大數據營銷計劃精選(九篇)

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第1篇：大數據營銷計劃范文

關鍵詞：高校信息化；智慧校園；物聯網；云計算；大數據

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）35-0158-03

根據《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010―2020年）》要求：教育信息化納入國家信息化發展整體戰略，充分利用優質資源和先進技術，整合現有資源，構建先進、高效、實用的數字化教育基礎設施。根據教育部的《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》中大力推進職業院校數字校園建設，構建繼續教育公共服務平臺，整合信息資源，建設信息化公共支撐環境等的具體內容。根據《教育部關于辦好開放大學的意見》的要求：運用現代信息技術發展新成果，聚集優質教育資源，豐富教育教學手段，創新人才培養模式，改革管理體制和運行機制，探索具有中國特色、體現時代特征的開放大學辦學模式，滿足全民學習、終身學習需要，建設學習型社會。把握《貴州省十三五規劃》大好機遇：加快發展大數據產業，實施“互聯網+”行動，促進數據資源開放共享。順應貴陽市智慧城市工程的建設。結合貴州省各個高校信息化建設的現狀：網絡基礎設施薄弱，安全保障體系不完善；信息化技術水平相對較低；各個服務系統相對獨立，沒有完善的共享與自動化機制。結合國內高校信息化建設的先進經驗。貴州各大高校都在紛紛力爭打造基于大數據、云計算和物聯網的校園信息化建設，加快“數字化校園”或者“智慧校園”的實現。本文以作者所在的單位貴州廣播電視大學（貴州職業技術學院）力爭在“十三五”打造基于大數據、云計算和物聯網的“智慧校園”為例，談談當前高校信息化建設的一些設想與方法。

1 基礎知識簡介

物聯網（Internet of Things，IoT）作為一種新興網絡技術和產業模式[1，2]，在業界受到廣泛關注。從國際電信聯盟（ITU）在信息社會世界峰會上的《互聯網報告2005：物聯網》中可以總結出物聯網所體現的兩層基本涵義：（1）目前的三大網絡，包括互聯網（Internet）、電信網、廣播電視網是物聯網實現和發展的基礎，物聯網是在三網基礎上的延伸和擴展；（2）用戶應用終端從人與人之間的信息交互與通信擴展到了人與物、物與物、物與人之間的溝通連接。因此，物聯網技術能夠使物體變得更加智能化。從目前的發展形勢看，最有可能率先獲得智能連接功能的物體包括家居設備、電網設備、物流設備、醫療設備以及農業設備，并基于此實現人類與自然環境的系統融合[3～5]。

IBM 公司于 2007 年底宣布了云計算計劃[6]，云計算的概念出現在大眾面前。所謂云計算，簡單地說就是以虛擬化技術為基礎，以網絡為載體，以用戶為主體為其提供基礎架構、平臺、軟件等服務為形式，整合大規?？蓴U展的計算、存儲、數據、應用等分布式計算資源進行協同工作的超級計算服務模式[7]。 虛擬化為云計算實現提供了很好技術支撐，而云計算可以看作是虛擬化技術應用的成果。在過去的幾年里，已經出現了眾多云計算研究開發小組，如谷歌（ Google） 、IBM、微軟（ Microsoft） 、亞馬遜 （ Amazon） 、EMC、SUN、HP、VMware、Sales-force、Alisoft、華為、百度、阿里巴巴、中國電信等知名 IT 企業紛紛推出云計算解決方案。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。在維克托?邁爾舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。[8]

智慧校園主要依托上述三大技術，國內外已經具有很多成功例子。

加利福尼亞大學有10個分校以及5個醫療中心，同時還管理著美國能源部的一些實驗室。校區過于分散，迫切需要一個先進的決策系統來了解各方面信息，及時做出正確決策。加利福尼亞大學將整個校園看做是一統一、集成的生態環境，將所有數據進行整合和實時展現，對歷史數據進行挖掘、分析，提煉出關鍵信息，進行趨勢預測，為決策提供科學化的依據。這套決策系統以網絡和物聯網為基礎，實時了解各核心業務的動態，實現各個系統間的數據相互共享和協同，最終，將提取出有價值的信息進行分析，并在“校長儀表盤”上以圖表形式直觀的展現。例如，在對學生的精細化管理和服務上通過實時獲取學生信息，設定學生在校園內48小時內更新無狀態則報警。所展現的數據包括科研基本信息、教學狀態信息、業務管理信息、IT運維信息、學校財務信息、安防監控信息等覆蓋學校生活各個方面的整體狀況。校區及醫療中心的總體情況都會通過儀表盤應用顯示到校長面前，校長能夠實時了解校園安全、校園運轉、風險分析、財務情況等信息。

北卡羅萊納州立大學是一所擁有超過30000名學生和近8100名教職工，在工程、科學技術和教學方面的教學與研究都居世界領先地位的綜合性大學。隨著學校的發展壯大，師生對能提供學術計算的資源的需求也越來越大，校方想通過云計算平臺，高效管理這些相關資源。因此學校將資源進行整合，成立了虛擬計算機實驗室Virtual Computing Lab（ VCL ），建立云計算系統平臺。用戶可以及時或者預約的方式通過該系統獲取自己需要的資源和解決方案。學生能通過網絡接受免費的教學材料、應用軟件、在線存儲等。該系統的建立降低了75%的軟件許可成本，每個應用系統服務的人數也提高了150%，另外，計算資源在科研、教學和管理間的轉移更加靈活，學校服務器和計算機實驗室的利用率也提高了，師生滿意度大幅提升。

浙江大學智慧校園以通信網和云計算為基礎，搭建智慧應用平臺，總共有幾十種應用系統服務于校園的管理和設施，學校內的各個方面都包含其中。他們的規劃完全按照中國電信浙江省分公司的方案分成了智慧應用、智慧平臺、云計算和通信網四個部分。其中智慧應用分成了智慧校園的管理和設施兩個部分，服務于學校的教研、設備、日常生活、公共交通等各個領域。

南京郵電大學貫徹的是以物聯網為基礎的智慧校園的建設思路，利用先進的信息技術，建設各種先進應用服務系統作為載體，并將教研、學校管理和校園生活融為一體、構建出一個新型智慧化大環境，快速、準確地將校園中的各業務過程中的相關信息反饋給人們，學校制度和管理的創新和改進，需要各應用系統提供綜合的數據分析，為業務流程的管理、改進和再造提供數據技術，實現并促進信息化教育、科學化決策和規范化管理的科學發展。集成各應用系統從而使校園的信息得到共享，破除了信息孤島，推進教研、學校管理、校園生活、后勤服務向智慧化發展。

總之，智慧校園建設主要有三個方面的核心特征：根據識別用戶角色，為每個人提供可定制的個性化服務，在一個統一的全面感知環境和綜合信息平臺上獲取所需的服務；集成學校各個應用系統，實現信息互聯，系統協同，打破信息孤島；學校的大協同信息平臺不僅實現校內的協同工作和信息共享，還為學校和外部環境的溝通提供接口。

