컨벤션 및 전시 산업과 빅 데이터의 결합에 대한 주제는 업계에서 자주 언급되지만 빅 데이터가 컨벤션 및 전시 산업에 미치는 영향과 서비스 간의 관계는 현재 어떤 상태에 있는지 자세히 설명하지 않았습니다. 우리는 기술자들이 컨벤션 산업 빅 데이터라는 주제에 대해 상세히 해석하기를 바란다. 왜냐하면 개괄적으로 말하면 항상' 홀랑거리는' 느낌이 있기 때문이다. 여기서 필자는 비기술적 관점에서 컨벤션 및 전시 업계의 빅 데이터 문제에 대해 이야기하여 더 많은 관심을 불러일으키려고 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 첫째, 가장 기본적인 판단 중 하나는 컨벤션 및 전시 산업이 여전히 빅 데이터 응용 프로그램의 초기 단계에 있다는 것입니다. 컨벤션 및 전시 산업은 데이터를 가장 중요하게 생각하는 산업 중 하나이지만 일반 데이터에서 빅 데이터로의 전환 과정에서 컨벤션 및 전시 산업은 여전히 탐사의 초기 단계에 있습니다. 빅 데이터의 주요 용도 중 하나는 예측입니다. 즉, 소비자 통찰력에 기반한 분석과 추론입니다. 따라서 이상적인 경우, 제품의 R&D 및 설계는 큰 데이터에 대한 소비자 선호도의 "캡처" 및 유도를 기반으로 해야 합니다. 전시회에 구체적으로 말하자면, 큰 데이터는' 전시회 입항' 분석에서 거의 작용하지 않는다. 마케팅 방면에서, 큰 데이터는 컨벤션 전시업에서도 활용이 부족하다. 마케팅 채널의 확장과 마케팅 채널의 유효성 평가에서도 전형적인 사례는 볼 수 없다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅, 마케팅) 또한 빅 데이터 시대의 중요한 특징 중 하나는 데이터의 전문 분석입니다. 기술적인 수단을 통해 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있고, 전문 데이터 분석가가 없어도 큰 데이터의 분석과 해석을 완료할 수 없으며, 큰 데이터의 효과를 극대화하는 것은 말할 것도 없습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 이와 관련하여 컨벤션 및 전시 산업은 아직 갈 길이 멀다. 전시회 빅 데이터 분야에서 칭찬할 만한 곳은 주로 전시회 현장 관리에 반영된다. 시청자' 추적' 기술 (RFID 또는 Bluetooth NFC 기술) 을 통해 출입 통제 시스템, 특히 전시장에서 관객의 활동 궤적과 법칙을 추적하여 제품과 기업에 대한 관심을 분석하고 전시회 운영 관리를 조정합니다. 이와 관련하여 이미 좋은 관행과 탐구가 있었다. 이러한 기술을 통해 전시상과 구매자 (터미널) 는 현장에서 서로의 위치에 대한 정확한 인식을 실현하고 무역에서 보다 효율적으로 협력하려고 할 수 있습니다. 전시회가 끝난 후 참가상들은 어떤 고객이 부스를 방문했는지, 어떤 제품에 관심이 있는지를 조회해 정밀 마케팅을 실현하고 제품 구조와 기능을 조정할 수 있다. 한편 주최측은 큰 데이터를 통해 고객의 취향과 관심 있는 제품 정보를 파악함으로써 전시회 프로젝트를 더 잘 조정하고 고객에게 서비스를 제공할 수 있다. 둘째, 컨벤션업계 빅데이터가 직면한 문제는 아직 많다. 주로 다음과 같은 점을 다루고 있다. 첫째, 데이터상으로 볼 때 정확한 데이터베이스는 컨벤셔널 프로젝트 주최자의 주요 도구로 남아 있다. 데이터 양이 많기 때문이다. 다른 많은 업종에 비해 전시업이 주도하는 데이터의 양은 크지 않다. 