大數(shù)據(jù)時(shí)代和大數(shù)據(jù)分析時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。到2025年，全球數(shù)據(jù)領(lǐng)域估計(jì)將增長(zhǎng)到175ZB。

當(dāng)然，互聯(lián)網(wǎng)流量只是全球創(chuàng)建和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)餅中的一小部分，其中也包括所有個(gè)人和企業(yè)數(shù)據(jù)。如今，整個(gè)世界的總數(shù)據(jù)量介于10至50ZB之間。我們?nèi)绾翁幚硭羞@些數(shù)據(jù)？通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，個(gè)人設(shè)備，物聯(lián)網(wǎng)等不斷收集數(shù)據(jù)有什么好處？

答案是：“分析以獲取見解”。

在無(wú)盡的數(shù)據(jù)海洋中的某個(gè)地方，存在著問(wèn)題的答案，這些問(wèn)題將推動(dòng)企業(yè)、政府和整個(gè)社會(huì)的未來(lái)決策。

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但是有了這么多數(shù)據(jù)，應(yīng)該從哪里開始呢？

在本文中，我將向大家介紹大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)，并幫助理解為什么它如此重要。你將了解它帶來(lái)的好處、面臨的挑戰(zhàn)、如何分析數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的諸多問(wèn)題。

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目錄

• 什么是大數(shù)據(jù)分析
• 大數(shù)據(jù)分析的好處
• 大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)
• 資料類型
• 大數(shù)據(jù)分析的類型
• 數(shù)據(jù)分析過(guò)程

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一、什么是大數(shù)據(jù)分析？
大數(shù)據(jù)涉及“三個(gè)V”：體積、速度、種類。

IBM將大數(shù)據(jù)定義為一個(gè)術(shù)語(yǔ)，適用于其大小或類型超出傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)以低延遲捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)的能力的數(shù)據(jù)集。

大數(shù)據(jù)具有以下一個(gè)或多個(gè)特征：高容量、高速度、高多樣性。人工智能（AI）、移動(dòng)、社交和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）通過(guò)新的數(shù)據(jù)形式和數(shù)據(jù)源來(lái)推動(dòng)數(shù)據(jù)復(fù)雜性。例如，大數(shù)據(jù)來(lái)自傳感器、設(shè)備、視頻和音頻、網(wǎng)絡(luò)、日志文件、事務(wù)性應(yīng)用程序、Web和社交媒體，其中大部分實(shí)時(shí)且大規(guī)模生成。

大數(shù)據(jù)分析使用先進(jìn)的分析技術(shù)來(lái)處理龐大、多樣的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集包括從不同來(lái)源收集的多種形式的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），大小從TB到PB。

二、大數(shù)據(jù)分析的好處
大數(shù)據(jù)洞察力可以為公司的營(yíng)收和營(yíng)收帶來(lái)重大利益。從幫助發(fā)現(xiàn)根本問(wèn)題到更好地了解客戶和運(yùn)營(yíng)，再到通知交流，大數(shù)據(jù)洞察力對(duì)組織的影響幾乎無(wú)窮大。

1、大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)中的好處

更快，更明智的決策：實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)的能力意味著公司可以立即采取行動(dòng)來(lái)解決問(wèn)題，調(diào)整策略或破譯市場(chǎng)趨勢(shì)。

高效的運(yùn)營(yíng)：許多公司使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)獲取有關(guān)內(nèi)部供應(yīng)鏈或服務(wù)的見解，允許他們進(jìn)行更改并根據(jù)最新信息簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)。

降低成本：公司不僅可以通過(guò)提高運(yùn)營(yíng)效率來(lái)降低成本，而且當(dāng)今的大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)架構(gòu)的成本要比過(guò)去的數(shù)據(jù)系統(tǒng)低得多。借助云，公司不再需要建立整個(gè)數(shù)據(jù)中心、管理硬件或雇用大型IT人才來(lái)維持工作。這些基于云的分析“堆棧”意味著他們可以從自己的數(shù)據(jù)中獲得更多收益而無(wú)需花費(fèi)很多資金。

