大數據與O2O有什么關系呢?

　　O2O是跨渠道的，不僅包括線下傳統(tǒng)業(yè)務數據，還包括線上的電商數據、社交數據，甚至可能需要對接全網數據;

　　網上流傳較廣的經典的大數據案例，就有一個利用社交網絡收集信息，進而開始新的營銷方式的案例——一家領先的專業(yè)時裝零售商，通過當地的百貨商店、網絡及其郵購目錄業(yè)務為客戶提供服務。

　　公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從Twitter(推特)和Facebook(臉書)收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨后他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。接下來，這家公司希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳。案例來自 云何數據

　　而數據的一部分是結構化的交易數據和服務數據，一部分是碎片化、非結構化的社交數據，還有一部分是全網進行用戶畫像的標簽數據;

　　同時，每一次線上的社交行為、線下的消費行為和每一次O2O的動作、事件跟蹤數據，都會源源不斷產生數據。

　　在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產兒出現問題并且有針對性地采取措施，避免早產嬰兒夭折。案例來自 百度知道

　　這時候，數據的規(guī)模是空前的，數據的復雜程度是空前的，企業(yè)需要大數據技術來進行主數據的識別和統(tǒng)一，數據倉庫的構建和分析，標簽體系的構建和運營，用戶畫像的建模和數據完善，進一步的個性化推薦和BI分析等。

　　在此基礎上，進一步做好用戶運營，從用戶的個性化互動和智能推薦，到基于數據的精準營銷，然后可以提供定制化的產品和服務，并結合用戶的關聯(lián)需求進行異業(yè)聯(lián)盟合作，打造一個共贏的生活圈生態(tài)，最終通過不斷積累的用戶數據來提供金融服務。

　　來源: 億邦動力網