큰 데이터가 데이터보다 더 많은 문자를 갖는 이유는 데이터의 양, 데이터를 얻는 속도 및 방법, 데이터의 분석 및 처리의 차이 때문입니다. 여기서 양은 큰 데이터의 한 차원이다. 단일 전시 종목을 개최하는 것으로 볼 때, 현재 주최 측이 처리하는 데이터의 양은 제한되어 있다. 수만 평방미터 규모의 대형 전시 프로젝트도 전통적인 데이터베이스와 전통적인 데이터 처리 방식을 통해 여유롭게 대처할 수 있다. 샘플 = 모두, 인과 관계를 추구하지 않는 대규모 데이터 개념은 대량 데이터를 기반으로 한 현실입니다. 저자의 개인적인 견해: 일단 데이터의 양이 조절되면 사람들은 자연스럽게 인과분석으로 돌아간다. 인과 분석은 인류가 자아와 자연을 탐구하는 궁극적인 이상이다. 과거는, 미래도 마찬가지다. 이런 의미에서 기존 데이터베이스는 인과분석을 통해 정밀 마케팅과 세밀한 운영을 실현하는 것은 여전히 컨벤션 및 전시 업계의 주요 운영 모델이다. 둘째, 빅 데이터는 전문적인 데이터 분석 능력이 필요합니다. 국내 일부 업종의 수출 목표 시장에 대한 장려전 분석을 본 적이 있다. 전반적으로 전통적인 데이터의 발굴과 분석에도 불구하고 많은 전시 업체들이 충분히 하지 못하고 개선해야 할 부분이 많다는 느낌이 든다. 큰 데이터의 경우 분석 기술 및 역량 요구 사항이 더 높습니다. 현재 업계에는 데이터 수집 기술과 빅 데이터의 의미에 지나치게 집중하고 데이터 분석 능력에 대한 관심이 너무 적은 경향이 있다. (윌리엄 셰익스피어, 데이터 수집, 데이터 수집, 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석) 대부분의 기업에게는 너무 과대평가하지 마라, 전통적인 데이터의 분석을 잘해도 도전이다. 셋째, 전시장의 데이터 인프라 건설에는 여전히 혼란스러운 곳이 있다. 한편, 주최 측에서 인프라에 대한 요구가 점차 높아지고 있으며, 많은 장소들이 가장 기본적인 대역폭 요구 사항을 충족하지 못하고 있습니다. 한편, 경기장 IT 인프라가 크게 업그레이드되면 충칭 컨벤션 센터의 관행을 참고하면 주최 측의 갈등 심리를 불러일으키고 데이터 보안에 대한 우려를 증가시킬 수 있다. 물론, 이것은 중국특색 문제이며, 중국의 경기장 경영자들은 자신의 전시회를 개최하는 선호도나' 콤플렉스' 에 대해 잘 알려져 있다. 중국의 성실한 환경에서 주최 측이 의심을 품는 것은 필연적이다. 넷째, 입출력 문제. 기업마다 빅데이터에 대한 태도와 방식이 달라야 한다. 문제를 고려하는 원칙은 입출력 비율이어야 한다. 일반적으로 막대한 투자로 회의장이든 주최측이든 비교적 실력 있는 기업만이 큰 데이터 투자를 고려할 수 있다. 중소기업은 큰 데이터를 탐구하려는 야망이 있더라도 제 3 자 서비스 업체와의 협력을 위해 뒤로 물러날 수밖에 없다. 마지막으로, 대규모 데이터를 전시하는 연구와 응용은 현재' 소 19 모' 에 불과하며, 아직 끝이 없다. 대규모 데이터가 전시 프로젝트 설립, 마케팅, 관리, 운영 등에 긍정적인 역할을 하는 것 외에도 인력 이동이 밀집되고 물류집중이 집중된 전시 활동을 중심으로 다른 응용이 있을 것이다. 여기서 핵심은 입출력 비율과 이익 모델이다. 이익 모델의 경우, 명확한 이익 모델이 있는 후에 데이터를 수집할 것인지, 아니면 데이터를 수집한 후에 데이터의 다른 사용 가치와 이익 모델을 발굴할 것인지, 이는 많은 업종에서 발생할 수 있는 곤혹스러운 문제이다.