大数据技术应用有哪些特点
大数据时代，数据的应用已经渗透到各行各业，但是传统的数据挖掘和分析已经不能满足行业发展的需求，大数据技术为企业业务分析和行业发展带来了新的思维角度，将会充分激发数据对社会发展的影响和推动。
大数据技术应用实践都有哪些特点
1.原始数据处理模版化，做好预测性分析
数据的波动有必然因素(节假日、账单日等)，也有诸多偶发因素(活动推广、短信发送等)，但归根结底会影响到客户的服务体验。因此，要从源头对数据收集过程进行清洗，保留有价值的数据，同时借助模型构造、算法分析、系统配置的方式，将数据预测性结果更清晰的呈现出来。
2.对客户进行行为分析，为营销提供支持
与客户交流的过程，实际上是他对产品产生兴趣或者有疑问的过程，一方面要超越客户期待的做好服务，另一方面要用好大数据将客户在办理业务、咨询的产品、遇到的难题等记录和客户数据库进行匹配分析，构造客户服务画像，形成差异化的客户结构，促使管理中心从大众服务向点对点服务转变，对客户的产品兴趣、分期意愿等进行深挖，为前端营销过程提供支持。
3.借智能机器优化统计，剖析多渠道数据
要利用好智能软件，对不同来源的数据做好目标分析。要充分利用好智能机器人，形成多渠道的知识交互，收集到客户的疑问，对这些数据要更多考虑其精准性、体验感、流畅度，统计出客户常问的“热词”，找出客户通过多次互动才询问出答案的问题，查看答案的设置是否不够精准并进行优化。
对于不同的渠道，沉淀的数据各不相同，既要分开来看，不同的渠道建立不同的客户数据分析规则，也要整合来看，系统掌握客户服务数据状态，做到全面分析。
大数据对于诸多企业来说，就是个“黑箱”，你永远不知道里面会出现什么，为什么出现，但是小数据运维，就像是打开这个箱子的钥匙，让箱子内的每一个规则、每一项原理，清晰的呈现在管理者面前，并作出更加精准的判断。
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