1、该公司大数据的发展是精准营销落地的原因如下：宝洁利用大数据技术和分析来获取消费者行为、偏好和需求的深入洞察。这些数据可以帮助宝洁做出更准确的市场决策，包括产品定位、定价策略、促销活动等。通过数据驱动的决策，宝洁能够更好地理解市场需求并提供符合消费者期望的产品和服务。
2、首先，精准营销是数字化变革的一个关键方面。品牌需要通过最合适的媒介渠道触达最精准的消费者群体。为此，宝洁开发了DMP（消费者数据管理平台）和DSP（广告需求方平台）等众多系统，并聘请了大量杰出的数学科学家来为广告投放策略建模。
3、无独有偶，国际快消巨头宝洁信息技术部总经理林丽表示：宝洁早已改变业务模式与方法，推进营销变革，组建数据分析团队开发平台专注于大数据精准营销。做到精细化运营推广的方法|如何做精细化的运营 大品牌营销决策变动的背后，更多的是体现以消费者为核心，以销售增长为目标的策略。
4、对外，整合外部流量平台用户数据和商品数据；对内，打通商城、订单、会员、客服等系统，聚合全域数据，对消费者进行洞察，通过改善商品和精准营销来提升业绩——这是零售业营销数字化的典型场景。
5、营销全球化 互联网的发展促进了企业营销信息在全球的广泛传播，企业的潜在顾客由原来的局域性延伸到了世界的每个角落，使得全球居民成为各国企业的营销对象。
1、亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
2、智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路 苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分，并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群，找回流失访客。
3、数据库：国内也有一些大数据数据库解决方案，如PingCAP 的 TiDB、华为的 GaussDB、阿里云的 AnalyticDB 等。阿里云：阿里云也提供了丰富的大数据平台，包括MaxCompute（大数据计算）、DataWorks（数据集成）、AnalyticDB（数据仓库）等。
4、数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘（Text， Web ，图形图像，视频，音频等）模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。
接下来，我将为您详细解释这一概念并举例说明。首先，大数据中的大并不仅仅表示数量的多少。它涉及到了数据的四个主要特征：数据量大、种类繁多、价值密度低和速度快。
大数据的特点举例： 数据量大：例如，一个大型电商网站每天可能面临数亿次的访问，产生大量的用户浏览、购买、评价等信息。这些数据需要高效存储和处理，以支持网站的运营和用户的良好体验。 种类繁多：社交媒体上的文字、图片、视频，物联网中的设备数据，企业的交易记录等都属于不同类型的数据。
例如，洛杉矶警察局通过与加州大学的合作，利用大数据技术预测犯罪活动；Google流感趋势则通过分析搜索关键词追踪禽流感的传播；统计学家Nate Silver更是凭借大数据预测了2012年美国选举的结果，这些都是大数据在实际应用中的生动例证。深入理解大数据，首先依赖于理论的认知。
1、医疗行业的大数据应用案例 Seton Healthcare 成为首个采用IBM沃森技术进行医疗保健内容分析和预测的客户。该技术帮助企业挖掘病人信息，优化病人数据分析。在加拿大多伦多，医院利用大数据分析早产儿数据，有效预防婴儿夭折，提高了医疗服务质量。
2、在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。
3、在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。
4、大数据应用的典型案例及分析中，以智能交通、精准营销、智慧城市和医疗健康等领域的应用最为突出。在智能交通方面，大数据发挥着举足轻重的作用。通过收集和分析海量的交通数据，如车流量、路况信息等，大数据能够帮助交通管理部门实时了解交通状况，预测拥堵点，并据此优化交通信号灯控制系统。