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■Hadoop分布式计算。Hadoop的创建者之一道格·卡丁（Doug Cutting）
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用家中一头玩具象的名字命名了Hadoop，如今它已成为通过分布式硬件系统处理海量数据集的免费开源软件框架。Hadoop的开发过程受益于谷歌——这位网络规模数据处理的先驱者之一开发了MapReduce以及谷歌文件系统（GFS）等工具，并将其用于数据处理和存储。Hadoop目前在雅虎、Facebook及其他同类网站中被大量使用。如果你想尝试着使用Hadoop来作数据分析，你可以在自己专属的设备上建立相应的环境，或者使用“基础架构”的服务供应商，比如亚马逊的EC2在云端部署。同时，也有一些新兴的企业捕捉到了这方面的市场机会，他们能够帮助企业快速收集、运行并分析数据，比如Birst、Cloudera、Platfora、Hadapt、MapR和Hortonworks等。
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除了这些数据处理工具（市场上还有很多其他技术），还有一类可视化工具对大数据的用户而言也颇有用处。可视化工具能够让用户理解大数据的含义，鉴别出模式，得出某些见解，并从中推导出所应采取的行动或者某项业务的方向。数据科学家和工程师通常会使用诸如统计计算和图像语言R语言来分析绘制数据；而商务用户可以直接使用可视化软件，例如Tableau软件所提供的操作界面和展示设计（详见图3-2）。
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图3-2 Tableau软件提供的数据可视化界面
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资料来源：Tableau软件公司©2013
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忠诚度革命：用大数据、游戏化重构企业黏性 [:1704264408]
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忠诚度革命：用大数据、游戏化重构企业黏性 来自消费领域的大数据
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当你尝试着让销售额节节上升的时候，任何能够帮助你将准确的信息在恰当的时间传递到合适的人员的方案都显得弥足珍贵。以下所列的这些方法都能让企业通过大数据，获得惊人的收益。
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■市场微分。多年以来，企业根据消费者易于识别的特点，诸如性别、邮政编码和年龄，将其市场划分成各个细分市场。随着对越来越多可用信息如收入、消费心态以及采购数据的掌握，企业现在能够重新精炼市场细分，以更好地满足消费者的需要。虽然事实上没有任何两个人是一样的，但我们都属于某个单独的“市场细分”。大数据利用能够收集到的这部分
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数据，加上消费者在线浏览行为、购物模式、社交网络活动、移动访问以及更多用户行为的数据，创建出市场微分。你是否还记得当年亚马逊曾向所有人展现出统一的商店页面？虽然听上去难以置信，但事实确实如此。而今天的亚马逊在面对每个不同的来访者时，都会展现出不同的商店，这正是因为有大数据和实时的市场微分。
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■定向广告和交叉销售。市场微分还能够帮助企业创造出“最好的”交叉销售和增量销售，实时完成扩展每一笔订单。根据所掌握的每一位购物者的各项信息，类似的其他购物者也可能有相似的购买模式，而且针对目前的环境条件（用户是否在实体商店中，用户是否从营销电子邮件中进入网站），企业能够动态地自动生成引人注目的产品组合，从而提升购物车中商品的转化率和订单的平均规模。
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■店内行为分析。实时的浏览分析能够帮助深入洞察客户的各项行为。通过实体店购物车上的传感器或者视频监控跟踪运动轨迹，以及被动监控移动电话的位置，能够帮助零售商增强其产品供应方式，合理改善商店布局和产品摆放位置。当然，在互联网时代，并不只有物理运动才会被记录下来，市场营销师和零售商们会时时关注客户在其网络站点上的蛛丝马迹，来判断客户的兴趣和意图。和现实世界不同的是，在线零售商能够更方便地观察浏览记录、分享信息、购买者来源、视频浏览以及购物车废弃的情况，所有这些均有助于完善其市场营销的信息和渠道，从而帮助其改进供应方式、产品组合以及转化率。
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■实时价格优化。受到各方面因素的影响，包括销售历史、天气、季节、可用库存、当日时间、客户情况以及整体经济环境等，零售商能够动态调整价格，以最大限度地满足市场需求，比如现在的航线采用动态票价以优化上座率就是很好的例子。任何企业都能够利用大数据来优化其库存和产品价格。亚马逊和其他互联网上的零售商都已兴致勃勃地开始致力于此。
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■社交媒体监控。这是被称为社会化客户关系管理（SCRM）整体趋势的冰山一角，企业监控着客户关系，把控“市场脉络”，使用社交媒体渠道
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从客户那里收集数据。这些渠道包括Facebook、Twitter以及许多常见的博客和留言板。企业认识到信息的汇集实际上就在这些社区之中，因此，他们试图从这些渠道中了解情况并极力融入其中。这里的重点在于听取，而不是使用这些渠道作为对外的市场营销宣传。社交媒体数据图表和工具，如HootSuite、SocialMention以及软营的Radian6监控着这些渠道来捕获信息，检测客户情绪，并且能够将信息分类，以供企业中的不同部门使用。
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■推荐引擎。企业能够使用大数据来预测你可能感兴趣的事物。当浏览亚马逊网站上的某款商品时，网站会告诉你“购买该商品的客户同时购买了……”企业根据其收集的大量消费者采购行为，向你推荐你最有可能希望购买的商品。当浏览奈飞的网站时，网站会向你推荐一部影片，这个推荐基于你对其他影片的评分、之前的租赁记录以及其他人在该网站上的浏览记录。而当在潘朵拉上创建客户站点时，你会输入一些你喜欢的艺术家，潘多拉则会根据这部分艺术家的“曲风”，找到其他类似的音乐作品。而后，他们会继续观察你对每一首歌曲是否喜欢，以便不断改进他们的推荐，不断对你可能会喜欢的歌曲和艺术家作出预测调整。
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来自员工的大数据
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正如之前所看到的很多案例，大数据在线上消费领域的很多方面卓有成效地改善了客户体验，包括销售、市场营销以及客户关系管理。不过奇怪的是，在雇员关系处理方面，大数据尚未发挥主要作用。记住我的话，该领域中包含的巨大商机将会成为大数据的下一个潜在市场。
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想想看，不论是Facebook，亚马逊，还是奈飞，他们都比你更了解你的员工。虽然这些家伙每天大部分醒着的时间都和你在一起，为你工作，但如今的各种系统架构却能够追踪到有关员工的表现、他们的技能以及目标进展情况的每一项细节数据。你原本作为雇主从每个员工身上所获取的价值远远大于上述所列这些公司，然而在今天，这些公司却比你知道更多关于你的员工的方方面面，而且能够使用大数据技术来为你的员工制定相关的个性化措施，以提升凝聚力和忠诚度。而对企业来讲，这其中蕴藏着庞大的机遇，通过获取和使用员工工作过程中产生的大数据来更好地理解员工，并运用数据来吸引和激励他们。在如下所列的几种方式之中，我们可以了解到大数据是如何使得员工和企业管理者们都能在各自的工作上更上一层楼。
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忠诚度革命：用大数据、游戏化重构企业黏性 [:1704264409]
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忠诚度革命：用大数据、游戏化重构企业黏性 传统的员工招聘方式已经OUT了
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