数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学的搜索算法、建模技术和学理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是。

　　如此看来，大数据精准营销有很多优势:

　　1. 精准定向投放，抓住潜在用户，实现低成本高效获客。

　　2. 发现品牌机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险等。

　　作为买家在淘宝上浏览和购买时，搜索引擎都会给你打上标签，同时也会根据你的标签和浏览习惯给你浏览的店铺打上标签。

　　这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　对于企业而言，如果自身企业数据库的建立已经达到成熟的商业级别，收集到的数据深度，广度以时间，以及企业核心价值体系的类目进行延伸，企业内部的权威价值的判断体系，将会的从人权，向数据妥协 —— 只要拥有大的样本库和数据量，没有人可以与数据所提供的定位相匹敌，也没有人可以质疑科学推演的数据决策。但是，是否大数据的利用，是推动数据企业管理代替人制管理的序幕？并不是。大数据的运用，无论在行业，区域，都有明确的针对性 —— 要知道，推动数据化或大数据演算企业决策和企业战略实施的，仍然是人的大脑，而大数据的运用，仍然是人的大脑给予数据在企业中的一个普遍试用的方法论。只是，大数据的运用，很好的代替了人为收集大量的数据资源所耗费的时间成本和经济成本（很多数据收集和数据推演如果都以人力完成，则需要耗费大量的时间和精力，而的分析结果，还依赖于分析人的经验），大数据的好处在于，利用设计好的，或者高度明可行的数据模型，代替了决策层收集，分析数据的初步工作，而领导层 —— 利用这样的科技，就可以从时间享受到经过一手处理的，保持对正确率的数据资源，领导决策的准度和效率，其实上，得到了大大的提高。

　　大数据采集平台主要负责把数据采集到大数据仓库平台中。企业的大数据来源从大的角度来说，主要是从三个方面获取数据，业务系统、行为日志采集系统、外部数据来源。每一个方面来源又包含途径，大家可以看上面的图就了解。这里要强调的是外部数据来源，可以通过网络爬虫工具收集，通过和相应的合作方进行数据交换，通过从数据商那里采购过来，也有少部分可以通过一些大公司的开放平台接口获取，比如阿里、腾讯等。大数据基础平台，在传统的关系数据库时代，这个平台也是企业要做的平台，只不过当时叫数据仓库系统，在大数据时代，我称作为大数据仓库基础平台。这部分是整个大数据平台的核心。我们接下来会详细讨论。