一.從數據的角度來看，準確的數據庫仍然是展覽項目組織者的主要工具，因為數據量大。 與其他許多行業相比，會展行業占主導地位的數據量并不大。大數據之所以大于數據，是因為數據的數量，獲取數據的速度和方式的差異，包括數據的分析和處理。 其中，量是大數據的一個維度。 從舉辦單個展會項目來看，目前主辦方處理的數據量有限。 即使是規模數萬平方米的大型展覽項目，也可以通過傳統的數據庫和傳統的數據處理方法平靜地處理。
二.大數據需要專業的數據分析技巧。我看了里展對一些行業出口目標市場的分析，總體感覺是，即使在傳統的數據挖掘和分析中，很多展覽企業做得不夠，還有很多地方需要改進。對于大數據，分析技術和能力要求更高。業界有一種傾向，就是過分關注數據收集技術和大數據的意義，而對數據分析能力關注太少。對于大多數公司來說，不要做過了頭是一個挑戰，即使這意味著要做一份扎實的傳統數據分析。
三.展覽場館的數據基礎設施建設，其中仍有很困惑。在一方面，基礎設施要求主辦方逐漸增加，在許多場館的基本帶寬的要求都沒有達到;而另一方面，一旦場地顯著IT基礎設施升級，學習重慶展覽中心的做法，將舉辦事業矛盾的一面，對數據安全的擔憂增加。當然，這是特色，運行展覽場地的喜好或“復雜”，眾所周知的業務方面的問題。根據的信用環境，無疑難以組織者避免。
四.投入產出分析問題。不同的企業發展對于大數據我們應該有不同的態度和方式。考慮這些問題的原則應該是投入產出比。總的說來，由于資金投入巨大，無論場館方還是組織方只有一個比較有實力的企業才可以通過考慮在大數據管理方面需要進行研究投入。小企業即使有在大數據技術方面不斷探索的雄心，也只能退而求其次，尋求與第三方物流服務商的合作。
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