2 智慧校園的架構設計

從上面智慧校園實現的成功案例中，一般 “智慧校園”是一個包含大數據、云計算和物聯網等新一代技術的綜合體。首先，把傳感器嵌入和裝備到校園里的教室、圖書館、食堂、實驗室、會議室和宿舍樓等地方的終端設備上，使其形成的物聯網與互聯網相聯，實現校園生活與物理系統的整合；而后將教學系統、學習系統、管理系統、辦公系統等眾多軟件系統平臺整合并融人“校園云”；最終，將“校園云”、物聯網、互聯網整合起來，建立“大數據平臺”，實現數據共享，實現大規模數據實時抓取，深度分析計算，形成更有效的決策依據。基于大數據、云計算和物聯網的“智慧校園”體系結構如圖1所示。

為了更好地實現上面描述的“智慧校園”，一般建設重點主要包括四個方面：

（1）各種通信網絡與通信平臺的集成。研究電信網絡、WLAN、互聯網、教育資源網和物聯網高速融合通信，實現整個校園網絡覆蓋。研究集成高清視頻、語音、數據和流媒體的IP統一通信，研究語音通信能力、短信通信能力、微信通信能力和視頻通信能力的通信集成平臺。實現低成本、高安全、高清晰、高穩定、可重復、可擴充的校園信息通信和數據流通，促進應用集成、系統融合和數據共享，全面高效地支撐智慧校園的各種信息化建設和應用。

（2）各種異構系統的集成。研究現有各種異構應用系統的集成方法，實現統一操作和數據共享。由于之前大部分高校沒有一個統一規劃信息化建設的部門，由各個部門自己建設自己的應用系統，從而造成目前一個學校很多應用系統各自獨立，不能互動和共享信息，形成一個一個信息孤島。通過研究異構系統的集成方法，找出一種科學的，實用的辦法，是學校智慧校園建設的一大難題。

（3）大數據云計算中心。研究大數據存儲與分析的云架構，構建服務器集群和存儲器集群，為各個系統提供統一的數據源，對大量結構化與非結構化形態的數據進行有效管理與分析，形成智慧教學、智慧管理和智慧生活。實現開放教育的科學教學質量評估體系，對教學全過程和學習效果的監測、評價和綜合考核，為學歷教育和非學歷教育服務。

（4）云服務系統。研究云服務系統的開發與搭建，為教學、科研、管理和生活提供優質服務。對目前使用的在線學習系統、多媒體教學系統、虛擬實驗室教學系統、計算服務系統、辦公自動化系統、實驗系統與考試系統等等改建為云端系統、讓學生能利用各種設備完成學習，實現在校學生和社會學生隨時學習、隨處學習。

3 建設目標與要求

通過智慧校園的建設，一般要求達到如下目標：

（1）為廣大師生提供一個全面的智能感知環境和綜合信息服務平臺，提供基于個人的個性化設計定制服務。

（2）提供對學校各項業務的整體智慧化解決方案規劃，實現物物互聯共享與協作的高效運行。

（3）為學校的建設提供現代信息技術保障，聚集豐富的優質教育資源，提供先進的學習條件，擁有完善的、科W的辦學體系，基本滿足多樣化學習需求，為學習型社會提供重要支撐，為人力資源開發提供重要保障。

（4）為學校與外部環境提供一個共享與交流的借口，順應貴州省大數據發展和貴陽市智慧城市建設。

（5）為學校培養大數據、云計算和物聯網方面的人才提供實訓平臺。

為了完成上面提出的目標，一般在實施過程中要求：

（1）建設理念要先進，要充分利用好信息化發展的最新三大產物，發揮好信息化技術的最大優勢；

（2）重點為高等教育服務，支撐貴州教育云的建設；

（3）緊密結合省與學校十三五規劃的信息化建設內容；

（4）整體思考，一次規劃，分期投入，分步建設，做到邊建設，邊利用，達到立竿見影的效果；

（5）要深入調研，摸清家底，實事求是，充分利用好現有資源，合理規劃，節約成本，提供有效服務。

4實施內容規劃

智慧校園的建設是一個龐大的系統工程，一般不是一下就能建起來的，沒有一個科學的實施規劃方案，往往會導致工程的失敗。我們經過詳細的考察與研究，提出了下面的實施規劃方案。

總體建設思路：先骨干（骨干包括兩網（校園有線網和無線網）、一心（數據中心）、一出口、兩平臺（一卡通平臺和系統集成平臺）），后枝葉（各種業務系統）

下面是我們學校具體的實施步驟：

第一步：

1.全光網改造；

2. 全無線覆蓋；

3.出口帶寬提速；

4.數據中心云遷移；

5.一卡通平臺；

6.OA系統。

第二步：

系統集成平臺；

圖書館信息化的升級，改造，系統集成與一卡通對接；

第三步：

教務系統的升級，改造，系統集成與一卡通對接；

后勤管理系統的升級，改造，系統集成與一卡通對接。

第四步：

云桌面實驗室與辦公室的建設，系統集成與一卡通對接；

其它系統的升級，改造，系統集成與一卡通對接；

第五步：

建設大數據應用系統。

通過上面一步一步的完成，最終一個學校的智慧校園就給完成。

5 建設保障

智慧校園是一個讓人興奮，但又有很大風險的項目。因此必須要建立相應的保障體系，才能保證該項目能有效地完成。下面是我們研究后建設的保證體系。

學校成立信息化建設領導小組，成員包括學校校長和各個部門的主要領導，由校長任組長，一起把握和推進信息化建O；

學校成立信息化建設專家委員會，由校內和校外長期從事校園信息化建設的資深人員組成；

學校成立專門的信息化建設辦公室，負責信息化建設的具體事項；

在整個建設期間，學校每年預留專門的建設金費，供信息化建設專用。

6 建設成果的推廣

今天是云計算的大力發展時代，貴州三大電信運營商在貴陽的不同地方都建了超大的IDC。我們建設智慧校園應該充分利用這個條件，建設期間可以采用以租代建的方式，實現花小錢辦大事。建設好的系統，可以通過IDC中的云架構，分享給其它高校使用，大大降低建設經費，提高系統的使用率。

7 結束語

智慧校園建設工程是一個龐大的工程，也是當前各個高校開展得熱火朝天的項目。如何保證智慧校園建設成功，本文提出了一套嚴密的方法，供大家借鑒。

參考文獻：

[1] Huang Y H，Li G Y.Descriptive models for internet of things[A].International Conference on Intelligent Control and Information Processing[C].Harbin，China：IEEE Press，2010：483-486.

[2] 朱洪波，楊龍祥，朱琦.物聯網技術進展與應用[J].南京郵電大學學報（自然科學版），2011，31（1）：1- 9.

[3] 吳吉義，平玲娣，潘雪增，等. 云計算： 從概念到平臺[J]. 電信科學，2009， 25（12） ： 23-30.

