일찍이 20 1 1 당시 많은 양의 데이터가 많은 모바일 애플리케이션 개발자의 손에 쥐어져 있었고, 이러한 개발자를 잘 서비스해야만 사용자 데이터에 접근할 수 있었다. (윌리엄 셰익스피어, 템플릿, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터)
성공적인 연속 창업가로서, 로위동은 푸시 업무가 모든 개발자의 수요이자 통점이라는 것을 발견했다. 이 발견의 지지로 로위동은 오로라 빅데이터의 전신인 오로라 푸시를 만들어 개발자 서비스를 심도 있게 경작하는 동시에 데이터 서비스에 집중했다. (윌리엄 셰익스피어, 오로라, 오로라, 오로라, 오로라, 오로라, 오로라, 오로라, 오로라)
푸쉬에서 모바일 통계, IM, 문자까지 개발자 서비스는 오로라 빅데이터의' 해자' 입니다.
오로라 빅데이터의 데이터 출처는 주로 개발자 서비스 업무에서 나온다. 오로라 빅 데이터의 데이터 서비스가 도시라면 개발자 서비스는 오로라 빅 데이터의' 해자' 다.
오로라 빅 데이터 선택 푸시는 푸시 비즈니스가 고객의 운영 효과와 밀접한 관련이 있기 때문에 진입 점으로 사용됩니다. 푸시 비즈니스의 핵심은 안정성, 배달 속도 및 적시성에 있습니다. 네트워크 환경에 대한 요구가 높기 때문에 다른 사업자의 기계실에 관련 제품을 배포해야 합니다. 따라서 대부분의 애플리케이션 개발자에게 타사 서비스는 더욱 매력적인 선택입니다.
지난 6 년 동안 오로라 빅 데이터의 푸시 서비스는 70 억 개 이상의 모바일 단말기, 매달 7 억 대 이상의 독립 활성 장치를 포괄하는 50 만 개 이상의 애플리케이션을 서비스해 왔습니다. 국내 90% 이상의 모바일 단말기를 포괄하는 제품은 푸시 분야의 선두주자이다.
다년간의 개발자 서비스 축적으로 인해 오로라 빅데이터는 데이터의 폭과 품질을 극대화할 수 있습니다. 차원에서 오로라는 데이터를 지속적으로 미세 조정하고 심화할 수 있으며 누적된 데이터는 지속적으로 업데이트됩니다. 이들은 오로라가 빅 데이터 산업에서 빛나는 "명함" 입니다.
금융, 정밀 마케팅, 상업용 부동산은 주요 데이터 실현 산업이다.
20 16 년, 오로라 빅데이터는 금융, 정밀 마케팅, 상업용 부동산 산업에 초점을 맞춰 데이터를 상업화하기 시작했습니다.
금융 분야는 주로 인터넷 금융회사, 은행 등 사기 방지 수요가 있는 전통기관을 대상으로 한다. 오로라 빅 데이터는 업계 전반의 무차별 서비스를 통해 방대한 양의 데이터를 축적하고 비즈니스 파트너의 비즈니스 정보 등을 결합하여 금융 사기 방지 서비스 플랫폼을 구축했습니다.
정밀 마케팅 분야에서 오로라 빅 데이터는 국내 최초의 모바일 빅 데이터 실시간 지능형 장면 마케팅 플랫폼을 개발했으며, 완벽한 지능형 입찰 시스템을 갖추고 있으며, 시간 장면, 위치 장면, 행동 장면, 연결 장면을 통해 사용자 행동 및 수요를 예측하고, 사용자에게 필요한 정보를 개인화하여 광고주가 광고 효과를 크게 높이고 시장 1000 개 이상의 DLOC 를 깨뜨렸다
상업용 부동산 분야에서 오로라 빅데이터는 주로 두 가지 출력 형식을 가지고 있다. 한편으로는 시간, 공간, 승객 흐름, 현금 흐름, 정보 흐름 등 다차원 차원에서 지역 인파에 대한 분석, 특정 집단의 행동 특성 분석, 지역 내 마케팅 활동의 효과 분석을 통해 비즈니스 의사 결정 또는 공공 서비스에 대한 보다 포괄적인 데이터 지원을 제공합니다. 반면에 오프라인 상업용 부동산 고객 운영입니다. 온라인 데이터 액세스를 통해 상업용 부동산에 대한 통합 액세스 최적화, 지능형 실시간 마케팅 추천 등 다양한 솔루션을 제공합니다.
