共计 985 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
大数据是一个热门话题，如何利用大数据营销是需要企业领导、创业者非常感兴趣的话题，本人结合多年的经验，结合对大数据的理解，将发几篇博文，关于大数据、应用、技术、发展、商机以及大数据营销的技巧、方法、工具等，做一探讨。
对于企业的决策者来说：得到的数据信息越多，作出决策的正确性一定越大，当然，这些数据信息一定是有用的。而计算机非常适合大批量处理数据，只要给它规则，处理起来和数据量的多少基本没有关系。
近几十年，随着计算机技术的发展，特别是云时代的来临，计算机处理数据的能力越来越强，大数据 (big data) 技术就是面对日常生成的非结构化和半结构化的庞大数据，借助计算机，按照一定的规则来分析处理，得出我们需要的结果。
因此简单的说，大数据技术就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，众多企业发展大数据的的主要原因，正是基于此：如何利用大数据分析做企业的营销和管理？
大数据的特点，一般分成 4 个“v”，即四个层面：
- volume：数据体量巨大。从 tb 级别，跃升到 pb 级别；
- variety：数据类型繁多。日常的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等；
- value：价值密度低。如连续不间断监控视频，可能有用的数据仅仅有一两秒；
- velocity：处理速度快，“1 秒”定律。
大数据来源非常广泛，比如：网络日志，rfid（条码），传感器网络，社会网络，社会数据，互联网文本和文件；互联网搜索索引；呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和 / 或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录；摄影档案馆视频档案; 和大规模的电子商务
处理庞大的数据需要特殊的技术，因为用户交互需要的容忍时间有限（可能 5 秒以内），涉及到的技术包括大规模并行处理 (mpp) 数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。当年解码最初的人类基因组花了 10 年时间，现在可在一周内实现。
“大数据”技术给许多“信息管理技术”专业人员，甲骨文，ibm，微软和 sap 花了超过 15 亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”的发展潜力。包括惠普、ibm、微软的全球 it 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合。
具体的，对用户来说，这些“信息管理技术”公司看中的这个巨大商机，到底“大数据”有哪些应用呢？