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据 这些数据通常是非结构化的并且来自不同的来源。管理它们——收集、存储、处理和分析它们——是 项巨大的挑战 需要适当的 基础设施和能力。 数据分析 大数据处理和分析需要先进的工具和技术 例如机器学习和人工智能。因此 公司必须为其员工投资适当的工具和培训。 数据质量 大数据通常来自各种来源 并且可能不可靠或不完整。为了使解释有效 公司必须密切关注数据质量 通过消除重复、纠正错误、填补空白等方式。

数据整合 大数据的数据来自内部和外部来源 如果没有适当的集成 公司可能无法全面了解其客户。 分析结果的使用 即使在进行复杂的大数据分析后 公司也可能难以在营销策略中有效地利用结果。例如 这可能与缺乏能 瑞典电话号码列表 力或难以解释结果有关。 营销中的大数据——总结 在营销中 大数据可以在多个层面发挥关键作用。从市场细分 到个性化的服务 再到活动的优化——可能性几乎是无限的。如果您想明智有效地利用数据来改。



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