改進(jìn)的產(chǎn)品或服務(wù)開發(fā)：實(shí)時(shí)的市場(chǎng)，客戶或行業(yè)洞察力可以幫助公司構(gòu)建下一個(gè)出色的產(chǎn)品，或創(chuàng)建客戶急需的服務(wù)。

2、大數(shù)據(jù)分析在政務(wù)中的好處

大數(shù)據(jù)分析的影響并不僅限于私營(yíng)部門。如今，政府利用大數(shù)據(jù)為新的政策議程提供信息，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行全面改進(jìn)，并投資于新的社會(huì)計(jì)劃。以下是一些公共部門工作的大數(shù)據(jù)分析的最新示例。

公共教育：教育部使用大數(shù)據(jù)來(lái)改善教學(xué)方法和學(xué)生學(xué)習(xí)。高等教育機(jī)構(gòu)應(yīng)用分析來(lái)提高服務(wù)質(zhì)量，從而提高學(xué)生的成績(jī)。

經(jīng)濟(jì)法規(guī)：大數(shù)據(jù)分析有助于從歷史經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建財(cái)務(wù)模型，以制定未來(lái)的政策。證券交易委員會(huì)使用大數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)范金融活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)不良行為者并發(fā)現(xiàn)金融欺詐行為。

環(huán)境保護(hù)：二十多年來(lái)，能源部在其研究中一直使用數(shù)據(jù)分析來(lái)更好地預(yù)測(cè)天氣模式、森林火災(zāi)和其他環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

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三、大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)
盡管大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序在企業(yè)中無(wú)處不在，但是部署大數(shù)據(jù)分析策略的公司和政府仍然面臨許多挑戰(zhàn)。

1、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)

如前所述，數(shù)據(jù)創(chuàng)建的速度驚人。企業(yè)使用大數(shù)據(jù)分析面臨的最大挑戰(zhàn)之一是存儲(chǔ)和分析每天收集的所有數(shù)據(jù)。使得這一點(diǎn)特別困難的是必須進(jìn)行分析的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量（稍后會(huì)詳細(xì)介紹）。

如果公司要使用數(shù)據(jù)，則必須將其存儲(chǔ)在某種類型的分析數(shù)據(jù)庫(kù)中，例如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。隨著人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用的興起，數(shù)據(jù)湖也經(jīng)常被使用。當(dāng)然，存儲(chǔ)只是其中的一部分，維護(hù)沒有錯(cuò)誤、重復(fù)和過(guò)時(shí)或“壞”數(shù)據(jù)的健康數(shù)據(jù)庫(kù)，還需要人力資源進(jìn)行管理。這就是為什么當(dāng)今一些以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的公司擁有由工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師組成的大型數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的原因。隨著公司擴(kuò)展和創(chuàng)建更多數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)變得越來(lái)越復(fù)。

2、資料整合

如今，數(shù)據(jù)是從各種不同的來(lái)源收集的，包括企業(yè)應(yīng)用程序，第三方軟件，社交媒體，電子郵件服務(wù)器等，這使得將數(shù)據(jù)集中到單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析變得很困難。

由于數(shù)據(jù)集成仍然是公司面臨的挑戰(zhàn)，因此現(xiàn)代ETL和ELT工具不斷涌現(xiàn)，它們通過(guò)自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)收集和傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管道。這項(xiàng)技術(shù)使數(shù)據(jù)集中成為可能，并消除了業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)無(wú)法訪問(wèn)的數(shù)據(jù)孤島。

3、及時(shí)的見解

就像這個(gè)世界上大多數(shù)事物一樣，數(shù)據(jù)也會(huì)過(guò)期。隨著當(dāng)今創(chuàng)建新數(shù)據(jù)的速度加快，團(tuán)隊(duì)必須利用最新信息來(lái)制定決策，這不僅是必要的，而且也是當(dāng)務(wù)之急。否則，他們冒著按照過(guò)時(shí)的假設(shè)進(jìn)行操作的風(fēng)險(xiǎn)。

