逝、或當(dāng)時(shí)看起來沒有價(jià)值。

比如：在之前的大數(shù)據(jù)采集中，可能會漏掉潛在消費(fèi)群的信息，忽略掉可能的銷售機(jī)會。而盡可能采集更多更全面(哪怕是看起來不相關(guān)的數(shù)據(jù)，也可能內(nèi)部存在一定的關(guān)聯(lián))的大數(shù)據(jù)，則有利于企業(yè)制定更精準(zhǔn)的營銷策略。

因此，數(shù)據(jù)湖泊的成立有賴于兩個(gè)維度的拓展：上一節(jié)提到的垂直縱深數(shù)據(jù)的收集，以及更為廣泛的全域數(shù)據(jù)的收集。

舉個(gè)比較微觀的例子：歐洲某大銀行每年有650個(gè)直郵營銷推廣項(xiàng)目，發(fā)放將近6,000萬封電子直郵，但是他們的營銷效率卻逐年下降。這家銀行發(fā)現(xiàn)問題在于：雖然公司有不同的渠道接觸客戶，但是每個(gè)渠道都有自己的客戶接觸策略，這就造成客戶資料和歷史數(shù)據(jù)信息分散，沒有形成客戶關(guān)系的全貌。全域數(shù)據(jù)的缺失，使得公司無法根據(jù)客戶特性來制定更為精準(zhǔn)的個(gè)性化營銷方案。

如今，媒介碎片化和人群移動化的趨勢，使收集全域數(shù)據(jù)面臨著新的挑戰(zhàn)：如何收集移動數(shù)據(jù)?如何實(shí)現(xiàn)跨屏數(shù)據(jù)打通?如何搜集更多形式各異的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?

對于第一個(gè)問題，目前的解決方案一般是盡最大可能覆蓋更多的移動流量入口。再以搜狗搜索為例，不僅擁有移動端的QQ瀏覽器、搜狗瀏覽器、騰訊網(wǎng)、搜狐網(wǎng)等強(qiáng)勢入口，2016年搜狗還與華為、三星、OPPO等大部分主流手機(jī)廠商達(dá)成合作。據(jù)悉，每天有超2億臺手機(jī)默認(rèn)使用搜狗搜索。

在移動時(shí)代，人們不光在行為上呈現(xiàn)碎片化的特征，使用的設(shè)備也日趨豐富多元，這就帶來了第二個(gè)問題：跨屏數(shù)據(jù)的收集。搜狗的無線端和PC端可以依托搜狗自有帳號體系、合作伙伴數(shù)據(jù)以及第三方數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨屏打通，進(jìn)行無縫數(shù)據(jù)跟蹤，在場景上將用戶搜索、瀏覽和輸入的跨屏數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，提供更有價(jià)值的投放依據(jù)。

目前，即使在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的搜集上，也僅僅局限在文字、圖片等簡單表現(xiàn)形式上，但搜狗對于數(shù)據(jù)的搜集還跨越到了語音領(lǐng)域。2016年7月，搜狗推出知音引擎，不僅可以搜集語音數(shù)據(jù)，還可以進(jìn)行理解和思考，進(jìn)而提高語音識別準(zhǔn)確率，再次豐富了數(shù)據(jù)搜集的類型。

更加細(xì)分的垂直化數(shù)據(jù)+跨屏多元化的全域數(shù)據(jù)，在源頭上確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確與全面;同時(shí)，借助人工智能日益增強(qiáng)的計(jì)算和分析能力，大數(shù)據(jù)將為企業(yè)決策提供更為精準(zhǔn)的指引，使?fàn)I銷步入真正的智能時(shí)代。