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摘要：大數據時代背景下，數據管理模式有了很大的改變。為了迎合時展，企業也應當加快營銷數據管理模式的創新。只有這樣，才能提升企業的核心競爭力，促進企業的長久發展。本文就此展開了討論，首先簡單分析了大數據時代背景下的數據特征，進而結合實際分析了企業所面臨的挑戰，最后，分別闡述了企業營銷數據管理整合方法及營銷數據管理創新路徑。
關鍵詞：大數據時代；企業營銷；數據管理
0引言
營銷管理對于企業的發展非常重要。在大數據時代，企業必須改變傳統的營銷數據管理方式，采用新方法、新技術，加強營銷數據的整合、分析，從而為企業決策提供充分的數據依據。同時，企業還應結合大數據時代的特征，創新營銷數據管理體系，并構建高效、完善的數據處理流程，充分挖掘數據的潛在價值，使其為企業發展作出貢獻。
1大數據時代下的數據特點
簡單地說，大數據就是大量的數據。在大數據時代背景下，數據具有四個方面的特點：第一，大量。如今隨著信息技術的發展，數據數量呈爆炸式增長。社交網絡、智能平臺每天都能產生大量的數據，比如淘寶網每天能產生約20TB的數據量；第二，多樣。多樣是指數據形式的多樣，比如日志數據、圖片、視頻等；第三，高速。數據的更新速度非?？?，加上互聯網的普及，使數據傳輸速度大幅度提升。面對海量的數據，平臺只有快速篩選、分析、清理才能保證服務器不會崩潰；第四，價值。大數據時代背景下的數據價值體現主要依賴于平臺的數據處理。
2企業營銷數據管理面臨的挑戰
2.1數據分析的實時性
在經濟全球化的背景下，企業的發展環境發生了非常大的改變。企業若要保證營銷質量，就要從數據入手，做好數據的處理、分析，并結合數據分析結果預測未來的發展趨勢。但是若要充分發揮數據的價值，促進企業的發展，就要保證數據分析的實時性，因為數據的更新速度快，落后的數據分析并不利于企業決策，尤其是隨著互聯網的發展，數據的更新速度越來越快，企業所需處理的數據量也越來越多，若企業無法構建高效的數據處理平臺，則很難處理、分析海量的數據信息。顯然，數據分析的實時性對企業來說是一項非常艱巨的任務。
2.2數據的安全性
在計算機科學技術不斷發展的背景下，數據技術也由傳統的數據儲存、數據處理、數據挖掘三種逐漸增加了云計算、互動技術等。無論采用哪種數據技術，都會產生安全問題，同樣，企業的營銷數據安全問題也是不可避免的，比如Facebook用戶數據泄漏事件、喜達屋酒店用戶數據泄露事件等，這些安全問題無一不在警醒企業：數據并不安全。由此可見，數據安全性也是企業面臨的重要挑戰之一。
2.3數據的質量
大數據時代下，雖然數據來源較多，但是大部分企業并沒有獲取足夠體量數據的方法，也無法參與到數據獲取的過程中，也就是說企業的營銷數據源并不充分，且數據質量無法保證。另外，雖然數據具有“大量”的特征，但是其中存在比較多的數據垃圾，有價值的數據量并不大。一旦數據質量無法保證，企業的營銷數據整合、分析就會受到影響。換言之，數據質量對企業營銷數據管理的影響非常大。
2.4人才匱乏
就目前來說，大數據營銷剛剛起步。數據技術還需進一步完善。但對企業來說，目前最緊要的任務是完善企業組織架構，并引進專業的數據整合、分析、應用等專業人才。只有這樣，才能保證企業的營銷數據管理水平，發掘出數據的價值。由此可見，專業人才的匱乏也會影響企業營銷數據的整合。
3大數據時代下企業營銷數據的整合方法
整合營銷數據要考慮數據分類、內部系統之間的耦合性等要素。從實際來看，企業并沒有嚴謹的方法論，無法開展數據的有序管理，而且也沒有詳細的數據分類標準，不能依據數據屬性進行分類描述。為此，企業應結合實際，采取能夠滿足數據處理需求的整合方式。某企業依據營銷數據管理現狀定制了分布式數據整合平臺，它可以實現對非結構化數據、結構化數據的處理。該平臺分為三層，從下到上依次是源數據、數據整合和應用支持。其中數據整合包括企業服務總線、服務運行、服務生成等部分。企業服務總線具有服務注冊、監控等功能。服務生成模塊具有提供數據訪問服務及日常服務的刪除、修改等功能。服務執行模塊可將代碼傳輸到服務器，從而形成執行模塊。該系統可實現對結構化數據、非結構化數據的處理。其中結構化數據的主要處理過程是：數據庫接口開放、供元數據庫獲取數據結構信息、保存，隨后服務生產模塊進行數據查詢，并進行數據代碼提取、包裝、存放。需要注意的是，如果從不同的數據庫中提取數據，則應從不同數據庫中提取數據表，并使其相互之間形成關聯。非結構化數據的處理過程是：利用定制服務接口，生成網絡服務數據庫，而后借助ESB共享到數據整合平臺?？傊诋斍扒闆r下，企業可定制符合自身實際的數據整合平臺，從而進行營銷數據整合。
4企業營銷數據管理的創新途徑
4.1加強數據分析
