深度剖析环境大数据智能决策

大数据技术的应用让我们可以快速收集到各种海量数据，并且保证数据的实时性和真实性，当我们面对突发事件时可以进行更好的处理。通过智能化的挖掘手段，展现事件发生的时间和空间，清晰有效的传达和沟通，能够让决策者深入了解事件细节层次，以便做出具有客观性的决策。在大数据的帮助下，制定决策时可以更智能化，从本质上讲，大数据智能决策是以大数据为主要驱动的决策方式。随着大数据技术的发展，大数据智能决策逐渐成为人们获取对事物和问题更深层次认知的资源，特别是人工智能技术与大数据的深度融合，为制定决策提供强有力的依据。

大数据智能决策的优势

决策方式更科学

传统决策制定方式大多是按照老方法、以前的经验进行，面对一些突发的事件和新鲜事物经常会手足无措，决策制定上也会加大难度、准确率大大降低，加剧战略发展风险。大数据智能决策可以收集、分析事件的所有相关信息，从中筛选出有价值的信息，从而建立初步决策模型，立体化展现出决策方法和手段，进行科学决策。

决策方式多样化

传统决策方式风格一般是由领导层或者是之前的相似经验决定，风格上会有一定的局限性，决策也会带有太多的主观性，调查样本数据上缺少普适性。不同的领导对待同一个事件时会出现不同的解决方法，每个人都各抒己见很难达成统一，无法应对情况复杂的突发事件。大数据可以提供客观数据分析，制定出综合全面的应对方法，让决策方式更加多样化。

决策方式更合理

常见的针对常态工作和突发事件的处理方式多是进行实地调研最终做出解决方案，但是这种方式会受到时间、地域等多种外界因素限制，属于被动性决策模式，同时还会花费大量人力、物力，无法适应快速发展的形式变化。而大数据可以为决策制定提供坚实的技术基础，进行数据收集和相关性分析，让事件在发生之前就能够被预测，掌控事态发展走向。

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大数据智能决策可以实现的功能

1. 精准营销

通过对用户消费习惯的分析进行用户分层，帮助企业实现精细化运营。将用户进行标签化，构建每个用户的消费标签，按照不同的维度进行人群精细化分层，实现精准触达，把资源分发到具有消费高潜力的顾客手中。

2. 流量智能匹配

通过使用大数据技术挖掘出顾客的行为意向，为顾客匹配到最优产品和服务，实现智能化匹配。在顾客历史消费记录的基础上进行识别，进而提供差异化的产品功能和页面模块，用户可以自由选择。

3. 个性化推荐服务

环境大数据智能决策可以为小程序、app等应用端软件提供个性化推荐服务，促进用户转化，提升用户体验。个性化推荐服务侧重于对内容本身的精准匹配，例如：顾客倾向的酒店、美食、旅游景点等，缩短决策制定时间，快速引导顾客下单，精准实现人、物匹配。

由此可以看出，基于环境大数据的智能决策角度更全面、呈现事件本身更客观。