智能数据，指的是那些能够应用于解决实际问题的大数据子集。智能数据的收集不再追求“大而全”，将更以目的为导向。同时相比大数据所追求的Volume（数量）和Velocity(速度)，智能数据更注重Veracity（真实性）和Value(价值)。
数据只是“大”，并没有太大意义，关键是如何最佳地挖掘高价值的数据、使用这些数据，使这些数据成为“智能数据”。智能数据的核心特征在于真实有用性、可操作性和跨平台多渠道搜集。
在智能数据的运用上，企业通常面临的最大难题包括：
①数据孤岛：企业各部门数据呈现分散和孤岛现象，多方数据不能匹配进行统一管理；线上线下数据分散不统一；②无法形成合力运用到企业营销和商业决策中。
那么，作为大数据领域专业的解决方案服务商，泰一数据是如何解决这个问题的呢？以泰一数据服务的知名3C品牌（手机）的大数据营销项目，来详细剖析。
项目背景
智能手机普及改变人们生活习惯的同时，亦成为人们生活的重要部分。在使用过程中产生了各种各样的数据，不仅数据体量大，来源也五花八门，从应用市场到社交网络，从浏览器数据到基于位置的数据，从设备上存储的内容到搜索的关键字。传统的数据处理技术已难以支撑当下海量数据分析，而多样化的数据来源更是使得数据分析难度进一步提高。
企业问题与需求
近年来，随着智能手机人手一只机的普及率提高，智能手机市场已趋饱和。而随着互联网红利消退，线上营销成本不断攀升，以及换机用户更加注重手机品质等，智能手机线上渠道触顶天花板。在如此形势下，企业该如何借力大数据，领跑市场?
泰一数据解决方案
聚集行业需求，挖掘痛点
消费升级，消费需求和消费人群结构变化，智能手机行业未来发展趋势必然是走向产品差异化、市场细分化的小众消费市场。新形态下的市场竞争格局，企业需知己知彼，及时洞悉市场的“风吹草动”。
①消费者具有什么特征和喜爱
②产品和市场定位是否准确
③哪些媒体用户影响力比较大
④合作媒体是否正确发声
⑤互联网用户的声音怎样
⑥线上/下线活动和广告投放效果如何
⑦缺失支撑的数据
⑧不同来源的数据无法融合
⑨客户的不满情绪主要在哪
⑩有哪些突发事件产生
解耦功能模块，快速部署
通过多次的改版，最终沉淀了用户画像、舆情分析、自媒体运营分析、营销效果分析四大功能模块，分别解决该企业多个部门的业务诉求。
立足自身优势，对症下药
通过市场占比，找准自己的品牌定位，分析当前哪些品牌占比在下降，哪些在上升，圈定竞品品牌，分析产品销售的生命周期曲线，识别产品销售高峰时段，不同品牌用户属性特征差异，如年龄、性别、兴趣爱好、职业，分析产品的用户来源和去向，挖掘潜在客户和竞品产品。
夯实数据质量，打造标杆
①多维数据的融合，精准洞察消费者特征信息
从运营商数据、爬虫数据、自媒体数据、官网访客数据、广告投放数据等方面进行数据挖掘与分析，为企业提供产品与服务策略、市场研判、竞品优势分析、掌握消费者心态，实现精准营销。
②消费者市场细分形成丰富的用户画像
通过大数据标签聚类分析，将消费者市场划分三个层级，11个细分群体。通过融合该企业内外部用户历史数据，经过大数据建模处理，生成数亿用户画像标签，为支持企业用户经营、营销、销售、服务等业务改进打下了坚实的基础。
沉淀项目经验，提升效能
支持品牌旗下核心产品的营销活动，大幅提升产品销量。
通过用户画像支持核心产品的营销活动，对接DSP厂商进行RTB广告投放，直接触达千万级用户，并对营销效果进行了全面分析；对潜在消费者进行画像分析，将用户分为三个人群层级进行再次精细化投放，营销效果大大超出预期。
随着智能数据技术的成熟和数据生态的发展，智能数据对各种规模的企业来说，可创造的实际应用价值将会越来越多。
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