실제로 사람들은 과거 발생한 데이터에 대한 통계 분석을 바탕으로 투자 분석, 구기 결과 예측, 심지어 오스카상 예측 등 다양한 예측을 하고 추세를 예측했다. 그러나 과거에는 기술과 하드웨어의 제약으로 인해 대량의 데이터를 저장하기가 어려웠기 때문에 분석할 수 있는 데이터는 항상 제한되어 있었습니다. 하지만 기술의 발전과 함께, 특히 IBM, Microsoft, Google 등 일련의 기술 회사들이 탄생했습니다.
빅데이터가 이미 가장 인기 있는 비즈니스 어휘가 되었다는 것은 의심의 여지가 없다. 구글에서' 빅 데이터' 를 검색하면 6520 만 개의 결과를 얻을 수 있다. 기업에서도 점점 더 많은 기업들이 큰 데이터에 관심을 기울이기 시작했지만, 실제 상황은 데이터로부터 귀중한 정보를 추출할 수 있는 회사가 거의 없다는 것입니다. 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 것은 더욱 희귀한 일입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 그 이유는 대부분의 기업에서 데이터 분석에 대한 투자가 무작위적이고 일시적이며 합리적인 계획과 전략이 부족하기 때문입니다.
기업들은 항상' 고객 중심' 과 고객 수요 중심' 을 강조해 왔다. 이것은 알기는 쉽지만, 정말 하기는 어렵다. 사실, 많은 기업의 파산은 결국 고객으로부터 멀어진 것으로 귀결될 수 있다. 과거에는 사전 시장 조사, 고객과의 커뮤니케이션 및 설문 조사를 통해 고객의 요구를 파악했습니다. 오늘날 점점 더 많은 기업들이 고객의 실제 요구 사항을 통찰하고 분석하기 위해 큰 데이터를 이용하고 있으며, 연구에 따르면 더욱 정확하고 타겟이 되는 것으로 나타났습니다.
세계에서 두 번째로 큰 식품회사인 카프호주사는 빅 데이터 분석 도구를 통해 6543 억 8000 만 개의 소셜네트워크서비스 게시물과 50 만 개의 포럼 토론을 포착해 버질 소스에 대한 논의의 초점은 맛과 포장이 아니라 토스트 외에 각종 먹는 법을 발견했다. 조사위원들은 마지막으로 소비자들이 관심을 갖는 세 가지 문제, 즉 건강, 채식, 식품 안전을 분석한 결과 엽산이 임산부에게 특히 중요하다는 사실을 발견했다. 이에 카프는 이 정보를 바탕으로 마케팅을 진행해 임산부 시장을 열었고, 버질 소스 판매량이 크게 늘면서 이 제품의 역사에 대한 기록을 세웠다.
기업들은 치열한 경쟁 환경에서 경쟁력을 강조하고, 고객의 요구를 개인에게 정확하게 포착하며, 개인의 요구에 따라 맞춤형 서비스를 제공하고자 합니다. 빅데이터는 이런 개인화된 서비스에 대한 통찰력과 행동을 제공한다.
오랫동안 차이나 유니콤은 매월 고객 손실률을 대략적으로 계산할 수 있을 뿐, 어떤 고객 집단이 가장 많이 손실될지 알 수 없기 때문에 특정 사용자 집단의 서비스 강화 수요를 확정하기가 어려웠다. 이론적으로 휴대전화 이용자는 전세를 철회하기 전에 징조를 보이고, 실마리를 잡을 수 있다면 손님을 잡을 기회가 있다. 예를 들어, 휴대전화 사용자의 사용 습관이 문자 메시지 위주로 3 개월 이내에 문자 전송량이 줄어들면 상대방의 품에 안길 수 있다. 만약 그가' 문자당 유료로 청구되는 청구 방안' 을 사용하고 있다는 것을 알게 된다면, 마케팅 담당자는 그에게 월간 문자 메시지나 무료 온라인 문자 할인 방안으로 바꾸라고 제때 정확하게 건의할 수 있어 고객을 유치할 수 있을 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 인터넷명언) 대량의 고객 실시간 통화 기록 분석을 통해 중국연합의 예측손실률이 5 배 이상 높아졌고, 충칭지사의 속보율이 크게 높아져 2G 와 3G 인터넷 사용자 수가 6 배 증가했다.
마찬가지로, 알리바바와 같은 새로운 푸른 바다를 찾기 위해 큰 데이터를 이용하여 새로운 시장 판도를 개척한 기업들도 많이 있습니다. 알리바바는 큰 데이터를 이용하여 한 전자상거래 회사에서 금융회사, 데이터 서비스 회사, 플랫폼 회사로 전환하고 있다. 알리바바의 변화는 금융업, 물류업, 전자상거래, 제조업, 소매업에 큰 영향을 미칠 것이다. 사실 알리바바의 진입으로 이들 업계의 게임 규칙이 달라졌다. 알리바바는 큰 데이터를 최대한 활용하여 업계 선두의 자리를 마련했다.