大数据怎样在企业落地( 四 )
阶段4 规律=全部统计学习。
曾看过一篇科研报道，当一个人的听觉细胞全部坏死后，部分视觉细胞开始承担听觉的功能。这说明人脑细胞的学习能力并不受领域知识结构的限制。人类从远古到现今，没有其他生命告诉人类世间的规律和道理。但我们从零开始，一代代的探索和积累，形成了对这个宇宙中各种规律的认知。如果机器有一天能够完全不带任何假设（前置的领域知识）的学习，它就真正具备人类的学习能力了。机器可以自动探索世界，代替人类做科学研究。
这四个阶段的演变过程是统计学习越来越智能的过程，所需的数据量也由少变多。验证一个规律，只需要采集少量实验数据点即可。而在领域知识（假设）越来越少的情况下，统计学习则要承担更多的探索，需要的数据量也越来越多。
所以，大数据带来的第二个价值，是使“智能学习”变为可能。只有数据量足够大，机器才能减少对领域知识的依赖，更加智能的学习。
注释：使用机器学习领域的专业术语“越强大的模型，意味着越宽泛的假设空间，需要越多的数据样本，否则模型会过拟合”。
价值3：数据叠加的价值是非线性增长：1+1\u0026gt;2。
前两种价值也可以这样理解：单一种类的数据量增多，可以捕捉更加细致的规律（关系Y-X，Y与X的可能数量增多）和更加复杂的规律（Y-X之间的关系复杂）。此外，随着数据种类的增多，信息会交织在一起，提供更丰富的内涵。
在移动互联网与可穿戴设备兴起的今天，几乎每个人的生活都会在网络上留下印记：个人数据、搜索数据、电商数据、社交数据、地图数据，如果将这些数据整合在一起，几乎可以完整的描绘一个人，他的所见所想、所需所求。
可见，在营销领域，利用大数据可以让企业主更精准的找到目标受众，而在“智能学习”、非线性增长领域也发挥着重要价值。
以上。
■网友
作为一家大数据用户营销解决方案的提供商，经过之前与国内各大家电、通信、快消品企业合作过程的案例来说，大数据如何在企业落地，关键是要找到一个合适的平台来承载用户与企业之间的链接，同时通过有效途径不断丰富数据，分析数据，从而在实际营销过程中实现大数据的真正落地。
首先，大数据在大型传统企业落地的必要性将会更加强烈。
如上所述中小型企业确实可以抱各种互联网巨头或拥有丰富数据资源的企业大腿，通过合作的形式，获取有效性数据来支撑自身企业的发展。但是已经具备亿万级用户规模的传统企业，如果不去建立和丰富自身的用户数据库，仅仅依靠内部CRM\\ERP这类“不完整”的业务及客户信息来宣称企业大数据，用户价值依旧得不到提升，营销模式将无法扭转被动局面。
其次，开放的互联网平台让大数据在企业落地成为了可能。
互联网时代信息的丰富性，平台的多样性让大数据在企业落地具备了一定的有利条件。大企业完全可以自建或借势互联网环境，通过更加贴近用户需求的互联网式运营及服务，不断挖掘用户价值，不断归集和填充自身的数据库容量，同时当用户数据累积到一定体量，通过与第三方平台的数据互通互换，从而实现企业营销的长远发展。
同时，大数据只有能应用到企业实际的营销过程中才能称之为落地。
要解决大数据在企业的落地除了要解决用户数据来源的问题，同时结合业务数据的系统化分析、建模、匹配，以及后期产品营销的应用场景规划更为重要，通过数据标签的分类，用户画像的分组，将个性化的营销服务精准推送给目标用户，在提升企业整体销售上量的同时，满足用户的深层需求。
普方立民大数据用户营销解决方案将如何助力企业实现大数据落地？
首先，我们通过几个场景来进行具体问题的分析及解决方式的描述。
场景一：当企业拥有庞大用户体量，但缺乏用户数据来源该怎么解决？
解决方式：帮助企业搭建用户管理云平台，连接千万级用户——通过一物一码、一人一码、ibeacon提供员工/渠道/产品等多种连接场景，从触点迁移客户至企业微信平台，同时将连接激励到人，充分调动用户/员工/渠道的积极性
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