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摘要：大数据，指的是所涉及的数据资料量规模巨大，人们无法再合理的工具范围内处理数据从而达到撷取、管理、处理、并整理成为协助企业经营决策更积极目的的资讯。随着科学技术及互联网的迅速发展，大数据时代的来临已经悄无声息，各个行业内每天都在产生数量巨大的数据碎片，这要求广告投放在技术手段上要更加精准，本文就大数据在整合营销中的数据应用展开简要探讨，对于大数据的融合和互通进行针对性梳理。
关键词：大数据；整合营销；广告
一、大数据时代下的数据分析
随着企业规模的不断成长，有效存储和管理长期累积的且仍在持续快速增长的海量数据，我们从中发掘出的商业价值，也意味着拥有巨大的商业和市场潜能的同时，也带来了严峻的挑战：大数据将挑战企业在存储架构及数据中心基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。所以如何选择有效的商业解决方案和成熟的解决办法，已经不是单纯的IT技术问题，而是河企业未来发展前途紧密攸关的关键性问题。
自从大数据在现代运营中产生牵一发而动全身的作用以后，各行各业其实都牵扯进去了。所以说大数据的出现给实质性的给我们带来了巨大变化。
1.大树据已经开始渐渐地涉及到各个领域，它把数据与资本、人力一起作为生产的重要因素。在已有的经济学基础上，我们知道资本、人力、生产资料是主要因素，但是现在大数据开始加入到这个行列。
2.数据的使用成为组织竞争和成长的关键因素。你能够充分地利用这些数据，就能给你的企业带来竞争力。
3.数据的市翁会加强新一轮的产品率增长和消费者剩余。
二、企业如何应对大数据时代
《整合顾客数据：交易型数据和关系型数据在整合营销传播中的角色》一文中，唐·舒尔茨等学者更详细的阐释了企业对数据的整合运用。其将企业的数据分为三种类型：分别是交易型数据、关系型数据和交易与关系混合型数据。文中提到企业要善于运用可获得的独立数据，并与自身的数据进行整合起来分析运用。大数据要求存储设备和存储方式的改变。所以，在大数据信息时代，对于数据分析的手段才是关键，所以只有通过数据分析才会给你带来相应更多的价值。若果你的数据达到十亿的时候，通常情况下软件是无法正常运行下去的，有的时候需要几个月，显然这个速度人们是无法接受的。所以自然在新的时代，我们需要更高性能的分析软件如SAS。
三、大数据分析存在的技术瓶颈
1.由于分析手段的限制，你不能充分利用所有未知和已知的数据。
拿统计来说，如果我的合理分析能力没有办法一步到位，取样的时候就取小样，但是一旦取多了又运算不下来。所以当你的样品量越大，其所含有的信息就越完整。因此，我们希望能够对所有的样品量进行分析，如果你的分析手段达不到，你分析所使用的数据就会受到限制。
2.主要会受限于能力而无法获取更多复杂问题的合理结果。
3.由于时限而不得不采用某项相对于简单的数据建模技术来呈现。
4.对模型净度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭代。
四、大数据分析的创新战略
在大数据分析方面，你要有一个完整的战略，要根据自己企业的架构和分析的战略，这有非常大的关系。你应该不断地使用这种方法，对不断变化的数据进行分析。比如你的数据原来有这么大的量，它随着时间会不断地增长，随着数据的增长你要不断地使用这个生命周期对现有的数据做分析，这样才会给你带来大的竞争力。
高性能分析还应该和一些可视化工具配合，才会达到比较完美的结果。SAS的可视化分析工具就可以达到这一点。这个可视化分析工具包含了几个方面：
1.数据的准备。它其实就是一個把数据取出来放在内存里面的过程，数据的准备和内存分析的关系是非常紧密的。
2.探索。可以对数据的探索，可以得到即时的报告，而且可以用不同的工具查看工具。
3.DESIGNER工具，它可以帮助你设计报告。
在高性能分析的模式下，它的分析数据基本上都不是在SAS的服务器中，它是在一系列的服务器或者刀片机等各个方面，服务器包括了很多的节点，里面有多核的，而且内存量非常大，我们可以做库内分析，网格计算的话，还可能把它分布到不同的机器上，还有内存分析。
在高性能运行模式下，神经网络计算模式需要十几分钟。但传统运行模式下数据量达到亿的时候就需要几十个小时的时间。高性能分析的速度明显很高，而随着数据量的增加，它的性能应该说是表现得更好。
五、结语
最初整合营销传播的侧重点是如何通过各种传播活动（比如广告策划，公共关系，数字营销等）去创造和虚拟一个统一的组织形象。即“一种形象和一个声音”，“整合”主要是在传播形式上保持一致，使得广告或者数字营销在效率上得意提升。
