运营商已经具备完整的基础设施和数据体量，想要多方位推进大数据的发展和应用，且能够落地实施从而带来效益最大化，就需要加强数据平台的建设，这是大数据发展和应用的基础。在大数据应用的整个过程中，新零售消费大数据平台不仅有着领先的大数据处理技术，同时还具有非常完善的平台建设能力，目前已经成功服务了康师傅、黑牛、百事可乐、雀巢等多个知名品牌。
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