第2篇：大數據營銷計劃范文

關鍵詞：大數據；發展脈絡；營銷趨勢；研究評析

一、問題的提出

云計算、移動互聯網等新信息技術的廣泛應用及社會化網絡的興起，使信息數據產生機制更復雜、傳播速度更快、類型更多樣，全球進入信息數據量“井噴式”增長的大數據時代。國際數據公司（In原ternationalDataCorporation，IDC）指出：全球創建和復制的數據量五年內增長近九倍，預計將以每兩年至少翻一番的速度繼續增長。僅2013年，世界范圍存儲的數據就達1.2ZB（1ZB抑1021B），將這些數據刻錄到CDR只讀光盤并堆起，其高度將是地球到月球距離的五倍[1]。生產和信息方式的變革引起管理規范及其深層次上價值觀的轉變。傳統企業營銷中，為避免無法獲取整體數據的弊端，多依據小樣本采樣統計推斷以形成所謂“科學決策”。然而采樣分析的成功取決于樣本的絕對隨機性，大數據時代，營銷調研建立在對大樣本持續收集數據的基礎上，實時分析和輸出調查結果將為營銷決策提供及時判斷臨界值。在大數據背景下對營銷活動進行研究，具有聚焦數據，提高營銷決策科學性；強調洞察，增強營銷活動“預見性”；重視創新，增強營銷理論“前瞻性”等研究價值[2]。特別是中國具有眾多人口和龐大市場，也使中國成為最為復雜的大數據國家之一。那么，大數據對營銷活動究竟會產生怎樣的影響？其內在機理是什么？通過文獻綜述，對大數據概念進行界定，梳理其發展的歷史脈絡，在此基礎上分析大數據對消費者行為、營銷決策模式、營銷戰略、營銷要素等的影響表征及其機理，最后對大數據的營銷應用研究做出述評。

二、大數據的發展脈絡及概念界定

（一）大數據的發展脈絡

大數據的概念最早要追溯到上世紀，只是在互聯網時代，大數據才從規模、類型等方面得以實現。早在1981年，美國著名未來學家Toffler在其著作《TheThirdWave》中，提及“大數據”，并稱之為“第三浪潮的華章”[3]。2001年，META集團（現為Gartner）的分析師Laney指出數據增長帶來規模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）等變化[4]?！禢ature》則在2008年9月開設“BigData”?？痆5-7]，同時《Sci原ence》也推出數據處理研究?？癉ealingWithDa原ta”，對數據洪流（DataDeluge）所帶來的社會變革及影響做出討論[8]。大數據研究的開創性論文是Gins原bergetal（2009）的“DetectingInfluenzaEpidemicsUsingSearchEngineQueryData”，該文探討了如何利用谷歌搜索引擎查詢詞來預測流行病[9]。只是在最近幾年，大數據才成為高頻詞。2011年5月，麥肯錫公司《大數據：創新、競爭和生產力的下一前沿》報告，指出“在數據滲透于各領域并成為生產要素的背景下，對海量數據挖掘應用，將帶來新的生產增長和消費者盈余浪潮”[10]。2012年3月，美國開始實施“大數據研發計劃（BigDataRe原searchandDevelopmentInitiative）”，將大數據喻為“未來新石油”，并視為與互聯網、超級計算機同等重要的國家戰略，這也是美國在“信息高速公路”計劃后所實施的又一國家級重大科技戰略。日本緊隨其后，推出“新ICT戰略研究計劃”。同年，世界經濟論壇《大數據、大影響》報告，從多個行業領域闡述大數據給世界經濟帶來的發展機會[11]。就國內而言，2011年12月，國金證券開創國內大數據研究先河，將其研究成果引入資本市場[12]。2012年5月，香山科學會議組織“大數據科學與工程：一門新興的交叉學科”為論題的會議，同年6月，中國計算機學會青年計算機科技論壇（CCFYOC原SEF）舉辦“大數據時代，智謀未來”會議，對大數據挖掘技術、組織架構、平臺治理等展開探討。2013年6月，國家自然科學基金委管理科學部、美國營銷科學學會（MSI）、南京大學商學院（管理學院）和香港中文大學工商管理學院聯合主辦“2013營銷科學與應用國際論壇”，也將“大數據、社會化、移動化對市場營銷的新挑戰”作為主要議題之一。2014年2月，北京銀行與小米科技就移動支付、便捷信貸、產品定制、渠道拓展等簽署協議，表明國內企業運用大數據戰略進入實質性階段。2014年3月5日，總理第一次把大數據寫進政府工作報告，闡明了國家對大數據產業鼎力支持的政策，隨后一系列公開講話進一步明確了這一戰略部署。2015年2月，百度公司利用百度遷徙、百度指數等大數據產品直觀地呈現了春運“景觀”，把大數據研究成果可視化地展示在電視屏幕上。2015年3月，政府工作報告中進一步提出“互聯網+”計劃，推動大數據與現代工業相結合。

（二）大數據的概念界定

大數據本身就是抽象的概念，當前對其概念界定尚未達成統一，不同組織及學者給予不同的表述，見表1。盡管各方對大數據概念并不統一，但其中“大規模數據”“體量、復雜性及速度超越傳統數據”“超越現代技術手段處理能力”等觀點得到基本認可。IBM公司及Laneyetal（2001）認為大數據具有“3V”特征：規模性（Volume），數據量一般要達到TB級甚至PB級；多樣性（Variety），數據結構類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；高速性（Ve原locity），產生、處理、分析數據的速度加快。國際數據公司（IDC）在此基礎上，增加“價值性（Value），即“大數據價值很大但呈現低密度性”的特點，從而形成大數據的“4V”特征[16]。而NetApp公司認為大數據具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通過對大數據實時分析構建新的業務模式并更好地了解顧客需求；高帶寬（BigBandwidth），快速有效地對數據進行處理分析；大內容（BigContent），包括各種類型數據，同時對數據存儲、擴展、安全等管理的高要求[17]。

三、大數據對未來市場營銷的沖擊

根據（移動）互聯網時代大數據的特征、消費者行為變化及營銷模式的可能演變，通過相關文獻梳理，勾畫的大數據對未來營銷活動的影響趨勢，見圖1。

（一）大數據對消費行為的影響

1援消費行為更理性。工業化時代，信息不對稱的客觀存在，消費者易受各種如低價促銷、廣告宣傳等影響。而大數據時代，消費者有更多、更方便的途徑獲取更詳細的商品價格、成本、產地、質量等信息，并可更方便地搜尋、比對和遴選，從而做出更理性的選擇[18]。2援消費行為冪律分布。大數據時代，消費者評價系統更廣泛，先前購物者的購后評價及經驗對新消費者具有重要參考。相比先前購物者的好評，消費者則會更關注其差評，以便做出正確的消費決策。同類產品中，質量好、價格有優勢、服務好的產品受到越來越多的青睞，并不斷吸引新的消費者，形成“滾雪球式”的“馬太效應”，消費行為呈現冪律分布。3援消費行為更個性化。工業化時代，商家追求規模經濟的考慮，只能在有限范圍滿足消費者個性化消費。而大數據時代，信息廣泛并快速傳播，消費者的消費認知及創造力大大提升，消費異質性不斷增大，對產品或服務的關注并不僅限于以往的質量、品牌、價格、售后等，更關注其個性化的滿足程度。

