深度剖析環境大數據智能決策

大數據技術的應用讓我們可以快速收集到各種海量數據，並且保證數據的實時性和真實性，當我們面對突發事件時可以進行更好的處理。通過智能化的挖掘手段，展現事件發生的時間和空間，清晰有效的傳達和溝通，能夠讓決策者深入了解事件細節層次，以便做出具有客觀性的決策。在大數據的幫助下，制定決策時可以更智能化，從本質上講，大數據智能決策是以大數據為主要驅動的決策方式。隨著大數據技術的發展，大數據智能決策逐漸成為人們獲取對事物和問題更深層次認知的資源，特別是人工智能技術與大數據的深度融合，為制定決策提供強有力的依據。

大數據智能決策的優勢

決策方式更科學

傳統決策制定方式大多是按照老方法、以前的經驗進行，面對壹些突發的事件和新鮮事物經常會手足無措，決策制定上也會加大難度、準確率大大降低，加劇戰略發展風險。大數據智能決策可以收集、分析事件的所有相關信息，從中篩選出有價值的信息，從而建立初步決策模型，立體化展現出決策方法和手段，進行科學決策。

決策方式多樣化

傳統決策方式風格壹般是由領導層或者是之前的相似經驗決定，風格上會有壹定的局限性，決策也會帶有太多的主觀性，調查樣本數據上缺少普適性。不同的領導對待同壹個事件時會出現不同的解決方法，每個人都各抒己見很難達成統壹，無法應對情況復雜的突發事件。大數據可以提供客觀數據分析，制定出綜合全面的應對方法，讓決策方式更加多樣化。

決策方式更合理

常見的針對常態工作和突發事件的處理方式多是進行實地調研最終做出解決方案，但是這種方式會受到時間、地域等多種外界因素限制，屬於被動性決策模式，同時還會花費大量人力、物力，無法適應快速發展的形式變化。而大數據可以為決策制定提供堅實的技術基礎，進行數據收集和相關性分析，讓事件在發生之前就能夠被預測，掌控事態發展走向。

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大數據智能決策可以實現的功能

1. 精準營銷

通過對用戶消費習慣的分析進行用戶分層，幫助企業實現精細化運營。將用戶進行標簽化，構建每個用戶的消費標簽，按照不同的維度進行人群精細化分層，實現精準觸達，把資源分發到具有消費高潛力的顧客手中。

2. 流量智能匹配

通過使用大數據技術挖掘出顧客的行為意向，為顧客匹配到最優產品和服務，實現智能化匹配。在顧客歷史消費記錄的基礎上進行識別，進而提供差異化的產品功能和頁面模塊，用戶可以自由選擇。

3. 個性化推薦服務

環境大數據智能決策可以為小程序、app等應用端軟件提供個性化推薦服務，促進用戶轉化，提升用戶體驗。個性化推薦服務側重於對內容本身的精準匹配，例如：顧客傾向的酒店、美食、旅遊景點等，縮短決策制定時間，快速引導顧客下單，精準實現人、物匹配。

由此可以看出，基於環境大數據的智能決策角度更全面、呈現事件本身更客觀。