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储存：每天几百GB、 几TB 的资料，且持续成长中数据处理难度增大；
计算：数据更加个性化、更加全面，能够在不同的数据类型中交叉分析，是大数据核心技术之一；
处理：不断增长的实时分析，要求及时对数据进行处理并得到结果，以完善用户体验；
分析：数据成为新的资源，从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息并提供服务是大数据的最终目标。
技术手段
资源优化配置：供应链等业务流程分析优化，提高资源利用率；
个性化服务 ：更全面的了解会员行为习惯和爱好，提供定制化服务、精准营销，实现供需双方最佳匹配;
预测性分析：基于目标对象过去、现在相关因素及数据，提前做出预警或实时动态优化;
决策支撑：行业大数据报告，提高洞察力，揭示出本质及规律，为决策提供支撑；
顶层规划：深入行业，实现数据协同、业务协同，实现行业顶层规划设计。
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