（二）大數據對營銷決策模式的影響

大數據時代，思維方式發生三個變革：其一，要分析與事務相關所有數據而不是少量數據所構成的樣本；其二，要接受數據紛亂復雜的事實，而不能過于苛求精確；其三，更加主動地分析相關關系而不再探究難以捉摸的因果關系[19]，可以說，數據驅動型決策（Data‐drivenDecisionMaking）是大數據背景下決策的特點[20]，以“數據化、智能化、實時化垣經驗”將成為大數據時代的營銷決策范式。1援數據決策技術升級，注重實時處理及相關分析。傳統分析多基于多元統計、計量經濟學模型等方法，對大量一手和二手結構化數據實施分析，從中尋求研究對象的內在聯系，常用方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、回歸分析、A/B測試、數據挖掘等。大數據背景下，數據規模大、傳遞速度快、非結構化數據多等特點，使得傳統數據分析及數據庫管理手段很難適應時代要求。數據產生及傳播速度加快，要求數據應用實現從離線（Offline）向在線（On原line）的實時處理轉化[21]。數據關聯成為大數據的主要價值來源，但數據間交互廣、價值密度低、碎片化嚴重，也使決策重點從以往因果關系分析向相關關系分析轉變。2援決策參與主體向社會大眾傾斜，數據分析師地位加強。大數據使營銷決策越來越依賴于數據分析而非經驗或直覺[22]，直覺判斷將被精準的數據分析代替。管理者決策重心在于正確發現并提出問題，一線員工對決策參與度將大大提升，決策主體從社會精英向社會大眾傾斜，扁平化組織架構、學習型企業文化將得到加強。同時，能綜合運用數據分析、分布式管理的數據分析師，將為企業營銷決策提供更多智力支持。

（三）大數據對營銷戰略的影響

1援激發協同營銷的競爭格局。大數據環境下企業與行業的邊界日趨模糊，營銷系統開放性更明顯。企業競爭不再局限于個體之間或供應鏈的鏈條間，而是向多主體所構建的商業生態系統間延伸[23]。企業營銷戰略的設計應打破傳統的個體競爭思維，在不斷提升自身營銷網絡化和動態化能力基礎上，利用外部資源，形成協同營銷格局。2援一對一營銷的精準定位。大數據背景下，企業可以記錄消費者在產品各個生命周期階段的品牌偏好、口碑評價等行為數據，基于社會學、心理學、營銷學、傳播學等相關理論，并借助數據挖掘、統計計量等，按一定的細分標準進行消費行為細分，從而結合自身資源優勢，形成目標市場的選擇和一對一營銷的精準定位。

（四）大數據對營銷要素的影響

1援產品：顧客參與式的產品設計和個人定制。大數據背景下，虛擬企業和智能車間將會越來越多地被采用，顧客參與式的產品設計和個人定制將大行其道。那些市場價值在較短時間發生貶值的短生命周期產品的時效性更強、需求波動大，與外界存在著復雜非線性關系[24]。而長周期產品特別是其中生產工藝復雜、流程管理復雜、客戶需求復雜的復雜品（ComplicatedProduct）將實現供應鏈縱向一體化整合及全生命周期數據整合[25]。“全息”生命周期的完整大數據可幫助企業構建消費者興趣圖譜，從而應用于營銷和新媒體關系定位中。2援渠道：渠道縮短及渠道多元化。大數據背景下，信息技術更為成熟，經由中間商的渠道模式將讓位于直銷，渠道長度越來越短。特別是具有及時反饋交互關系平臺技術的實施，使企業可開發出更多、更便捷的渠道與顧客連接，實現多渠道及跨渠道營銷。諸如微商等“屏幕+手指+快遞”的購物方式，配合超低的價格，使營銷渠道更趨多元化。3援價格：透明度更高，基于支付意愿的差異化定價。傳統營銷定價多從產品成本、利潤率、顧客接受度等簡單因素考慮，并依據先前相關銷售經驗建立精算模型。大數據背景下，傳統精算模型將被顛覆，價格不對稱性有所改善，定價透明度越來越高，明智的價格策略是企業“陽光”定價，基于支付意愿的差異化定價將成為主導，電子支付成為主流。4援促銷策略：促銷手段的數字化、互動化趨勢。大數據背景下，傳統電視、報紙、廣播等大眾傳媒的傳播效率不斷下降，而建立在數據庫基礎上的移動互聯網將成為促銷信息的重要傳播手段，促銷手段更具數字化。同時，促銷手段更新穎，目標受眾被多元化數據鎖定，并特別強調與顧客間的互動和情感溝通。

四、大數據研究在營銷中的應用評析

（一）研究層次：偏宏觀層面研究，輕微觀分析

當前對大數據的相關研究，更多從宏觀層面對其概念內涵、形成脈絡及其對社會所產生的影響方面展開描述，而對大數據所形成各種影響的內在機理缺少必要的微觀分析。大數據為未來營銷帶來深刻影響，但機會和挑戰并存，其合理利用前提是必須擁有準確、可靠、及時的高質量的數據[26]，只有在此基礎上，才能提煉出有效的營銷決策信息，才能幫助企業實現精準定位。

（二）研究視角：多立足于信息科學視角，缺少管理視角

當前，國外從管理學視角應用大數據技術來支持管理決策已成為商科教育的熱點[27]。相比之下，國內相關研究還處于起步階段，數據驅動決策的管理模式還有待形成，現有的相關研究則更多立足于對數據信息的采集、處理、檢索、挖掘及離線分析等信息科學視角。而只有立足管理決策的視角，探討大數據對現代經濟組織的戰略定位、架構設計、營銷實施等實時問題，才能真正發掘大數據的“資源”價值，建立起信息引導決策的機制。

（三）應用范圍：國內多理論研究，實踐廣度、深度不夠

第3篇：大數據營銷計劃范文

關鍵詞：大數據背景；供電企業營銷管理；策略分析

電力企業的營銷管理工作中，首先要關注企業的實際的生產狀況，通過各種數據的綜合，達成對基本生產狀況的認知。在價格的制定中，在目前的情況下受到不同政策條件的影響。例如，在一些地區中，由于污染狀況較為嚴重，價格低廉產生污染較多的發電材料應用是不被允許的，因此要采用更為昂貴的清潔材料，電力供應價格自然會受到影響。這就對營銷工作帶來一定的困難，通過大數據的信息收集以及信息的分析，能夠找到營銷管理工作的突破口，提升工作水平。

一、大數據與電力營銷管理基礎理論

（一）大數據的理論目前，由于信息化技術在各個行業中的深入應用，通過設備進行數據的信息收集，同時通過網絡對不同設備中收集到的信息內容進行集中，形成一個類型信息的集中數據庫，數據庫中信息的存儲量龐大。應用這些數據的內容，能夠對不同領域中的工作形成指引。應用信息加工的技術，就能夠發揮數據中所潛在的經濟作用，實現數據價值的增值。在電力企業中，大數據技術的應用，主要集中于對數據信息的挖掘，應用不同方面的數據內容，形成對業務發展趨勢的精準預測，實現工作整體管理水平的提升。

（二）電力營銷理論在市場化的發展中，電力企業也需要與市場發展的狀況之間相適應，對電力企業的各種類型客戶，企業要提升重視程度，在關注用戶需求的過程中，提供更為優質的服務。電力營銷的目的之一，是為了擴大電力銷售市場的盈利，使得電費回收得到充分的保障。電力企業的營銷管理工作不僅對企業自身的發展具有重要的影響，對于社會整體也會產生深遠的影響，電力資源作為目前人們生產生活中需要集中應用的資源，為保障社會生產的穩定以及人們生活的穩定發揮著重要作用.

