如何通過數據深加工獲取有效信息

占靜媛

摘 要：改革開放在我國已落實了30多年，我國經濟得到快速的發展，迎來了信息量爆炸增長的時代，每個人在生活中都要處理結構化和非結構化的數據，在互聯網行業中，互聯網上的數據每年都以50%的速度增長，而將迅猛增加的數據加以處理、加工就會成為有價值的資料，大數據時代必然隨著互聯網的發展而到來。本文將重點闡述在互聯網行業中如何通過數據深加工獲取有效信息，為行業的進步提供更科學、更高效和有針對性的措施。

關鍵詞：數據深加工;有效信息;措施

0 引言

在科技高速發展、進步的環境下，信息化、智能化和數據化的熱潮在全國各行業興起，海量信息如同洪水般撲面而來，人們每天需面對成千上萬的信息和數據，但這些信息和數據并不是都符合自身需求或不都是有用的。如何在琳瑯滿目的信息和數據中提煉出有效的部分才是信息時代下人們最緊迫的事情，尤其是在互聯網更新換代飛速的行業，信息和數據的處理、加工成為從業者工作的重心。有效的信息對企業、行業和社會都有重要的作用，本文將分析如何通過數據深加工獲取有效的信息。

1 信息數據的重要性

知識經濟時代的到來意味著信息數據對企業、社會已不僅僅只是數字和文字，而是能夠挖掘客戶需求、了解客戶偏好、順應多元化選擇的有效資源。如今企業經濟活動的基礎是信息數據，信息流能夠為物流和資金流提供運作的方向，使企業的戰略投資更加精準，業務開展更有針對性。

首先，信息數據伴隨著行業始終。在行業管理活動中，客戶信息、市場數據、對手資料等資料能夠為行業提供實時、動態的資訊，為管理者提供準確、最新的企業信息，并讓從業者通過數據的加工處理從而挑選出適合自身需求的信息。無論是行業的上游還是終端客戶，每個環節都包含成千上萬的信息和數據，都需依據信息數據做出戰略部署。

其次，收集、處理各項信息資料能夠使企業的決策更加正確、運營方向更加符合市場需求。企業所獲得的信息數據多種多樣，包含了企業各部門的盈利情況、企業發展態勢等。通過對信息數據進行分析和研究，企業管理者可以有依據地制定和完善企業發展戰略，促使企業更順利地發展。

2 深加工數據獲取有效信息的措施

2.1 根據用戶記錄，有針對性地提取、加工數據

互聯網的發展為資源共享提供了可靠、開放和多元的平臺，數據的來源變得多樣、類型也豐富起來，琳瑯滿目的數據難以分辨有用性。以前一般企業與咨詢公司合作，讓咨詢公司為自身企業收集所需數據，而這些咨詢公司的信息來源一般是咨詢顧問的專業知識和管理經驗。如今通過互聯網，企業可利用自身資源即可提取出有用的數據，細分目標市場，減少對咨詢公司的依賴。利用互聯網可從多途徑收集數據，其中通過搜索引擎記錄、軟件使用情況收集到的信息更具有個性化的特點。每個人上網的習慣不一樣，所瀏覽的頁面和所使用的搜索引擎也不同，根據用戶使用搜索引擎的歷史記錄、上網時間或瀏覽頁面的種類等資料，整理和歸納匯總出在網站、實時交流軟件、社區平臺和手機客戶端等數據，并結合使用分析軟件如SPSS、SAP，有效地整理出客戶的上網偏好，通過加工處理后的數據將目標市場細分成不同的大類如按行業劃分為IT、金融、建筑等，然后根據數據的比重權衡和調整產品與企業業務發展的方向，從而做出更加準確的決策。又比如可以通過海量數據處理、大規模的運算分析和機器自動學習等，提取出有效的信息，為企業，特別是大品牌廣告主提供具有針對性的精準再營銷廣告定向投遞服務。

2.2 將數據可視化，使加工數據的過程更加直觀

大部分的數據都是通過視覺獲取的，視覺是人類獲得數據的重要途徑。因此將數據可視化對提取有效信息十分重要，它是互聯網時代下網絡信息發展的必然要求。可視化的數據不僅是指可通過視覺獲取的數據，還包括難以觀測的數據，所以為獲取有效信息，必須把復雜的、模糊的、零散的、隱藏在數據中的以及難以被發現的數據轉變成直觀、簡單、通俗易懂和有規律的數據，并可通過圖形、表格、流程圖等方式呈現出來。通過對數據進行標準化的深度加工后，讓大數據可以形成可供分析的可視化數據;經過可視化后的數據都攜帶對客戶有用的信息，都能夠直接使用。比如通訊行業掌握許多消費者電話撥打情況、流量套餐使用情況、通話記錄等數據，這些數據龐大且零散，但通過一系列加工后可變成有規律、可反映消費者行為習慣的信息，并可通過正態分布圖、頻數分布圖、餅狀圖等圖形呈現出來以供企業分析，然后有針對性地調整業務范圍。

2.3 創新運營收益模式

企業的最終目的是收益，而消費者、客戶是利益的付出者，消費者對商品的需求在本質上是使用商品，在大數據時代，要懂得深加工數據從而得到有效信息實現數據在使用過程、頻率、強度上都有記錄。在互聯網行業中，廣泛應用軟件以使消費者的消費習慣改變，將軟件價值的載體虛擬化，使得運營的收益模式轉變。如企業可將利用通訊公司的一些業務數據整理出消費者的需求，通過第三方咨詢公司的調查，建立一種門戶化的排他性標準，增強客戶的忠誠度。再利用碎片化的數據將冗余的模式拆分為零散的功能組件，讓客戶根據自身需求下載軟件，降低維護客戶的成本，從而創新運營收益模式。

3 結束語

互聯網行業的更新周期短，科學技術的更迭也很快，在云計算還沒有被完全普及的環境下，大數據時代便高調登場，行業內到處都充滿對大數據的探討和研究。在大數據時代下，如何通過對數據進行深加工后開發出新的商業模式和提取出有效的信息是互聯網行業最關心的課題。對數據進行深加工的技術的意義不在于收集到龐大的數據信息，而是為在零散、海量的數據中提煉出有效、專業的信息，從而實現數據的“增值”，為行業發展提供最科學、客觀和高效的資源。

參考文獻：

[1]王長武.移動互聯網下的運營商大數據應用淺析[J].電子技術與軟件工程，2014（13）.

[2]李希，鄭惠莉.運營商開展大數據業務的對策及建議[J].中國電信業，2013（11）.

[3]謝海濤，孟祥武.適應用戶需求進化的個性化信息服務模型[J].電子學報，2011（03）.