对于大多数企业来说，大数据已经开始在行业里生根了，但是想要合理高效利用大数据的数据应用还是一个待解的命题。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，广告营销的数据化之路已有成熟的经验和操作模式可借鉴。
关键词：大数据；整合营销；广告
一、大数据时代下的数据分析
随着企业规模的不断成长，有效存储和管理长期累积的且仍在持续快速增长的海量数据，我们从中发掘出的商业价值，也意味着拥有巨大的商业和市场潜能的同时，也带来了严峻的挑战：大数据将挑战企业在存储架构及数据中心基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。所以如何选择有效的商业解决方案和成熟的解决办法，已经不是单纯的IT技术问题，而是河企业未来发展前途紧密攸关的关键性问题。
自从大数据在现代运营中产生牵一发而动全身的作用以后，各行各业其实都牵扯进去了。所以说大数据的出现给实质性的给我们带来了巨大变化。
1.大树据已经开始渐渐地涉及到各个领域，它把数据与资本、人力一起作为生产的重要因素。在已有的经济学基础上，我们知道资本、人力、生产资料是主要因素，但是现在大数据开始加入到这个行列。
2.数据的使用成为组织竞争和成长的关键因素。你能够充分地利用这些数据，就能给你的企业带来竞争力。
3.数据的市翁会加强新一轮的产品率增长和消费者剩余。
二、企业如何应对大数据时代
《整合顾客数据：交易型数据和关系型数据在整合营销传播中的角色》一文中，唐·舒尔茨等学者更详细的阐释了企业对数据的整合运用。其将企业的数据分为三种类型：分别是交易型数据、关系型数据和交易与关系混合型数据。文中提到企业要善于运用可获得的独立数据，并与自身的数据进行整合起来分析运用。大数据要求存储设备和存储方式的改变。所以，在大数据信息时代，对于数据分析的手段才是关键，所以只有通过数据分析才会给你带来相应更多的价值。若果你的数据达到十亿的时候，通常情况下软件是无法正常运行下去的，有的时候需要几个月，显然这个速度人们是无法接受的。所以自然在新的时代，我们需要更高性能的分析软件如SAS。
三、大数据分析存在的技术瓶颈
1.由于分析手段的限制，你不能充分利用所有未知和已知的数据。
拿统计来说，如果我的合理分析能力没有办法一步到位，取样的时候就取小样，但是一旦取多了又运算不下来。所以当你的样品量越大，其所含有的信息就越完整。因此，我们希望能够对所有的样品量进行分析，如果你的分析手段达不到，你分析所使用的数据就会受到限制。
2.主要会受限于能力而无法获取更多复杂问题的合理结果。
3.由于时限而不得不采用某项相对于简单的数据建模技术来呈现。
4.对模型净度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭代。
四、大数据分析的创新战略
在大数据分析方面，你要有一个完整的战略，要根据自己企业的架构和分析的战略，这有非常大的关系。你应该不断地使用这种方法，对不断变化的数据进行分析。比如你的数据原来有这么大的量，它随着时间会不断地增长，随着数据的增长你要不断地使用这个生命周期对现有的数据做分析，这样才会给你带来大的竞争力。
高性能分析还应该和一些可视化工具配合，才会达到比较完美的结果。SAS的可视化分析工具就可以达到这一点。这个可视化分析工具包含了几个方面：
1.数据的准备。它其实就是一個把数据取出来放在内存里面的过程，数据的准备和内存分析的关系是非常紧密的。
2.探索。可以对数据的探索，可以得到即时的报告，而且可以用不同的工具查看工具。
3.DESIGNER工具，它可以帮助你设计报告。
在高性能分析的模式下，它的分析数据基本上都不是在SAS的服务器中，它是在一系列的服务器或者刀片机等各个方面，服务器包括了很多的节点，里面有多核的，而且内存量非常大，我们可以做库内分析，网格计算的话，还可能把它分布到不同的机器上，还有内存分析。
在高性能运行模式下，神经网络计算模式需要十几分钟。但传统运行模式下数据量达到亿的时候就需要几十个小时的时间。高性能分析的速度明显很高，而随着数据量的增加，它的性能应该说是表现得更好。
五、结语
最初整合营销传播的侧重点是如何通过各种传播活动（比如广告策划，公共关系，数字营销等）去创造和虚拟一个统一的组织形象。即“一种形象和一个声音”，“整合”主要是在传播形式上保持一致，使得广告或者数字营销在效率上得意提升。
对于大多数企业来说，大数据已经开始在行业里生根了，但是想要合理高效利用大数据的数据应用还是一个待解的命题。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，广告营销的数据化之路已有成熟的经验和操作模式可借鉴。