二、大數據背景下電力企業營銷的創新措施

（一）故障可視化功能提升服務質量在信息數據的支持下，數據能夠從不同的客戶應用狀況中進行集中，營銷工作的人員能夠及時的發現其中存在的異常狀況，同時為客戶出現的問題提供及時的服務。在電力企業的營銷工作中，服務質量的提升具有重要的價值，通過數據的集中收集以及數據信息的分析，能夠實現在客戶出現故障之后，通過可視化的功能，對出現的故障情況進行監控與檢測，向客戶及時的進行故障原因的解釋，同時展開維修恢復的工作[1]。

（二）故障搶修流程的優化在故障的搶修工作中，電力維修人員要根據不同電力搶修平臺中提供的信息，展開故障的搶修工作。通過大數據信息平臺的建立，不同的工作部門之間能夠實現即時的信息分享，共同面對故障的問題。首先，通過信息系統能夠精準的確定信息的故障位置，同時應用平臺中數據的共享以及溝通，實現對區域中故障問題的判斷，派遣適當的人員展開維修。與此同時，在故障因素確定后，也要及時的對區域中的供電進行暫停。應用大數據的技術，不同的控制平臺都能夠實現即時化的信息共享，及時的進行區域中供電的中斷，同時在維修完成之后，也可以根據數據提供的信息及時恢復供電，提升電力供應維修工作的效率，盡量的減少由于停電所帶來的經濟損失[2]。

（三）優化營銷管理中的故障維修調度通過GIS系統的應用能夠實現對不同區域中具體供電狀況的監控，同時在緊急的電力維修中，也能夠同時實現系統中狀況的可視化即時反饋，這對于營銷管理中故障維修工作的調度具有優化作用。客戶的用電故障信息能夠及時的通過內部的工作平臺，確定故障的具體性質，在此狀況下，判斷電力故障的形成原因，并且調度適當的人員進行維修。在目前的技術水平支撐下，應用系統進行故障的原因診斷也會存在誤差，在維修人員到位之后，需要通過人工的情況判斷，確定區域中的故障成因，并且展開維修的計劃。在維修故障的因素未能夠準確判斷的狀況下，可能會出現人員調遣出現誤差的狀況，通過前方人員在系統的狀況反饋，能夠及時的實現人員的重新安排，適應于不同情況的電力維修工作。對于大客戶的較為復雜的故障，電力搶修的工作人員通過電網平臺做出判斷之后，制定更為詳細的計劃，進行調度[3]。

（四）精準的定位客戶需求與客戶的群體在大數據信息的支持下，電力企業的營銷管理工作能夠實現與電力供應工作中數據信息的互相共享。通過實際中的電力供應狀況，營銷人員就能夠對不同區域中電力資源的使用狀況，以及近年來的增長等狀況形成認識，從而達成對該區域的再次規劃。通過大數據信息的綜合，營銷管理工作能夠精準的定位客戶群體，通過實際的服務提升客戶的電力資源供應與合理化的分配。例如，在一些區域中，電力資源的應用數量逐年在上升，然而供應量的水平并未得到提升，營銷管理的人員在得知這種狀況后，需要與電力的生產部門展開交涉，同時對區域的營銷管理工作進行重新的規劃。對于這一區域中潛在的客戶群體進行辨識，并且對服務的提升展開行動[4]。

（五）提升電費的回收率在電力企業的營銷管理工作中，通過營銷工作帶來盈利的提升，是工作的主要目的之一。因此，要對電費的回收率問題進行關注。目前對零散的用戶，在電費的回收問題上已經建立了較為完整的機制，能夠保證大部分的電費回收的問題。然而，對于大客戶來說，營銷工作的人員需要根據客戶的實際應用狀況，制定出新的合同，對合作中的電費回收實際狀況進行考察與認識，協調與客戶之間的合同制定合理性，確保電力營銷工作能夠為電費回收的提升帶來積極的影響。電費回收風險的防范技術應用，需要供電企業將數據信息和電力的生產投入資金進行協調管理，電力企業通過對客戶信息的收集，與相關的部門例如銀行進行溝通和獲取，提出客戶電費風險的評估。通過與稅務部門之間的寫作，減少電費風險問題的產生。建立企業電費回收風險預警機制，雖然其中涉及的部門較多，工作開展也有一定的難度。但是該項問題是牽制企業發展方向，需要企業通過長期的努力和經驗不斷進行完善[5]。

第4篇：大數據營銷計劃范文

大數據能量無窮，它將引導未來的商業走向，塑造如今的商業潮流。它決定了2015年，甚至更遠的商業趨勢。而在市場營銷領域，這種力量尤為明顯。2015年，大數據將引領以下八種營銷趨勢：

1、以數據推動內容營銷。乍一看，內容營銷與數據并無明顯關聯，不管是大數據亦或其他數據。但是現在，我們用多種方式內容，包括博客、LinkedIn、白皮書或者電子郵件。如果營銷人員能夠有效使用數據來分析各種不同內容模式的營銷效果，就能更敏銳地洞察到哪些內容能夠將潛在客戶轉化為客戶。

2、創造有意義的個性化。個性化可以是營銷人員在發送一封自動推送的郵件時，在郵件開始寫上對方的姓名。但我們說的個性化，含義要更寬廣、也更有意義。當營銷人員可以運用大數據導向的技術來分析個人特征及其瀏覽記錄來識別潛在客戶，并以此為基礎在適合的時間以適合的渠道向潛在客戶自動發送適合的內容時，大數據才算真正發揮了它的市場價值。

3、數據整合。公司網站的數據展示出客戶的一面，電子郵件數據庫則展現了其另一面，而電子商務往來以及財務部門的歷史支付信息又從另一個角度詮釋了客戶的形象。數據導向、客戶導向的公司正致力于將這些數據整合，以獲得對客戶全方位的了解。

4、領悟物聯網。思科預計，到2020年全球將有500億網設備，從飛機上的噴氣式引擎到您家中的冰箱。數據導向、客戶為先的公司將能有效利用這些數據來分析其產品的運行情況，以獲取產品的最佳維護時間、及最佳優化方式。

5、開展預測型分析。大數據在線上線下都可以發揮作用。Lattice Engines，Mintigo，Infer和6Sense都在使用大數據來梳理成百上千條客戶屬性，以發掘這些客戶的共性特征。以Lattice Engines為例，這家公司通過大數據為Juniper Networks找到了其潛在客戶是否愿意購買本公司路由器的一個決定性因素——他們是否已經簽署了辦公地點的租賃協議。如果沒有大數據，這樣一個非直觀因素是很難被發現的。

