所以如果商家只存一两年的数据是无法对其进行深度分析，从而做出有针对性的营销活动的。黑暗数据主要包括难以计算的半结构化和非结构化数据，它需要人工去挖掘其价值，但是随着现代检索、自然语言处理、语义分析、情感分析，机器学习这些技术的发展，黑暗数据的可计算性正一步一步变得可能。另外，CRM的文本数据可以分析整个客户群，而不是把目光聚焦在在一个客户身上，社交媒体对品牌和产品的评论也值得企业关注。缩小企业差距的方法只有一个那就是提高企业KPI。如果你的目标是提高客户满意度，那么了解客户不满的原因是很重要的，因为只有这样才能对症下药。SynchronyFinancial副总裁SanjaySidwani表示：顾客满意度低的原因一般是产品功能不完善、用户体验差或者是因为价格。如果想要获得准确的原因，那么就需要收集大量的数据，并把数据分类，然后进行深度分析。下面就来介绍12种企业数据分析必备的数据类型，大家一起来看看，你的企业遗漏了哪些数据呢?数据企业客户的数据收集的难点是在获取渠道上，目前大多数的客户的数据都存在应用程序上和第三方平台上。旅游业大数据公司Boxever对500个消费者进行了调查。
它将人的创造力、由信息衍生的智慧与结合万物和流程的连接性这三大关键价值驱动因素汇集起来。每种价值都源自于三个维度，即人、信息与基础架构。重要的是，数字化转型必须为人提供价值。通过采用数字技术，使人们能够过上丰富多彩的生活。[编辑]数字化转型的相关技术云平台：基于硬件的服务，提供计算、网络和存储能力。移动化：在现代移动通信技术、移动互联网技术构成的综合通信平台基础上，通过应用、服务及网络三个层面，实现管理和服务的移动化、电子化和网络化，向社会提供高效质量、规范透明、适时可得、电子互动的各方面管理与服务。物联网：通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，实现智能化识别和管理。人工智能：通过普通电脑实现的智能化。网络分析：依据网络拓扑关系（结点与弧段拓.扑、弧段的连通性），通过考察网络元素的空间及.属性数据，以数学理论模型为基础，对网络的性能特征进行多方面分析。互联网安全：使网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护云计算：通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。SDCI(软件定义互联基础架构):增强数据中心虚拟化的收益，提高资源灵活性和利用率。
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