如何使用增强现实和大数据来提高客户参与度?

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如何使用增强现实和大数据来提高客户参与度?

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-27

AR倦怠模拟经验需要花费大量的研究和尽职调查
进入这个项目，我们知道这将是领先优势，因此我们依靠建立了移动交付平台的业务合作伙伴，我们还雇用了一个软件开发机构来协助我们开发应用程序，并且我们有一个由大约六名开发人员和专家组成的团队，专门负责该项目，由于用于倦怠的视频数据是用于模拟而非实时视频，因此该数据存储在脱机数据存储库中，此数据针对性能进行了优化，以使用户移动设备的带宽限制小化。

该项目涉及捕获汽车的3D渲染，然后创建倦怠的虚拟化，近似于现场倦怠事件的体验
这是我们两年来第二次增强现实体验，我们刚刚开始从这个项目中获得粉丝的反馈，反馈一直非常积极，我们现在将视为我们客户拓展策略不可或缺的一部分，并将期待有新的机会吸引粉丝与我们互动，并非只有致力于吸引客户使用大数据，宜家使用增强现实技术来帮助客户进行可视化，了解家具在不同生活空间中的外观，可口可乐还开发了一种应用程序，可帮助零售商可视化饮料冷却器如何适合其商店，可口可乐和宜家也利用外部专业知识来开发和启动其应用程序，并且他们将内部IT部门纳入这些工作中，以促进知识转移和持续的应用程序支持。

大数据架构师和数字的外卖
如果您还没有，那么是时候将您的大数据愿景扩展到“后台”分析之外，并通过视频和流媒体服务（使客户保持联系和参与），扩展到实时客户互动的真实世界，这是大数据的下一个领域。

如何增强您的数据湖
了解如何提高组织的数据湖和分析的性能，数据湖的问题包括流程复杂性，获取数据的速度缓慢以及对IT人才的需求，这些需求被其他重要项目所取代，所有这些因素都导致更多的数据湖变成“数据沼泽”，即混乱的信息，表明公司无法挖掘见解，企业在分析中使用数据湖，但它们确实提出了组织在努力从数据湖和分析中获得收益时继续面临的关键问题，公司希望看到包含新数据的数据湖，减少开发这些湖的资金和资源支出，缩短分析和业务洞察的上市时间，并使所有人（不仅仅是数据科学家）都能查询并获得价值从数据，对于大多数企业来说，所有这些目标仍在进行中。

提供数据湖引擎解决方案
创建数据湖所涉及的工作可能是复杂的，并且会耗费大量时间和资源，通常IT部门必须为提取的数据创建数据立方体和数据仓库，以创建数据湖存储库，此过程可能包含多个步骤，因此可能会变得非常复杂，在此过程中，还存在潜在的数据治理问题，由于必须在这些数据湖中维护和刷新半结构化或非结构化数据，因此问题更加严重，云是可扩展的，它使您可以根据需要增加或减少计算量和服务器群集，从而降低了成本，这些公司为不同的云和查询引擎提供了连接器，使企业可以直接将其数据湖转到云中，而无需创建单独的数据立方体和数据仓库。

这是如何工作的呢？
通过使用与商业云平台，数据库，数据仓库以及SQL等通用数据查询工具的完整连接器附带的软件，企业可以绕过繁琐的工作，而不必自己开发这些接口，除了自己的数据立方体和数据湖，相反企业可以本机访问云，让软件完成工作，并更快地提供数据查询服务，实质上您拥有一个预先开发的多个连接器的工具包，这些连接器可以连接到数据库，查询工具以及云，使您能够利用云的可扩展成本和资源，并且还可以节省您自己的IT资源和预算，因为您不必自己执行查询和数据湖连接的所有中间设置费用。

这些工具集还能够优化内存
使常访问的数据位于快的内存中，这可以加快数据检索速度，并缩短获得商业见解的时间，此外这些工具具有内置的预测性数据检索智能，使它们能够评估常访问哪些类型的数据，以便可以将数据分配给快速存储，以便在其中进行快的检索，我们添加的另一个元素是语义，换句话说我们创建的用户界面使希望运行数据查询的日常用户可以轻松地轻松进行这些查询，而无需向数据科学家寻求帮助，这样的方法可以帮助组织优化其数据湖吗？只要组织也做这两件事，潜力就存在。

1、评估现有数据湖的有效性：这可能涉及确定哪些数据湖正在运行，哪些数据湖处于停滞状态，对于停滞不前或接近无投资回报点的数据湖，应决定是对其进行翻新还是仅将其停泊并重新开始。

2、评估您的云和内部数据体系结构：连接器和数据湖优化工具仅与您了解数据湖和查询需求以及它们如何链接到现场和基于云的数据的能力一样有效。一旦了解了如何链接数据以及数据在何处，便可以找到有助于消除手工工作的连接器工具。

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