由于數(shù)據(jù)的保質(zhì)期相對(duì)較短，因此組織必須在收集數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)。這需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)來(lái)在創(chuàng)建數(shù)據(jù)后立即收集數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換并存儲(chǔ)在分析數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便在幾分鐘內(nèi)就可以對(duì)其進(jìn)行查詢。

4、管治

管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。如前所述，它在不斷變化、老化并在多個(gè)系統(tǒng)之間移動(dòng)。這可能會(huì)難以確保整個(gè)組織的數(shù)據(jù)完整性、可用性、可訪問(wèn)性和安全性。這就是治理流程的來(lái)龍去脈。有了正確的大數(shù)據(jù)治理策略，數(shù)據(jù)就可以集中、一致、準(zhǔn)確、可用且安全。大數(shù)據(jù)治理（和數(shù)據(jù)建模）還允許使用一組通用的數(shù)據(jù)格式和定義。

數(shù)據(jù)治理至關(guān)重要。如果數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)部門不可用或不準(zhǔn)確，則他們將無(wú)法做出明智的決策。數(shù)據(jù)隱私法規(guī)的增加也需要其他治理實(shí)踐來(lái)滿足合規(guī)性。這些法規(guī)正在推動(dòng)大量未來(lái)的治理策略。

5、安全

數(shù)據(jù)安全將始終為企業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)非常有價(jià)值，并且隨著收集的敏感信息量的增加，總會(huì)有減輕安全隱患的機(jī)會(huì)。

一些更常見的挑戰(zhàn)來(lái)自需要跟上快速變化的法規(guī)和安全形勢(shì)。這需要更新安全補(bǔ)丁，并在出現(xiàn)新威脅時(shí)更新IT系統(tǒng)。當(dāng)今的分布式技術(shù)框架中固有的漏洞可以為不良行為者提供破壞系統(tǒng)的機(jī)會(huì)。還普遍使用了虛假數(shù)據(jù)或反情報(bào)信息，這些數(shù)據(jù)可用于破壞數(shù)據(jù)庫(kù)并阻礙公司從虛構(gòu)信息中破譯事實(shí)。

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四、資料類型
1、定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)

定量數(shù)據(jù)：

定量數(shù)據(jù)由硬數(shù)字組成，將其視為可以計(jì)數(shù)的事物。定量分析技術(shù)包括：

• 回歸：預(yù)測(cè)因變量和一個(gè)或多個(gè)自變量之間的關(guān)系。
• 分類（概率估計(jì)）：預(yù)測(cè)或計(jì)算個(gè)人屬于某個(gè)類別的可能性。
• 聚類：基于相似性對(duì)總體中的個(gè)體進(jìn)行分組。

定性數(shù)據(jù)：

定性數(shù)據(jù)比定量數(shù)據(jù)更具主觀性，結(jié)構(gòu)性也較差。在業(yè)務(wù)領(lǐng)域，會(huì)遇到來(lái)自客戶調(diào)查和訪談的定性數(shù)據(jù)。常見的分析方法包括：

內(nèi)容分析：用于對(duì)不同類型的文本和媒體進(jìn)行分類。
敘事分析：分析來(lái)自各種來(lái)源的內(nèi)容，包括訪談和實(shí)地觀察。在進(jìn)行分析時(shí)，確保指標(biāo)采用公司已使用的格式。例如，如果公司按季度預(yù)算，則指標(biāo)應(yīng)反映相同的內(nèi)容。

2、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)（無(wú)論是定量的還是定性的）可以根據(jù)信息的性質(zhì)、信息的收集方式、存儲(chǔ)的位置以及是由人還是由機(jī)器創(chuàng)建的，而采用多種形狀。要考慮的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有兩個(gè)主要級(jí)別：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)嚴(yán)格格式化的信息，因此可以在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中輕松地進(jìn)行搜索。通常是定量信息。示例包括名稱、日期、電子郵件、價(jià)格以及我們用來(lái)查看存儲(chǔ)在電子表格中的其他信息。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器代碼進(jìn)行組織和讀取，從而使使用SQL在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中輕松添加、搜索或操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為可能。例如，電子商務(wù)在銷售點(diǎn)收集的信息可能包括產(chǎn)品名稱、購(gòu)買日期、價(jià)格、UPC編號(hào)、付款方式和客戶信息，所有這些信息很容易在以后搜索或分析以發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)或回答問(wèn)題。