6、改善歸因。一直以來，營銷人員都明白自己的努力能夠為公司帶來收益。如今不同的是，我們可以證明這一因果關系。運用Adometry，Conv**ro，Visual IQ等公司提供的成熟的歸因模型，營銷人員能夠評估他們一系列市場活動的成果，包括展示、郵件、調研以及社交媒體計劃，并找出對收益有所貢獻的最佳途徑。接著，營銷人員可以終止那些收效甚微的市場活動，將更多資源投入到高效盈利的途徑上。

7、破解移動營銷的密碼。LinkedIn和其他社交網絡正在破譯一種密碼——如何利用大數據在移動端直接面向目標群體進行市場營銷活動。數據可以賦予營銷人員這樣的能力：將可兼容移動端的網頁和郵件提供給來訪者。另外，通過移動端進行的支付活動日益頻繁，商業活動將產生越來越多的數據可供營銷人員參考。

第5篇：大數據營銷計劃范文

“大數據”+白酒=？

在前不久舉辦的2016中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會上，茅臺集團以茅臺自建平臺茅臺云商向外界進行展示。

實際上，茅臺、五糧液等一線白酒企業早在去年便開始籌建自己的電商平臺。2014年，茅臺集團電子商務股份有限公司成立，開始O2O業務。而在去年6月，茅臺還召開股東大會，通過了《投資建設電商公司物聯網云商》的方案。據了解，目前茅臺云商也已經上線。茅臺方面表示，茅臺云商是茅臺全產業鏈大數據的重要組成部分，具體包括茅臺云商城、云分銷、云銷售以及物聯網溯源防偽等系統。

茅臺集團董事長袁仁國甚至表示，茅臺將加入全球大數據浪潮，利用3-5年時間建設大數據平臺，把互聯網思維和大數據融入到企業戰略及生產經營中。

除了自建電商，五糧液還聯合電商平臺蘇寧，通過互聯網零售、渠道整合、產品包銷定制等方面整合對“90后”進行精準營銷。宜賓五糧液股份有限公司董事長劉中國對此表示，五糧液與蘇寧此次攜手，將在產品、營銷推廣、大數據等方面展開合作，對白酒行業的發展進行探索。

此外，一些地方性酒企或中檔白酒還運營“大數據”與科技企業合作，通過智能酒柜銷售的方式進駐餐飲企業。據悉，“來e杯”目前已與董酒、珍酒、釣魚臺、金沙回沙酒等多家酒企達成了戰略合作關系。顧客可以在智能酒柜中購買白酒，省去了自帶酒水的繁瑣。

一線酒企瞄準精準營銷

談到白酒“大數據”，白酒行業分析師蔡學飛指出，白酒企業大數據不同于一般的互聯網企業提出的大數據，實際上白酒做“大數據”與自身營銷結構有關，像茅臺等一線白酒企業更多是針對B端的精準營銷。在沒有“大數據”以前，茅臺酒多為團購，而“大數據”的應用是白酒企業企圖繞過渠道得知消費者的消費習慣、購買頻次，從而做到預知。

茅臺方面表示，依托“大數據”能有效地利用合作渠道的數據資源，通過人群的消費檔次、頻率、行為軌跡等辨識符合高端定制的人群，并可根據解讀出的個體標簽進行精準的品牌、產品溝通投放，降低獲客成本，并帶來較高的客戶轉換。

而對于與電商平臺合作，蘇寧控股集團董事長張近東曾公開表示，五糧液將可以借助蘇寧大數據平臺了解到全國消費者的消費習慣，對產品結構和鋪貨計劃進行優化調整，提升供應鏈管理的效率。此外通過蘇寧城市和鄉鎮的物流網絡，將產品直接配送到消費者家中，降低中間環節的成本和風險。

技術、人才成“大數據”發展關鍵

然而，隨著“大數據”越來越多被運用到白酒營銷中，技術和人力資源儲備成為“大數據”發展的關鍵。

蔡學飛指出，白酒企業做“大數據”，需要有龐大的數據庫，這其中包含要建立跟蹤顧客的消費行為，并且不單單是白酒的，還包括啤酒、葡萄酒等其他酒類，但是成本非常高，目前還沒有哪一家企業來自建數據庫，都是和電商企業合用，可以說當前白酒“大數據”還處在概念階段，一線白酒企業茅臺、五糧液等也僅僅處于試水的階段。

第6篇：大數據營銷計劃范文

IBM大數據分析融入騰訊媒體報道

在世界杯開賽之前，IBM和騰訊“牽手”成為騰訊體育社交媒體數據分析合作伙伴。IBM根據網友和球迷在騰訊網絡媒體平臺及社交網絡上的海量公開信息和數據，通過大數據分析技術，獲得球迷話題、球迷類型、球迷個性分析等一系列洞察；同時還能根據這些信息得出網友心中真實的球隊支持率。而騰訊則通過這些分析得出的洞察來指導內容報道，細分受眾，制作球迷更加喜歡的內容。

比如，IBM基于典型球迷在微博等社交媒體上所內容的綜合分析，并對比心理學上的任務性格分析模型，通過大數據技術進行球迷的性格分析，勾勒出不同球星的典型球迷形象，不僅是球迷的興趣愛好，連性格特點和行為方式都刻畫的十分詳細。如內馬爾球迷的關鍵詞為“陽光活潑、愛湊熱鬧、愛找樂子、喜歡悠閑生活”等等。

從世界杯看社交大數據分析如何為行業客戶創造價值

通過大數據分析，媒體能夠了解網友和球迷的喜好和關注點，就能夠有針對性的制作內容并進行推薦，這大大改善了網友的體驗。作為一名媒體人，筆者經常會為找到讀者喜歡的話題而頭痛，往往精心制作的選題卻反映冷淡，其原因在于媒體認知和讀者需求出現了脫節。大數據分析改變了媒體傳統的單向式傳播模式，讓讀者變成內容制作的“參與者”，從而更加貼近讀者的需求。“大數據”開啟了媒體報道的新模式，據悉，眾多媒體集團都表現出興趣，希望能和IBM進行類似的合作。同時，在本屆世界杯上，大數據和媒體的結合，也為球迷送去了一場與眾不同的“足球報道盛宴”。

行業CMO最關注大數據和社交網絡對營銷的影響

IBM在本屆世界杯和騰訊的合作只是IBM在體育行業大數據分析的一個縮影，此前IBM大數據社交分析已經在網球四大大滿貫賽事、橄欖球、高爾夫球等賽事中也發揮著巨大作用，為球迷帶來了更佳的觀賽體驗，為球員和教練合理制定訓練和比賽計劃提供著參考，同時也助力主辦方創辦世界頂級賽事也幫助轉播機構傳遞精彩比賽。事實上，其它行業的企業CMO也正越來越重視大數據和社交網絡在企業營銷中的價值。

