在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？

大数据环境下的数据处理需求

  大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。

运营商作为数据管道，本身拥有众多的数据资源，具有天然的优势，但如何能够有效利用发挥其价值依然面临种种挑战。本讲座首先分析运营商数据的优缺点，分析运营商数据在营销领域的应用需求，把这些要求转化成系统需求；系统面临的关键问题及解决方案：分布在运营商机房的数据异构及系统异构，用户识别，内容识别，数据安全，应用效果的有效验证等方面介绍方案；结合案例介绍数据应用效果及方案的有效性；最后，对未来运营商数据的应用前景进行展望。

近几年来，在广告领域里大数据及用户画像技术已经变成“常规武器”，关于大数据价值的思考也开始向实用化方向延伸。如果你做的技术恰好有合适的业务指标进行评价，那么恭喜你，你自然的有了评价自己工作效果的手段，如果你恰好在“专注”的做数据供给各个业务部门或其它第三方公司使用那很“不幸”，你面临最大的问题和困惑就是：如何证明你的产出是优秀的对业务有提升的？因为仅仅证明你做的是对的是不足以打动数据使用者的。