在大數據時代背景下，海量的數據分析可以為企業的發展指明方向，實現這一目標的前提是企業必須及時完成數據的收集和整合。首先，企業在進行數據分析時需明確以下幾點內容：數據的變化方向、每月銷售數據變化趨勢、所要分析的數據類型以及如何對比數據。不同的企業需結合企業實際選擇合適的數據指標、數據分析區間，比如銷量分析、對比分析、費用分析、渠道分析、人員分析。例如，在銷量分析方面，應分析當日銷售數據、月累計銷售數據等；在費用分析中，分析投入與產出；在人員分析中，分析新入職員工數量、離職員工數量、員工承擔業績數量、人工成本等。其次，企業還應當選擇合適的分析方法，如采用對比法，對比法還可細分為同比、環比等方法。同比法是指在相近的時間段內，對同一個時間的數據進行比較、分析，環比法則是指進行相近時間段的數據比較、分析。最后，為了保證數據分析的實時性，企業還應當引進大數據、云計算等先進技術，深入挖掘隱藏在數據背后的營銷信息，然后結合市場環境，對數據進行綜合性分析，為企業制定營銷計劃提供數據支持。在進行數據分析時，企業一定要注意大數據雖然能反應客戶的喜好、行為，但是并不能反映客戶的消費心理。因此，，企業在決策時不能只依據營銷數據預測模型，還應綜合考慮其它因素。
4.2提升數據安全性
近年來，數據安全問題頻繁出現。大數據時代，在數據成為市場運行基本要素的背景下，企業也應重視內部數據的安全管理，避免出現經濟損失、隱私泄露等問題。另外，消費者也越來越重視隱私安全。因此，只有可信、安全的企業才會得到消費者的青睞。首先，企業內部人員要具備基本的數據保護意識。重要的數據要及時做好備份，并進行數據加密，以免客戶數據、產品數據等丟失，造成不可預估的損失；其次，企業可制定完善的信息安全管理規范。我國出臺了《網絡安全法》和《關于侵犯公民個人信息案件的解釋》《信息安全技術－個人信息安全規范》等法律規范，企業可在此基礎上，結合實際情況制定完善的安全管理規定。這樣才能約束員工行為，保證大數據精準營銷數據的安全；最后，在大數據時代，企業可利用計算機技術加強營銷數據的安全防護，比如采用防火墻技術、密碼技術等信息安全技術。
4.3拓寬數據搜集渠道
若要實現精準營銷，企業應拓寬營銷數據搜集渠道，準確掌握市場發展趨勢。市場形勢日新月異，只有充分了解消費者，才能提升企業營銷水平。首先，企業可創建面向客戶的大數據平臺，拓寬數據收集渠道，積極利用大數據進行營銷管理的創新，避免企業內部出現信息孤島現象。通過大數據平臺搜集、整理各種數據，然后結合企業運營實際，將營銷與數據融合起來進行市場情況分析；其次，企業還可應用其它方法，確保大數據平臺能夠搜集到更多的營銷數據，比如與其它企業合作，共享數據、搜集國家和政府等機構公布的數據、搜索互聯網的數據等；最后，企業還可以進行線下調研。例如，在推廣一些重點產品時，應用線下調研更能凸顯數據價值。值得注意的是，企業最應該重視的是內部數據資源的整合、利用。
4.4充分利用大數據整合平臺
企業可以利用大數據整合平臺對海量的數據進行篩選。若要充分發揮數據的價值，企業還應對數據進行分析，這樣才能提升營銷數據管理的質量。首先，企業可結合大數據和傳統調研來了解消費者的心理變化，準確把握消費者需求，保證營銷工作的有效性，因為大數據只是企業決策的一個輔助工具，只有綜合考慮各方面的因素，才能保證企業決策的精確；其次，企業應結合實際，利用大數據實現精準營銷。企業可以利用大數據分析消費者行為，準確了解消費者喜好，也可以利用數據庫技術對消費者進行篩選，并定向推送營銷信息，精準引導消費者，還可以綜合分析月銷售數據，了解營銷效果，同時與消費者保持聯系，實現個性營銷，在這個過程中，企業要結合營銷數據，了解企業營銷成效，創新營銷方式；最后，企業還可利用大數據改善服務體系。例如，將線上、線下及售前、售后結合起來，提升企業服務水平，從而贏得消費者信賴。
4.5引進專業營銷人才
企業之間的競爭歸根究底是人才競爭。在大數據時代背景下，為了更好地應對市場發展，企業還應加大專業人才的引進力度。首先，企業可招聘一些專業的營銷人才，尤其是可進行大數據整合、分析的營銷人才，這樣才能有效提升企業的營銷數據管理水平；其次，企業還可對在職員工進行培訓，使其充分掌握營銷數據管理技能；最后，企業員工要重視自身專業水平的提高，不斷學習新技術、新知識，市場形勢瞬息萬變，大數據技術、云計算等新技術層出不窮，只有堅持與時俱進，不斷充實自己，才能靈活應用營銷數據管理新技術，確保營銷數據整合質量。總之，引進專業營銷人才對于企業發展具有非常重要的意義。
5結論
綜上所述，在大數據時代，企業內外環境都發生了變化。企業若要實現營銷數據整合與管理創新，應充分了解大數據特征及企業所面臨的挑戰，采用新技術、新方法實現營銷數據的整合及營銷管理創新，這樣才能提高企業的核心競爭力，促進企業的可持續發展。
作者:吳文玉 單位:聯通(廣東)產業互聯網有限公司
