2.3. A research results concerning

2.3. A research results concerning the big data and consumer behavior in the world
Starbucks' ubiquity – as in its ability to maintain a surprising number of locations in close proximity to one another – is a function of big data.
The fact that two Starbucks can exist a block away from one another isn't luck; they were placed in their adjacent locations thanks to location-based data, street traffic analysis, demographic info and data culled from other locations.
In fact, Starbucks actually built its own planning and development application to make the most of big data in its growth strategy.
The reason these companies in particular have done well harnessing the power of big data likely boils down to goals.
The bottom line is that companies need to understand their goals before they can tap into the power of big data. Without a plan for focused, objective-driven analysis a company can pour all the money it wants into big data collection but the results they get will be nothing more than numbers.

Kết quả (Việt) 1:

2.3. một nghiên cứu kết quả liên quan đến các hành vi lớn dữ liệu và người tiêu dùng trên thế giớiStarbucks' ubiquity – như trong khả năng của mình để duy trì một số lượng đáng ngạc nhiên của địa điểm gần với nhau-là một chức năng lớn dữ liệu. Một thực tế rằng hai Starbucks có thể tồn tại một khối xa nhau không phải là may mắn; họ được đặt ở vị trí liền kề của họ nhờ vào vị trí dựa trên dữ liệu, phân tích đường giao thông, thông tin nhân khẩu học và dữ liệu tiêu huỷ từ vị trí khác. Trong thực tế, Starbucks thực sự xây dựng riêng của mình lập kế hoạch và phát triển ứng dụng để tận dụng tối đa của dữ liệu lớn trong chiến lược phát triển của nó.Lý do các công ty cụ thể đã làm tốt việc khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn có khả năng nắm để mục tiêu. Bottom line là công ty cần phải hiểu mục tiêu của họ trước khi họ có thể tap vào sức mạnh của dữ liệu lớn. Mà không có một kế hoạch cho việc phân tích tập trung, thúc đẩy mục tiêu một công ty có thể đổ tất cả số tiền nó muốn vào bộ sưu tập dữ liệu lớn, nhưng họ nhận được kết quả sẽ không có gì nhiều hơn số lượng.

Kết quả (Việt) 2:

2.3. Một kết quả nghiên cứu liên quan đến dữ liệu lớn và hành vi của người tiêu dùng trên thế giới
có mặt khắp nơi Starbucks '- như trong khả năng của mình để duy trì một số lượng đáng ngạc nhiên của các địa điểm gần nhau - là một chức năng của dữ liệu lớn.
Thực tế là hai Starbucks có thể tồn tại một ngăn chặn cách xa nhau không phải là may mắn; chúng được đặt ở vị trí liền kề của họ nhờ vào dữ liệu dựa trên địa điểm, phân tích giao thông đường phố, thông tin nhân khẩu học và dữ liệu được chọn lọc từ các địa điểm khác.
Trong thực tế, Starbucks thực sự xây dựng quy hoạch và phát triển ứng dụng riêng của mình để làm cho hầu hết các dữ liệu lớn trong chiến lược phát triển .
lý do các công ty này nói riêng đã làm tốt việc khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn có thể nắm tới mục tiêu.
Điểm mấu chốt là các công ty cần phải hiểu rõ mục đích của họ trước khi họ có thể khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn. Nếu không có một kế hoạch, phân tích khách quan theo định hướng tập trung vào một công ty có thể đổ tất cả số tiền nó muốn vào bộ sưu tập dữ liệu lớn, nhưng kết quả mà họ nhận được sẽ là gì khác hơn là con số.