
大数据颠覆传统 变革商业模式_数据分析师考试
“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。
大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。
在大数据时代,企业面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共关系、人才培养方方面面的挑战,同时也迎来重大的转型机遇和飞跃契机。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。
云计算的核心是业务模式,本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
企业内部的经营交易信息,物联网世界中商品、物流信息,互联网世界中人与人交互信息、位置信息等等是大数据的三个主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求则大大超越现有的计算能力。如果计划在大数据时代获益,必将引发新一轮的信息化投资和建设热潮。
目前,云计算在国内方兴未艾。在云计算的三层架构(SaaS,PaaS,laaS)当中,PaaS是技术最复杂、最难实现的一层。企业自己搭建PaaS平台几乎是不可能完成的任务。
采用PaaS的好处就是,用户只需要关心应用和数据,其他的事情、组件全部由PaaS和IaaS进行自动化运维管理
全球有超过十亿的智能手机用户,90%用户全天机不离身,各大企业都竞相推出有吸引力的移动应用体验,挖掘移动设备上的海量数据带来的商机。
大数据和云计算的技术几乎密不可分,无论是云计算、大数据都是构建在这些基础平台之上的。对于传统行业/企业而言,云计算、大数据的应用刚刚开始,但对互联网企业而言,云计算、大数据已经是商业服务有机组成部分,因此,互联网在云计算、大数据方面保持领先。
传统行业/企业缺乏互联网企业的基因,其很多业务多采用外包方式,软件开发人员规模有限,更难得心应手地驾驭各种开源技术。此外,传统行业/企业有很多历史的包袱,烟筒式的应用系统林立,数据之间缺乏共享,信息应用水平受到很多限制。如何才能够让传统行业/企业像互联网企业一样轻松驾驭信息化系统,显然传统行业/企业需要一个高度自动化的基础平台。
目前,中国不仅是一个真正意义上的大数据国家,而且在大数据实践这个新的历史关头,并没有落后于美国。除了庞大的人口总数之外,中国还拥有很多与众不同的消费模式,除去传统的电信金融互联网之外,没有哪个国家拥有中国这样火爆的电商、发达的物流,还有向互联网时代转型的制造业、教育、医疗,科研,零售,交通,这些行业中孕育着大数据基础和今天我们还无法完整预测的发展前景。
在美国,无论企业还是其他机构,对于大数据的认识和应用都比较成熟,也愿意尝试不同的新产品。而在中国内地、中国香港、中国台湾、日本和韩国,李凯翔说,我看到的现象是,要么(企业)非常保守,只要有数据库就可以了;要么就是非常领先,已经在尝试开始下载诸如开源这样的软件尝试了。
随着大数据时代的深入发展,大数据带来的改变是全方面的,尤其是在商业领域,大数据蕴含巨大商业截止,从目前来看,大数据正改变传统商业模式,在这个过程中,中国的市场潜力是巨大的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03