京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的质量机遇
出差在外,想选择一家适合自己的酒店。只需在手机App上输入对酒店的个性化要求,手指轻轻一按,几十家甚至上百家酒店就立马一一呈现在眼前。卫生条件、服务态度、餐饮特色、地理位置……通过查看大量网友的点评和酒店分数排名,你可以在短短几分钟内方便快捷地寻找到自己心仪的酒店;出门办事,同样只需在App中下单,2~3分钟后一辆专属于你的专车就会到达指定地点。车上不仅提供了标配的矿泉水和充电器,还有司机发自内心的热情服务。
这只是我们身边依靠大数据改变生活方式的两个例子。在我们所享受到的方便快捷、优质服务的背后,就是大量以往消费者消费数据的支撑,而你对此次消费或服务的评价和反馈又将为这个大数据库增加新的信息。8月19日,国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,提出要开发利用好大数据这一基础性战略资源。毫无疑问,我们已经进入了大数据时代。那么,大数据将给中国质量带来什么?
质量就是数据
武汉大学质量发展战略研究院早在几年前就开始了质量大数据的研究,取得了不少成果。几年来,他们对质量大数据的语义进行了分析,建立了食品、电器、通用产品三个语料库,建立了大数据监测网站和数据分析模型。
在谈到“质量”与“大数据”的关系时,院长程虹阐明了自己的观点:“质量离不开数据,质量的本质就是数据。”程虹说,无论在产品的生产环节还是在销售环节,都要依赖于大量的数据。在产品的检验检测中,离不开数据;在政府的质量监管中,同样离不开数据。
《关于促进大数据发展的行动纲要》中特别提到,要在城市建设、社会救助、质量安全、社区服务等方面开展大数据应用示范。大数据对质量的重要性已经成为很多质量人的共识。中国计量学院经管学院质量发展研究院教授周立军认为:“大数据是信息公开的基础,对于提高决策的科学性、有效性都有很大的帮助;大数据对开展质量预警的作用也很明显,可以让发出的质量预警更加精准;在建立企业信用系统过程中,大数据也被寄予厚望,能够发挥很大作用。”
缺乏消费领域的质量数据
山东大学质量管理研究中心主任温德成在谈到质量大数据时,首先讲到的是质检系统的质量大数据。“质检系统收集了很多质量数据,但这些数据还没有得到很好的整合、分析和应用。”温德成提到了质量监督抽查,“监督抽查中获得的产品质量数据很多,绝不仅仅是一个合格率、不合格率的问题。如何利用好这些数据,是大数据时代质检部门应该首先思考的问题。”温德成也介绍,在国外,掌握大量数据的其实并不是政府,而是一些社会机构。这些机构收集了大量来自市场、来自消费者的评价和反馈,这些数据正是目前我国所缺乏的。
缺乏消费领域的质量数据,这也是程虹从事质量大数据研究以来最深刻的感受。“以前,质量控制是基于生产过程的控制;但是现在,成功企业的质量控制恰恰不是基于生产导向,而是基于消费导向。也就是说,来自消费者、来自市场的数据比来自生产过程中的数据更有意义。遗憾的是,我们现在没有这部分数据,我认为这是我国质量大数据发展的一个瓶颈。如果一个企业不知道自己的客户需要什么、喜欢什么,不掌握这些质量大数据,要想做好产品,恐怕很难;同样地,如果一个政府不知道市场的真实情况到底是什么,不掌握这些质量大数据,要想做好质量监管,同样也很难。”
技术将发挥重要作用
选餐厅先看大众点评,选酒店先看酒店分数排名,选专车先看以往乘客评价……互联网上这些大量的数据就是来自消费者、来自市场。专家们认为,利用好质量大数据,不仅可以解决政府监管的很多难题,甚至可以迎来中国质量发展的一次革命性机遇。
作为一名普通消费者,程虹说自己最近喜欢上了一件事情,那就是坐Uber(优步)专车。在自己的一篇文章里,程虹详细分析了专车服务的质量大数据是如何颠覆传统的出租车运营监管机制。出租车最大的难题,无非就是信息不对称,也就是“人找不到车,车找不到人”。但是,互联网尤其是移动互联网,包括实时定位技术,使司机和乘客不用付出更多的搜索成本,就能找到彼此。因为大数据让双方之间信息透明、信息对称了。至于政府所关心的车辆服务质量问题,市场其实早就给出了答案,根本用不着政府操心,乘客的评价和结算的延迟支付,都会让专车司机不敢稍有懈怠地去提供高质量的服务。“以前让政府头疼的高峰时间打不着出租车、出租车服务质量不好等难题,在大数据时代,就这样轻松地被市场解决了。政府的角色应该从出租车的管制者变成大数据平台的提供者。”程虹认为,这是典型的质量大数据解决政府做不到的事情的应用案例。
程虹坦言,技术一小步,制度一大步。“大数据这个新技术已经来了,我们的监管制度也必须发生变化,甚至是革命性的变革与之配套,才能让新技术真正发挥出神奇的力量。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11