本篇教程介绍了大数据应用 采购了大数据SaaS，营销人员的难题还多着呢，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据应用的理解更加深入。

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　　都知道，CMO(首席营销官)正在向CMIO(营销+信息)转变，不懂点数据分析技术的营销人员难以实现长期发展，好在市面上越来越多的SaaS，DaaS系统也在帮助不懂底层操作技术的许多CMO轻松完成数据统计，可是，实际情况并非听起来的那么简单，采购了一套系统后，面对花样繁多绚丽丰富的数据可视化分析页面，就能万事大吉?生活怎么可能如此简单? 不要天真了，八面玲珑的营销人员们面临的挑战多着呢：

　　首先，触手可及的数据远不能满足分析需求，离创造实质价值更是遥远
 
　　根据美国顶尖大数据公司Platfora发布的最新商业分析报告显示：通常，营销人员手中的数据仅仅是所需数据总量的1/10，将之形容为冰山一角也毫不为过，为了拿到海平面下的那9/10，营销人员通常需要费尽周折去IT部门，与数据科学家们多番交涉，“促膝长谈”，才有可能拿到更多具有价值的数据。
 
　　这还仅仅是从内部挖掘数据，接下来，需要的是跨域数据交易
 
　　如今，描绘一个消费者画像，需要的不再仅仅是基本用户信息、简单的购物习惯，这些已无法满足现在多媒体多渠道消费时代的营销需求，更多的时候，征信、媒体偏好、政府社区等机构的数据信息都需要纳入考虑，才能更好的满足当今消费者的升级需求，提供定制化服务，甚至有利于寻找类似消费者(look-alike模型应用)，判断消费者未来走向等。
 
　　然而，数据云端存储交易另营销人员充满恐惧
 
　　通常，这些数据都需要通过不同领域的外部数据交易和直接购买来实现，要是涉及到云端交易，数据安全问题难免令营销人员畏首畏尾。目前，对于云端数据传输，有专家提出使用区块链(blockchain)技术，这样能完好地记录交易信息，还能保证信息本身的隐秘性，然而，目前看来，这项技术在数据传输方面的应用，还有一定距离。
 
　　营销人员需要的是更多创新方式挖掘消费者洞察
 
　　在具备多源异构数据后，借助采购来的大数据SaaS，DaaS操作系统平台可以帮助几乎毫无技术基础的营销人员将之快速处理为结构化数据，实现可视化视图展示，加速决策制定。然而，有时候，营销人员并非完全清楚问题所在，对于如何从数据中提炼价值以解决问题更是一脸懵懂，这是就需要操作平台提供具有创意的模型处理，通过不同领域行业特色的算法模型，对多源数据进行分析处理，输出特定模型化的数据分析结果，才有可能实现多方数据碰撞以创造化学反应，生发新的价值。
          

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