深度剖析環(huán)境大數(shù)據(jù)智能決策

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用讓我們可以快速收集到各種海量數(shù)據(jù)，并且保證數(shù)據(jù)的實時性和真實性，當(dāng)我們面對突發(fā)事件時可以進(jìn)行更好的處理。通過智能化的挖掘手段，展現(xiàn)事件發(fā)生的時間和空間，清晰有效的傳達(dá)和溝通，能夠讓決策者深入了解事件細(xì)節(jié)層次，以便做出具有客觀性的決策。在大數(shù)據(jù)的幫助下，制定決策時可以更智能化，從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)智能決策是以大數(shù)據(jù)為主要驅(qū)動的決策方式。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)智能決策逐漸成為人們獲取對事物和問題更深層次認(rèn)知的資源，特別是人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)的深度融合，為制定決策提供強(qiáng)有力的依據(jù)。

大數(shù)據(jù)智能決策的優(yōu)勢

決策方式更科學(xué)

傳統(tǒng)決策制定方式大多是按照老方法、以前的經(jīng)驗進(jìn)行，面對一些突發(fā)的事件和新鮮事物經(jīng)常會手足無措，決策制定上也會加大難度、準(zhǔn)確率大大降低，加劇戰(zhàn)略發(fā)展風(fēng)險。大數(shù)據(jù)智能決策可以收集、分析事件的所有相關(guān)信息，從中篩選出有價值的信息，從而建立初步?jīng)Q策模型，立體化展現(xiàn)出決策方法和手段，進(jìn)行科學(xué)決策。

決策方式多樣化

傳統(tǒng)決策方式風(fēng)格一般是由領(lǐng)導(dǎo)層或者是之前的相似經(jīng)驗決定，風(fēng)格上會有一定的局限性，決策也會帶有太多的主觀性，調(diào)查樣本數(shù)據(jù)上缺少普適性。不同的領(lǐng)導(dǎo)對待同一個事件時會出現(xiàn)不同的解決方法，每個人都各抒己見很難達(dá)成統(tǒng)一，無法應(yīng)對情況復(fù)雜的突發(fā)事件。大數(shù)據(jù)可以提供客觀數(shù)據(jù)分析，制定出綜合全面的應(yīng)對方法，讓決策方式更加多樣化。

決策方式更合理

常見的針對常態(tài)工作和突發(fā)事件的處理方式多是進(jìn)行實地調(diào)研最終做出解決方案，但是這種方式會受到時間、地域等多種外界因素限制，屬于被動性決策模式，同時還會花費(fèi)大量人力、物力，無法適應(yīng)快速發(fā)展的形式變化。而大數(shù)據(jù)可以為決策制定提供堅實的技術(shù)基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和相關(guān)性分析，讓事件在發(fā)生之前就能夠被預(yù)測，掌控事態(tài)發(fā)展走向。

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大數(shù)據(jù)智能決策可以實現(xiàn)的功能

1. 精準(zhǔn)營銷

通過對用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析進(jìn)行用戶分層，幫助企業(yè)實現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。將用戶進(jìn)行標(biāo)簽化，構(gòu)建每個用戶的消費(fèi)標(biāo)簽，按照不同的維度進(jìn)行人群精細(xì)化分層，實現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)，把資源分發(fā)到具有消費(fèi)高潛力的顧客手中。

2. 流量智能匹配

通過使用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘出顧客的行為意向，為顧客匹配到最優(yōu)產(chǎn)品和服務(wù)，實現(xiàn)智能化匹配。在顧客歷史消費(fèi)記錄的基礎(chǔ)上進(jìn)行識別，進(jìn)而提供差異化的產(chǎn)品功能和頁面模塊，用戶可以自由選擇。

3. 個性化推薦服務(wù)

環(huán)境大數(shù)據(jù)智能決策可以為小程序、app等應(yīng)用端軟件提供個性化推薦服務(wù)，促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化，提升用戶體驗。個性化推薦服務(wù)側(cè)重于對內(nèi)容本身的精準(zhǔn)匹配，例如：顧客傾向的酒店、美食、旅游景點等，縮短決策制定時間，快速引導(dǎo)顧客下單，精準(zhǔn)實現(xiàn)人、物匹配。

由此可以看出，基于環(huán)境大數(shù)據(jù)的智能決策角度更全面、呈現(xiàn)事件本身更客觀。