京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的赚钱之道与亏损陷阱
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇,随着大数据技术在各个行业当中的不断深入,我们可以看到已经有很多个人乃至企业开始利用大数据来赚钱了。
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇,随着大数据技术在各个行业当中的不断深入,我们可以看到已经有很多个人乃至企业开始利用大数据来赚钱了。然而被宣传包装后的大数据,人们只关注到了它多么能赚钱,却忽视了事物的两面性,过犹不及,大数据可能也会面临赔钱。
大数据的赚钱之道
对于大数据营销而言,业内有很多专家表示,只要企业对于用户数据的积累程度达到一定的数量级,就可以很轻松的分析出用户的使用习惯和购买爱好等很多信息,很多企业利用大数据甚至还做到了比用户自己还了解用户的需求。
近些年,精准营销这个词被无数的企业提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的就是大数据支撑。
投用户所好对大数据营销来说非常重要,如果企业在产品的生产周期之前就能够很好的了解不同人群用户的需求,并且能够很准确的挖掘出产品的潜在用户,那么对于产品日后推向市场将会有很大帮助。比如国产影片《小时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
在传统制造领域,大数据仍然可以提升预测能力。美国的梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
大数据的也可能让你赔钱
大数据绝对是项转折性的伟大技术成果。根据Gartner公司的调查,2013年中64%的受访企业表示已经购买或者正计划在大数据系统领域进行投资,而在这64%认同大数据思路的受访者中,只有不到8%已经实际部署了大数据技术方案。这样的结果实在很糟糕,不过造成项目失败的理由明显更加糟糕:大多数企业根本不知道自己在迈入大数据领域后应该做些什么。
大数据孤岛。大数据供应商总爱谈论“数据湖”或者“数据中枢”,但事实上很多企业建立起来的只能算是“数据水坑儿”,各个水坑儿之间存在着明显的边界——例如市场营销数据水坑儿与制造数据水坑儿等等。需要强调的是,只有尽量缓和不同部门之间的隔阂并将各方的数据流汇总起来,大数据才能真正发挥自身价值。
步子迈太大。大数据并不需要一笔巨大的预算,如果怀着巨大的投入将带来巨大回报的预期开始一个大数据项目,往往会产生问题。在正式开始前,明智的做法是,尝试用有限的投入,在小范围内测试这个技术是否确实能带来预期的收益。按这样的节奏,一个项目可以按部就班地随着收益逐步提高,而逐步扩大投入规模,确保收益始终大于投入。
盲目迷信大数据。大数据的支持者认为,大数据的强大在于每一个数据点都可以被捕捉到,只要分析大数据就能推导出惊人准确的结果,数据背后的原因已经不再重要。但是我们要知道,大数据的核心不在规模大,它蕴含的是计算和思维方式的转变。
不可否认,数据中心是目前技术更新最快的领域之一,也是发展最为迅速的领域,但它并不是万能的赚钱利器,根据自身需求运用得当,才能玩转大数据。数据中心只是信息技术发展过程的必然产物,通过改善数据中心运转效率,可以更好地为人们服务,要脚踏实地的去学习、部署各种数据中心新技术,要让数据中心真正地高效运转起来,为人服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27