乍一看，很難僅從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取見解。但是使用分析工具，可能會(huì)破譯有趣的趨勢(shì)，例如波士頓的客戶傾向于在2月和3月以更高的價(jià)格購(gòu)買特定產(chǎn)品。這種洞察力可能會(huì)提醒你在那幾個(gè)月內(nèi)增加零售商店該商品的庫(kù)存，以滿足區(qū)域需求。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)完全相反。它通常是定性數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)或電子表格進(jìn)行搜索，操作和分析具有挑戰(zhàn)性。常見示例包括圖像、音頻文件、文檔格式或某人的社交媒體活動(dòng)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)缺乏預(yù)先定義的數(shù)據(jù)模型，因此不容易在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取或分析，這意味著需要非關(guān)系（或NoSQL）數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖來(lái)進(jìn)行搜索。要從此類數(shù)據(jù)中提取見解，需要使用高級(jí)分析技術(shù)，例如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)堆疊和統(tǒng)計(jì)。

非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)洞察力可以幫助公司了解諸如客戶情緒和偏好、購(gòu)買習(xí)慣等內(nèi)容。分析這些類型的數(shù)據(jù)更具難度。但是，有了正確的資源，可以為你帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的情報(bào)。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式之間。該數(shù)據(jù)具有明確定義的特征，但缺乏嚴(yán)格的關(guān)系結(jié)構(gòu)。它包括可創(chuàng)建分類層次結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義標(biāo)簽或元數(shù)據(jù)，從而使其在分析過(guò)程中更易于機(jī)讀。

大多數(shù)人遇到的最常見的日常示例是智能手機(jī)照片。用智能手機(jī)拍攝的普通照片包含非結(jié)構(gòu)化的圖像內(nèi)容，但帶有時(shí)間戳，經(jīng)過(guò)地理標(biāo)記并攜帶有關(guān)設(shè)備本身的可識(shí)別信息。一些常見的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式包括JSON，CSV和XML文件類型。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)成了當(dāng)今世界上生成的大多數(shù)數(shù)據(jù)。想一想每天拍攝的所有照片。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常與移動(dòng)應(yīng)用程序，設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）相關(guān)聯(lián)。

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五、大數(shù)據(jù)分析的類型
有四種主要類型的分析，它們的復(fù)雜性和可為組織生成的見解的程度各不相同。盡管有這四個(gè)類別，但每個(gè)類別都是相互關(guān)聯(lián)的，可以彼此結(jié)合使用，以解鎖更深入，更有意義的理解。

1、描述性分析

描述性分析可幫助你回答“正在發(fā)生什么？”的問(wèn)題。它是最常見的分析形式，也是所有其他類型分析的基礎(chǔ)。

任何看過(guò)實(shí)時(shí)儀表板或閱讀季度報(bào)告的人都應(yīng)該熟悉描述性分析。通常與跟蹤組織內(nèi)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)相關(guān)。實(shí)際上，這可能包括衡量市場(chǎng)營(yíng)銷和銷售指標(biāo)，例如第四季度合格潛在客戶的數(shù)量。

2、診斷分析

一旦你知道發(fā)生了什么，自然會(huì)追蹤到一個(gè)問(wèn)題：“為什么發(fā)生？” 這就是診斷分析的亮點(diǎn)。

這種類型的分析需要在“儀表板后面”進(jìn)行深入挖掘，以更好地了解特定結(jié)果或持續(xù)趨勢(shì)的根本原因。在實(shí)踐中，診斷分析可以幫助營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)了解哪些廣告系列吸引了合格的潛在客戶。

3、預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析可以幫助回答“未來(lái)最有可能發(fā)生什么？”

