运营商大数据营销获客平台批量营销-定制标签。批量营销提供基于电话号码、搜索词、URL、应用程序、位置、短信等五个标签的可视化页面，支持合作伙伴在线定制上述五个个性化标签。标签产品是三大运营商的基础产品，360度用户肖像，使大数据服务于其他客户。标签系统是运营商大数据总结提取海量用户的行为、网络和消费水平数据后，以建模标签的形式输出的结果，包括用户的360度属性特征和行为偏好。

　　这一系列标签形成了一个人固定的长期标签。

　　之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。

　　当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。

　　如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……

　　而做到这一切，需要的是大数据什么样的能力？这里再提数据挖掘和数据分析:数据挖掘（英语:Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语:Knowledge-Discovery in Databases，简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、检索、机器学、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

　　对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算。计算的工具有很多，常见的是 Map-Reduce，但是技术一直在演进，现在还流行 Impala、Spark、Presto 什么的。对于这些搞大数据的工程师而言，这是一个好的事情，因为要把这么多异构的数据和系统跑起来，需要很多人写很多代码，还需要有人来做运维。这么一个部门总得需要几十台机器否则还不如单机计算能力强，工程师也得有十来人。然后可能还需要数据分析师，否则这部门跟摆设也没什么区别。如果系统做得不错数据量也有了，总得配个数据科学家搞点数据挖掘或者机器学什么的吧。所以大数据这件事情可以解决很多就业问题，毕竟很多上了规模的互联网公司都想搞大数据。