圖注一：中國的CMO已經意識到營銷管理在將來的巨大變化，并且已經開始在投資/整合技術與分析方面做出相應的準備

根據IBM年度的全球和中國CMO調查報告，在被認為對營銷管理產生重要影響的13中因素中，數據爆炸和社交媒體被認為是最重要的兩種因素。其中，85%的CMO都選擇企業應對數據爆炸做出市場營銷的改變；71%的CMO則選擇了社交媒體。

IBM大數據社交分析已有成熟的方法論

移動技術和社交業務正在催生著很多新的IT服務來與被數字化武裝的個體進行交互。對于企業而言，構建一套全方位的互動參與體系，在員工、合作伙伴和客戶之間建立參與機制將尤為重要。而IBM在社交大數據分析方面不僅有SoftLayer等云計算基礎設施的支撐，還通過多年積累形成了一套為企業提供社交環境下客戶全生命周期支持的完整方法論，使大數據社交分析能充分挖掘到在媒體行業、電信、金融、交通運輸、零售、快速消費品等不同行業的客戶價值。

圖注2：IBM社交大數據分析解決方案為企業提供社交環境下客戶全生命周期的支持

第7篇：大數據營銷計劃范文

訊：大數據正在成為電子商務行業精準營銷的重要載體。昨日，1號店與百度宣布達成聯合發展計劃，對此，1號店董事長于剛解釋稱，該合作為了強化1號店的精準營銷，提高購物轉化率。

百度副總裁王湛表示，“總體的方向是我們通過數據分析，找到1號店的潛在客群，讓其接觸到1號店的產品和服務”。

隨著網絡購物模式的日趨完善，規模龐雜的用戶數據正成為電子商務行業分析消費者購物行為，進而轉化為銷售的重要資源。不僅是1號店，為了能夠有的放矢，電商業對依托大數據平臺精準營銷的重視度與日俱增。京東商城在今年初成立了“京東商城-中國人民大學”電子商務實驗室，著力電子商務大數據的分析合作；淘寶在去年推出了淘寶時光機，分析顧客的消費喜好和對其行為的預測。

相比傳統商業，消費者在網上購物的瀏覽路徑、購買記錄、訪問時間等都有跡可循。據業內人士透露，亞馬遜對大數據進行深度挖掘后，營銷額曾在一年內增加了30倍。（來源：《北京商報》）

第8篇：大數據營銷計劃范文

“大數據”對旅游行業的影響是全方位的，是整個行業管理決策模式的轉變。通過數據分析，旅游經營者可以清楚地知道旅游行業的熱點、淡旺季及不同季節的規律性變化和游客的興趣點，并基于此開展有針對性的旅游營銷，這將大大促進旅游業的發展。而面對龐大的旅游業數據，該如何整理并有效利用，如何挖掘更有價值的數據信息，如何完成從數據到營銷決策、從營銷決策到收益的轉化等是首要解決的問題。

一、精準營銷概念的引入

市場競爭的核心點歸根結底圍繞兩點：質量與價格。對于旅游業來講，同樣的景點，誰能給予顧客更低的價格與更好的體驗，誰就掌握了競爭的主動權。美國著名營銷大師菲利普?科特勒在2005年首次提出精準營銷的概念：“精準營銷就是企業需要更精準、可衡量和高投資回報的營銷溝通，需要制定更注重結果和行動的營銷傳播計劃，還有越來越注重對直接銷售溝通的投資。”

可以看出，精準營銷得以實現的前提是當今四通八達的網絡通路與龐大的數據資源。由于當今消費者同互聯網接觸緊密，營銷者可以通過提取目標人群相對應數據進行甄別與分析，從中得出關于消費人群偏好的興趣、市場競爭者的策略與狀況、客運成本等一些具體的結論，通過結論有針對性地進行營銷活動，制定正確的營銷策略。

二、精準營銷所面臨的困難與挑戰

精準營銷為營銷者帶來的好處顯而易見，然而，真正能將精準營銷策略應用于具體實踐過程中的營銷者卻寥寥無幾。由于當前旅游營銷發展的局限性，精準營銷的廣泛實現困難重重。

第一，大數據時代的特征為數據搜集與篩選加大了難度。在如今信息爆炸的大時代背景下，每日所誕生的數據數量以驚人的速度上升。根據國際數據公司（IDC）統計，2011年全球產生的數據量高達1.82ZB。在如此龐大的數據基數下，大數據時代呈現出一些極為鮮明的特征：數據增長速度快、數據類型繁多、數據價值密度低、數據處理速度快等。營銷者在如此龐大與復雜的數據海洋中篩選并辨別對自己有正面價值的數據信息，其難度可想而知。

第二，營銷者缺乏有效的評估機制，難以對已搜集數據的價值進行全面正確的評估。由于互聯網數據的冗雜與低門檻特性，我們無法保證這些數據一定有價值。而營銷者的一個營銷決策往往決定著一次營銷活動的成敗。若是一次決策本身就建立在錯誤的數據結論上，造成的損失將不可估量。這也造成了當前營銷者對于所獲得數據的謹慎與保守態度。

第三，相關人才匱乏，營銷者難以對已知數據進行有效分析。由于當前營銷者認知條件所限，多數旅游營銷者難以形成敏銳的市場嗅覺。即使有數據在手，他們也很難確定自己究竟該做什么，該怎么去做。而由于數據實效性的特點，營銷者能及時制定出有效的精準營銷策略的難度也就可想而知。

三、大數據背景下旅游業實施精準營銷的建議

雖然精準營銷策略在旅游經營者之間的普遍應用仍存在一定的難度。但不可否認，在大數據時代背景下，精準營銷仍擁有不可替代的優勢。那么如何才能趨利避害，真正讓大數據為旅游業切實服務是需要注意的問題。

（一）建立旅游企業與顧客之間的溝通反饋機制

搜集數據的根本目的是為消費者服務。那么旅游經營者直接從已有消費者身上獲得的資料無疑更有參考價值。這在一定程度上規避了營銷者在當今數據煙海之中苦苦尋找可用價值的難題。

（二）提升挖掘與篩選數據的能力

旅游企業首先應扎扎實實完成企業自身業務的數據化，如加強客戶信息的收集、注重客戶數據的積累，做好CRM建設。此外，還應引進相應的數據方面的人才，需要懂行業、又懂數據的人進行專業化分析，整合市場資源，整合營銷，讓懂數據的人也懂旅游，懂旅游的人了解數據，從而更好地開展旅游營銷活動。

（三）旅游經營者之間建立良好的溝通機制

旅游業涵蓋“食、住、行、游、購、娛”六個要素，涉及行業范圍較大，旅游經營者之間數據與信息的交換有一定難度。且由于市場競爭激烈，他們在數據收集方面各自為政，缺乏有效的溝通。這在很大程度上加大了信息收集分析的難度。而良好溝通機制的建立，則能在一定程度上緩解類似狀況。