基于過(guò)去的趨勢(shì)，這種類型的分析使用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。預(yù)測(cè)分析建立在通過(guò)描述性和診斷性分析獲得的見解的基礎(chǔ)上，并使用統(tǒng)計(jì)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)最可能發(fā)生的情況。

4、規(guī)范分析

規(guī)范分析有助于組織理解“下一步我們?cè)撟鍪裁矗?rdquo; 解決當(dāng)前的趨勢(shì)或問(wèn)題。它比其他分析形式更為復(fù)雜，這意味著大多數(shù)企業(yè)都缺乏部署它的資源。

規(guī)范分析通常需要使用高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能來(lái)消化大量信息，并提出解決現(xiàn)有組織問(wèn)題的決策。

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六、大數(shù)據(jù)分析流程
如果沒有正確的流程，將很難從組織的數(shù)據(jù)中獲得分析見解。收集、處理和分析數(shù)據(jù)的過(guò)程與僅原始數(shù)據(jù)一樣重要。正確的過(guò)程可以確保從數(shù)據(jù)中得出的見解是準(zhǔn)確、一致的，并且沒有產(chǎn)生錯(cuò)誤趨勢(shì)。

1、了解數(shù)據(jù)目標(biāo)和要求

對(duì)公司目標(biāo)和需求的清晰了解將幫助你從一開始就進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。你將收集什么類型的數(shù)據(jù)？你將如何存儲(chǔ)它？誰(shuí)來(lái)分析？所有這些問(wèn)題都很重要，最終不僅決定你需要建立的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，而且還決定了你需要哪種類型的分析工具。

2、收集和集中數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析

明確了解目標(biāo)后，需要從系統(tǒng)和應(yīng)用程序中提取數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖。這就是ELT和ETL解決方案發(fā)揮作用的地方。它們幫助將數(shù)據(jù)復(fù)制到云倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分析。這種集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可讓你更全面地了解整個(gè)公司的情況，并消除了沿途可能存在的任何數(shù)據(jù)孤島。可以從應(yīng)用程序、電子商務(wù)事件、其他數(shù)據(jù)庫(kù)等捕獲數(shù)據(jù)。

3、為分析建模數(shù)據(jù)

一旦將數(shù)據(jù)放在中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，就可以從技術(shù)上對(duì)其進(jìn)行分析。但是在打開數(shù)據(jù)大門之前，你可能需要首先考慮數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)建模定義了數(shù)據(jù)如何關(guān)聯(lián)，其含義以及如何一起聯(lián)動(dòng)。一個(gè)有效的模型可以使數(shù)據(jù)易于訪問(wèn)和使用，并確保人們?cè)谶m當(dāng)?shù)沫h(huán)境中使用正確的信息，并且它需要數(shù)據(jù)與領(lǐng)域?qū)＜抑g的緊密協(xié)作。

4、分析數(shù)據(jù)

在可查詢的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中收集、處理、存儲(chǔ)和建模數(shù)據(jù)之后，你將需要一個(gè)分析工具，該工具可以完成所有數(shù)據(jù)的搜索并返回可操作的見解以指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。從實(shí)時(shí)分析工具中充分了解你的需求至關(guān)重要。每個(gè)公司都是獨(dú)一無(wú)二的，需求會(huì)有所不同。我們建議評(píng)估內(nèi)部需求，并使采購(gòu)決策與這些目標(biāo)保持一致。

還需要注意的是，并非所有分析工具都是相同的。公司通常會(huì)為不同的團(tuán)隊(duì)或業(yè)務(wù)部門部署多種工具。考慮到這一點(diǎn)，這里是選擇分析工具時(shí)要考慮的一些準(zhǔn)則。

5、解釋見解并告知決策

使用各種類型的分析方法，你可以從公司數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)各種見解。可以分析過(guò)去，實(shí)時(shí)跟蹤操作，甚至預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的情況。這些趨勢(shì)可以提高競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，幫助創(chuàng)建更好的產(chǎn)品和服務(wù)，提供更好的客戶體驗(yàn)等等。