京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据融合将解锁物联网真正潜力_数据分析师培训
随着洛杉矶CES大会的落幕,局势渐渐明朗:2015年将成为物联网元年。从牙刷可以安排体检到瑜伽垫可以实时分析你的动作,今年的CES大会上,3000多家企业推出了超过2000件新产品。
对于物联网这个概念我们显然已经不陌生了。实际上,Gartner公司预测物联网设备的数量在2020年将增长到250亿。
由于便捷性的驱动和对曾经无法实现技术的迷恋,消费者将持续补充他们的电子产品仓库。随着联网设备增多,他们将会把目光转向商业,来提高互联性和用户体验。超前的用户体验意味着为这些设备创造出一条新的路——无缝互联。
现在可以编程让咖啡机在特定时间制作好咖啡。咖啡机可以和用户的床垫相连,感知到她起床并发送消息到手机上询问今天想要哪种口味的咖啡,未来还会在所用咖啡豆储存量不足时自动从亚马逊订购。
随着智能设备带来指数型增长的用户数据,企业必须重新思考储存、整理、利用它们的方法。实时处理和分析将成为常态,没有到位的基础去处理结构化和非结构化的数据,将落后于人。那么,IT和市场精英们到底该不该在物联网领域占领先机呢?
同一性是解锁物联网真正潜力的关键
通过尝试将所有数据点的产生从设备回到从用户身份上,企业将能够为用户个人创造出真正个性化定制的体验。这种单个用户身份数据的调和和属性可以让用户的牙刷顺利和她的手机“交流”。
如果没有一个明确的系统适当的来给用户个人记录附加信息,数据只能是碎片式的,本质上是没用的。如果每个设备上获取的数据点都封装在一个独立的库里,用户体验将脱节得越来越严重。
企业保持数据整洁、有序、从连接的第一点到用户身份的附带是最好的方法。这个过程从注册开始。当用户从注册开始,即使是在传统网站注册或是通过社交账户登陆的,用户记录就必须开始。
从这点来说,企业需要记录用户的任何行为。它与用户身份相连接,使设备能够知晓用户偏好并和别的设备进行交流。
例如,如果一个人买了三星手机,他就成了三星生态系统中的一环。如果用户把手机当成智能控制中心来控制智能电视、远程洗衣、通过第三方程序发送文件到无线打印机,用户可以根据第一次登入信息用相同的登录证书来做到这些。
所有数据点都能够聚合和转回用户记录,企业用此来建立唯一的1:1的用户体验。
维护统一数据库
除了确保所有返回的数据点都归于用户记录之外,企业必须确保他们有足够安全的“房子”来存储这些数据。利用动态数据库,超越用户基本属性,使建立精确的客户档案和吸引人的用户体验成为现实,让企业投入巨资创造连接的设备。
一种先进的数据分析软件数据库建立在一个动态模式上,可以很容易以优化的方式地处理大量非结构化的用户数据。当用户确定需要此项业务时,客户数据被自动索引。这些信息在一个有组织、易于浏览的方式中非常有用,使营销人员能够针对用户量身定制,并针对他们行动。
有了系统的整合,组织,大数据分析安全存储和访问客户数据,品牌可以给生活带来更多宏伟的愿景。 随着互联网的不断发展,包括连接设备,它可以帮助工程师了解用户身份的演变,包括支付信息,生物和社会图形数据。通过其核心的身份,物联网才能真正改变我们的日常生活。
毕竟,如果不能共同工作,那数十亿智能设备的目的是什么呢?没有数据融合,物联网只是纸上谈兵。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20