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在各個行業與客戶或者消費者的接觸點之間跨越全渠道業務流出大量數據。此外，數字客戶和社交媒體用戶今天也引起了巨大的數據爆炸。可以說，大數據分析對于各行業來說也是非常重要的。
如今，大多數領先公司面臨的挑戰，就是將數據，分析和前沿工具組合在一起，以提高其業務價值。并通過大數據分析為企業分析市場，制定計劃。可是，在一些企業或者行業中，對于數據的利用中又需面對以下挑戰
數據識別
數據分類是規劃階段的關鍵步驟，在這其中，我們必須了解數據中包含哪些內容，而哪些數據能為我們的業務增長提供更多定制信息。這是你應該讓利益相關者和合作者參與您的業務決策的時候，誰可以根據業務方向做出決定，并可以在需要時立即采取必要的行動。
大數據治理策略
收集數據的資源應該是合理有效的，以便用戶信任。用作市場分析的大數據分析應以最高的安全性存儲。如果任何組織正在使用數據，則應根據要使用的數據量和目的來定義限制。這些數據就像有價值的資產一樣，因為客戶的記錄支持了解他們的行為，品味，喜好和預算。因此，在自身市場環境中，大數據有助于產生價值。
數據安全
大多數公司都知道安全性的重要性，但是由于其創建的復雜性，許多公司都忽略它。最初，大數據分析不會提供任何形式的安全性，因為它只能保留少量的*****以供將來分析。然而，在收集大量數據的后期階段，大數據分析將其從內部和外部風險中分離出來。一個安全平臺是實時分析預期的，這將提高客戶忠誠度并加強綁定。
數據利用
企業始終愛上數字。他們決定根據數字作出最后決定。但這些數字如果沒有正確使用可以破壞任何業務。當一家公司計劃推出新產品時，它們依賴于零售分析結果來確定其目標客戶。企業家應該有能力了解哪些數據是必要的，以及如何利用以前的數據源來使用這些數據。例如，您正在銷售眼鏡，因此您的目標客戶必須是那些喜歡眼鏡的人，如規格或鏡片。因此，您的重點必須放在這些前景上，而不是在為女朋友尋找錢包的人。這里首先要知道您的目標客戶是誰，否則結果可能是可怕的。
在大數據領域中有大量支出，要利用大數據機會，需要熟悉并了解行業特定的挑戰、了解每個行業的數據特征、了解支出在哪里發生、通過自己的能力和解決方案來滿足市場需求，垂直行業的專業知識是有效和高效地利用大數據的關鍵。
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