如何设计与外部数据相关的应用？

在“大数据”时代之前，企业多从哪些平台提取数据、提取哪些营销数据呢？一般是CRM或BI系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能，并不足够给出一个重要洞察和发现规律。而其他85%的数据，诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据，和包括数据量更大、逐渐广泛应用、以传感器为主的物联网信息，以及移动3G互联网信息等，这些就是大数据所指的非结构性或者叫作多元结构性所需的数据，它们更多以图片、视频等方式，几年前可能被置之度外不会被运用，而今大数据能进一步提高算法和机器分析的作用，这类数据在如今竞争激烈的市场日显宝贵，并能被大数据技术所充分挖掘、运用。

大数据对商家来说，主要是三方面应用：一是圈定用户；二是用户关联性分析，包括对用户年龄层次的分析；三是个性化定制，即大数据可根据客户需求进行产品或服务的量身定做。

2013款福特翼虎拥有的感应式后备箱门受到了广大车主的欢迎就得益于对市场资源数据的分析和把握。福特公司从其开发者社区获得丰富的数据，如识别出哪些功能最受消费者欢迎的销售数据。此外福特公司通过各种不同信息的数据源：如从工厂和汽车内部传感器得到的数据，通过Open XC项目收集到更多的汽车信息——如说有关汽车速度的数据等。之后通过对讨论数据的收集，发现网友看起来更喜欢自动后备箱车门，而工程师根据这些数据可以对自己的设计更加有自信，也让消费者对品牌更加忠诚。(www.xing528.com)

大数据也有助于汽车设计师设计出更好的发动机。马自达使用的是MathWorks公司设计的模型，利用这种模型，马自达研发了SKYACTIV创驰蓝天车身技术。这种模型让马自达的工程师们“明确地看到发动机的内部结构”，最终，燃油效率和发动机的性能得到了很大的改善。在建造昂贵的模型机之前，发动机设计师还能利用这种模型对新的发动机部件和设计进行测试。