기업 전략: 데이터 출처, 신기술 및 업계 솔루션
다음으로, 오로라 빅데이터는 개발자 서비스 및 데이터 서비스를 중심으로 계속 비즈니스를 진행할 것입니다. 개발자 서비스는 데이터의 출처와 데이터 서비스의 해자와 관련이 있기 때문에 오로라 빅데이터는 더 많은 개발자 서비스 제품과 풍부한 제품 라인을 개발할 것입니다. 데이터 서비스 수준에서 오로라 빅 데이터는 금융, 상업용 부동산, 광고, 공공사업, 빠른 소비재 등 수직업계를 깊이 경작하고' 인터넷을 통해 데이터 증가' 를 통해 업계에 혁신적인 솔루션을 제공하여 의사결정 효율성을 높일 것이다.
또한 오로라 빅데이터는 산업 배치를 시작하여 인공지능 회사인 스카이미드에 투자할 예정이다. 투자 및 협력 측면에서 오로라 빅 데이터는 주로 데이터 소스, 신기술 및 산업 솔루션의 세 가지 측면을 고려합니다. 오로라는 앞으로 더 많은 데이터 소스를 통합하고, 심도 있는 학습 등 신기술을 활용하여 데이터 처리 능력을 향상시키고, 수직 기업과 함께 산업 솔루션을 개발하고자 합니다.
대량 다차원 데이터 축적은 핵심 이점입니다.
트랙, 기술/제품, 팀, 자원 등의 차원에서 오로라 빅 데이터의 장점은 데이터 축적과 데이터 품질에 있다고 분석하는 것을 좋아합니다.
궤적: 오로라 빅데이터는 빅 데이터의 애플리케이션 계층에서 금융, 정밀 마케팅, 상업용 부동산에 중점을 두고 있으며, 모두 정보화 수준이 높고 데이터에 대한 수요가 강한 산업입니다. 경쟁이 치열하지만 시장 전망은 넓다.
기술/제품: 오로라 빅 데이터 심층 경작 개발자 업무 6 년. 전통 산업에 진출한 후, 업무가 원래보다 크게 확장되었지만, 기본 데이터 처리 기술은 서로 통한다. 따라서 빅데이터의 착지 능력은 만만치 않다.
팀: 창시 팀은 대부분 인터넷에서 왔으며 강력한 서비스 개발자를 보유하고 있습니다. 그러나 엔터프라이즈급 시장은 인터넷보다 고객에 대한 접근과 서비스 요구가 더 높다. 다행히 오로라 빅데이터는 이미 이를 알고 있었기 때문에 팀은 텐센트, 모건스탠리, Teradata, 차이나 모바일 최고의 인재들을 핵심 팀으로 끌어들여 고정 벤치마킹 고객에게 중요한 역할을 했다.
자원: 오로라 빅데이터는 모바일 사용자의 방대한 동작 데이터를 축적합니다. 사용자의 실시간 장면 푸시가 필요하기 때문에 단일 app 는 하루에 여러 번 데이터를 업로드하며 데이터 수집 빈도는 이동 통계보다 높습니다. 오로라 빅 데이터 일일 API 업로드 횟수는 654.38+08 억 회에 이른다. 오로라 빅데이터는 push 와 같은 개발자 서비스를 통해 다른 데이터 회사의 데이터 소스보다 더 실시간적이고 빠릅니다. 예를 들어 통계 서비스는 하루에 한 번만 데이터를 보고하거나 애플리케이션이 필요한 경우에만 보고할 수 있습니다. 하지만 푸시 서비스는 매시간 한 번씩 데이터를 에스컬레이션하기 때문에 데이터의 실시간 성능이 매우 높습니다.
하지만 주의해야 할 점이 하나 있습니다. 중국 인터넷 사용자의 성장이 둔화되면서 모바일 인터넷 시장의 배당금이 사라지고 있다.
따라서 오로라 빅 데이터와 같은 회사의 경우 개발자 서비스를 통해 데이터를 얻는 것 외에도 앞으로 더 많은 데이터 소스를 연결해야 합니다.
요즘 사랑 분석은 오로라에 좋다.