零售企业应用大数据营销需要注意的问题

大数据的应用给零售企业带来了全新的营销方式和营销视角,方便了零售企业的营销活动,但也需要注意应用使得一些问题,如果这些问题或细节处理不好,将可能给零售企业带来负面影响。
零售企业需要根据自身规模选择合适的大数据应用模式。零售企业应用大数据之前必须了解本企业自身对数据的实际需求。一般零售企业都希望能够拥有所有客户的所有需求数据。这时,数据驱赶的压力油然而生,企业就不顾自身需求,盲目跟风追逐大数据。然而,投资大数据也需要资金,海量数据存储的相关硬件价格对于一些中小企业还是比较昂贵的,这还不包括相应的数据分析软件。这项投资会占用这些企业大量的资金,得不偿失。因此对于一些中小企业要谨慎对待大数据投资,也许外包大数据业务会更加合适。 零售企业根据实际需求来确定需要的大数据内容。在进行大数据营销之前,零售企业需要首先明确应用大数据的目的,不同目的的所需要的数据种类、数量和内容是不同的。然后确定零售企业需要的数据是结构化数据还是非结构化数据。结构化数据容易进行分析处理,而非结构化数据处理不太方便,但更多实际问题都对应的非结构化数据。 零售企业应用大数据要注意数据安全问题。大数据中蕴藏的潜在信息,对企业的决策有非常重要的价值,而网络化社会为大数据提供了一个开放的环境,网络互访非常便捷,因此大数据容易吸引黑客的攻击。因此作为企业而言,在应用大数据的时候要时刻注意数据的安全问题。企业在应用大数据时的安全策略应包括:
1、防止APT攻击。ATP是高级持续性威胁的缩写,它是黑客常用的网络攻击手法,当前它已成为信息安全保障领域的巨大威胁。黑客利用ATP攻击手段可以对企业所存储的数据和信息进行窃取和破坏。当前最常用的防止大数据被APT攻击的方法,需要企业设计具备实时检测能力和事后回溯能力的安全方案,不断提示企业哪些应用程序隐藏的病毒。同时,大数据本身也可以被应用到防止APT攻击中,通过对全球已经发生和正在发生的网站攻击进行记录,收集和整理这些海量数据,经过多维度分析,系统自动生成漏洞支持库和对比库,以防备未来的威胁,还可以收集黑客的行为特征数据,形成预警团队,建立一整套防御系统,通过综合分析和特征对比,锁定攻击者,做到有效准确的预警。 2、加强用户访问控制。访问控制是大数据系统以及其他系统的基本安全措施。他决定谁能够访问系统,能够获得怎样的权限,得到何种资源。企业的大数据系统应根据企业自定义的用户需求,将用户设定成不同的权限等级,并且记录用户的访问控制及对系统使用的数据,以进行合规控制。 3、注意容灾备份。容灾是为了在遭遇灾害时能保证信息系统能正常运行,备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。如今企业级数据中的规模都较大,就算是一般的中小企业,要是用大数据分析,都会拥有上十台服务器,大型企业更是会拥有将近上百台服务器,如此多的服务器合起来,数据总量达到数百T级别是很正常的。如此大量的数据更需要通过容灾备份手段来保证其安全,同时也要制定合适的容灾备份策略以节省时间,不耽误企业的正常应用。同时,传统的容灾备份产品大多只能用于中小规模应用,再大规模的就需要投入很高的新型产品,这就需要企业自行根据企业的数据良和需求来考虑选择了。

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