（四）注重信息搜集基礎設施建設

第9篇：大數據營銷計劃范文

“智慧課堂”的智慧終端搭載了1.05GHz主頻的OMEP4460雙核CPU智能平板，設計簡潔輕便，10.1英寸的廣視角IPS液晶屏幕，能夠帶來更清新的視覺效果和更廣的可視角度，Micro HDMI輸出端口可以方便地連接投影儀、顯示器及液晶電視機等外部設備。還有Wi-Fi功能和續航13小時的優點，能夠隨時隨地接入“智慧課堂”的云平臺，讓學習者通過更加簡單、直觀、有效的方式獲取教學資源，并能夠分享、互動，便于教學機構在每個環節及時地控制和管理。通過Wi-Fi或3G無線網絡的接入方式讓校內校外的各類終端設備高速、穩定地連接到中央服務器。通過利用該公司的教育軟件，提升教學質量，提高學生的學習效率，激發學生的求知欲望，大幅度地促進“教與學”的良性循環。該公司還正在優化UI（用戶界面）設計，增強系統終端的應用體驗。相信它將成為未來課堂信息化的風向標。

其實，就當今技術發展的趨勢看，還能讓這個“智慧課堂”更精巧。觸控功能使得所有操作進一步簡化，用戶只要“觸我所見”，電腦就能“知你所想”，用戶對屏幕“指指點點”，就能讓心中所想的效果得以實現。分享也變得很輕松，無論是通過轉屏模式、雙屏模式，還是平板模式，無論是Excel還是PPT報告，用戶都可以用輕松的方式分享嚴肅的內容。這種觸控方式讓人感到更有主動權和掌控權。還有所謂的“感知計算”將能夠使我們用聲音及手勢等方式管理設備，面部識別、傳感器等也將幫助用戶以更具有交互性和更加個性化的方式對屏幕進行操作。體感3D技術可通過攝像頭讓計算機終端捕捉到人體上半身的九個動作點；用左右手的自然揮動、分開、合攏、舉起、放下等動作，實現對圖片、音樂、視頻的控制等，人們也可能將要放棄鼠標。暢想一下，有了這樣的裝置，學生說句話就能喚來想看的一段視頻；畫個十字，將屏幕四分，就能顯示四塊不同內容的分享；用語音輸入替代鍵盤操作；打一個手勢就能把自己的觀點公開……

但這種高級的軟硬件大集合，真的賦予了課堂“智慧”嗎？“智慧課堂”是多么應時、可喜的一個解決方案！我們的教育就是太缺乏智慧。君不見，各類考試特別是高考，多年來讓我們如鯁在喉，就是沒有智慧將它化解，讓教育改革踏上寬闊的通途；君不見，一個個不同特質、鮮活靈動的孩子，硬是要放在固定的教育模具里沖壓，就是沒有智慧讓他們個性自由奔放地成長在百花爭艷的世界。以最尖端的信息技術軟硬件構建起來的這個“智慧課堂”，能有足夠的智慧圓滿地使教育走出上述困境嗎？

自從有了物聯網，“智慧”一詞陡然流行起來，“智慧商務”、“智慧城市”等，不一而足。那么不妨看看其他領域的“智慧”，給教育“智慧”一點借鑒。

案例一是福州的“智慧城市”。政府獲取海量真實的城市運行情況數據，充分了解市民的需求，從而做到快速反應、科學決策。比如，通過反映市民問題的“大點地圖”（在地圖中將市民行為事件數據分類呈現，形成分布圖）能夠快速了解哪一類問題經常發生、哪個地區經常發生問題，然后根據統計數據，設計出預測性的城市管理措施，消除各類隱患。借此，政府可以提高城市的管理水平，提高執行能力，更好地為市民服務。

案例二是香港中文大學市場系教授、市場工程中心主任劉建南博士講的一個護膚品公司的故事。該公司在開始做產品營銷的時候，只是一味地把產品推到客戶面前，而不去持續跟蹤并與之保持有效互動，造成客戶流失。該公司期望展開有效營銷，將產品推廣至最佳的用戶人群，使其了解公司產品進而產生購買的欲望，并最終達成交易。為了實現這個目標，該公司將智慧解決方案引入自己的客戶關系管理計劃中，幫助公司記錄看似碎片化的客戶信息，通過整合和分析，形成“客戶俱樂部”式的精準會員管理。借此分析數據，市場營銷人員得以了解哪些客戶對哪種產品有興趣，并由此針對每個客戶的獨特需求，進行個性化營銷。這些數據包括客戶的性別、年齡、購買能力等，還能鎖定客戶需求細節，比如，其購買的護膚霜將在多久時間用完?；诖?，確定向客戶展開營銷的適當時間和適當的營銷級別。

智慧商務方案準確劃定了營銷活動的目標人員，幫助公司提升了營銷業績。在該行業主題營銷、節日營銷、體驗營銷等計劃的實施過程中，公司將客戶信息和消費數據與客戶進行針對性的接觸，有效降低了營銷活動的成本。

以上兩個案例有一個共同點，那就是“大數據”。什么是“大數據”呢？簡言之，就是從各種類型的海量數據中（結構性數據、非結構性數據、半結構性數據），快速獲得有價值的信息。福州市政府從廣大市民的日常生活中，把他們行為的點點滴滴轉化為數據，分類存儲。其中一部分和位置有關的，制成“大點地圖”用來消除各類隱患。消除隱患的舉措不是來自政府的命令或代議機構的投票，而是實實在在地來自市民習慣的自主自愿行為。多年來的被管理者終于有了自，而那些管理者卻成了順從民意的服務者。“大數據”的智慧為人類的政治生活開啟了嶄新的一頁。在“智慧商務”上，則是依靠客戶消費行為數據決定營銷策略的。我的消費我做主，徹底顛覆了那種配給意味十足的商品交易。本來作為買家，并不是為了給廠商創造利潤才來遷就賣家的貨物進行購買，而是你滿足了我的需要，我才允許你賺取利潤。在物質極其豐富、信息暢通無阻的情況下，“大數據”給每個人都賦予了“產銷者”的品質。這將是一個新社會結構的萌芽。

“智慧”是需要高瞻遠矚的，是有創新基因的?！爸腔鄢鞘小焙汀爸腔凵虅铡倍季哂羞@樣的品質?！爸腔壅n堂”在玩轉信息技術的軟硬件設備上的確高超絕妙，達到了極致。學生可以流利地輸入，及時地分享，迅速地搜索資源，隨時隨地地瀏覽網頁，接入云平臺。聰明是不用說了，但就是沒看見將學生的這些行為進行數字化存儲，從數據中挖掘學生的心理、稟賦、特長、興趣和他們真實的需要，從而有的放矢地提供最精準的教育服務。人有高矮胖瘦、黑白俊丑，在氣質性格、成長環境上也是千人千面。教育“大數據”就能全面地揭示這個萬花筒，根據學生的行為數據有針對性地推送資源，制定個體的教育策略，進而做出符合實際需要的評估。

自古以來，學生總是處于被教育的地位。他們只有委屈自己的聰明才智就范，因材施教也是在一定條件下才能實現。教育“大數據”讓學生獲得主體地位，改變數千年來的一貫秩序，這才是真正的教育智慧，這個智慧源于教育的“大數據”。