伴随互联网的兴起，数据的概念已经发生了根本性的变化，2010年后“云数据”概念打破了数据的时间、空间限制，大数据时代的大门正在开启。那对于这些触手可及的数据我们应该如何应用？我们又需要什么样的能力去应对呢？今天，我们一起来看看解析数据，你所不能缺少的四大能力！
一、建立数据模型
首先，识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标，建立有效的数据模型。有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。事先需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划，策划时应适当考虑，比如将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据等，为日后的数据分析提供基础。
二、获取数据方式
确认需要收集哪些数据后，就要用多种方式获得数据。当然，数据的来源取决于网络业的“开放度”，国内互联网相对封闭的环境，使得数据的采集有相当的难度，尤其是在海量的大数据时代，采集到越多的数据，对分析结果越有帮助。而且数据的收集必须是大而广的，不然不具备任何分析意义。
比如：现在最大的购物平台“淘宝网”，实物行业10个、1W多品类、3W多品牌、700多万的店铺、7亿不到的商品，如此庞大的数据，不仅需要技术团队维护，还需要强大的服务器支持。
三、数据整理分析
对采集数据的分析归纳，选择目标数据并进行分析，通过现有的数据整理分析，从不同点切入，找到对自己有价值的数据，并挖掘更多商机。这可能是大数据营销快速发展的桎梏。比如：下图的数据，可以看出床上用品的市场需求较高，而家居拖鞋的市场竞争力较低等，通过不同数据的角度，可以挖掘出多种有价值的数据，就看自己公司的需求及研究目的和方向。
四、数据运营连通
通过对数据的分析和归纳，形成合理的投放决策，要求我们的市场营销人员，不仅是能够写方案写稿件，更能读懂数据看懂表格，还要能够提出需求。大数据营销时代，营销人员的产品经理化，将是未来数年营销业的趋势。
如何管理和应用这些打数据，控制隐私和公共空间的边际，最大化他们的价值，被技术驱动的大数据营销——这是对于我们这些有追求的营销人的重大挑战。
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