京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分享将变得尤为重要
目前的中国大数据市场就好像是古代群雄逐鹿的中原,大家都说自己是大数据时代的‘诸侯’。如果对数据理解不够深刻,对自己的定位不够准确,很多公司会在市场验证的过程中被淘汰掉。
数据时代本身PK的是实力,谁对数据的理解更深,谁在行业积累沉淀更多,谁在数据行业中扮演的角色就更重要。眼下,族谱科技(北京)有限公司已在大数据领域颇有建树,获得2000万天使轮融资,pre-A轮公司估值8亿元。采访中,族谱科技的创始人、CEO张力铭向本报记者介绍了自己对大数据产业发展的看法。
大数据并不在“大”,而在于“用”
记者:有人说“大数据时代,得数据者得天下”,也有人说“数据需要分析、挖掘才能产生价值”,您认为在大数据时代要如何取胜?
张力铭:大数据并不在“大”,而在于“用”。对于很多行业而言,如何有效应用这些大规模数据、挖掘出更大的价值是成为赢得竞争的关键。大数据的应用是属于场景的应用,在不同的行业细分领域的应用过程都是一个场景,根据不同的场景应用,用不同维度的数据去对这个场景进行支撑。
大数据在不同行业有不同的应用场景,但都有一个典型的特点:无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据、用户业务活动和交易记录、用户社交数据,这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集,就构成了一个完整的大数据生态环境。比如在教育培训行业,场景应用是围绕课程和学员进行的,通过分析有特定属性的一个用户,包括用户的各种成绩、年龄以及性别等等,对一些特定类型的讲课方式以及对课程的搭配上,有针对性的开展课程。
通过族谱科技全方位、多维度数据研究发现,未来各个领域将以“准确”“高效”“先知”的数据应用场景为导引,形成新的数据预测未来的格局。大数据场景应用时代已然来临,并且进入到实用阶段。
市场是检验企业成功与否的“战场”
记者:目前中国大数据运营服务领域的现状如何?族谱科技成立仅一年多便能获得市场认可的成功之道是什么?
张力铭:世上有两种东西是很真实地体现企业和个人的价值,一个是时间,时间可以说明一切;还有一个是市场,它是用价值去衡量企业的。
市场是验证一个企业好与坏的最后“战场”,也是最不会说谎的一个行为。大数据公司要获得市场验证,前提是要在大数据领域有所建树。族谱科技的发展逻辑是“用产品说话,用数据开道”——以数据为中心,所有的产品都围绕数据进行研发,用数据衍生产品,这是族谱科技永不动摇的发展原则。从成立之初,族谱科技就不断丰富数据池,如今行业数据服务平台已包含企业、生活、通信、医疗等多行业数据信息,不仅维度广泛,而且体量巨大,彻底打破了单一的数据孤岛,形成了强大的数据生态圈。我们将坚持务实、实干,未来要做中国最大的支撑行业场景应用数据服务公司。
国内大数据的发展与国外相比差异并不大,形象上的差异就是对大数据的理解。2014年到2015年,国内关于大数据的各种概念不断涌现。目前的中国大数据市场就好像是古代群雄逐鹿的中原,大家都说自己是大数据时代的“诸侯”。如果对数据理解不够深刻,对自己的定位不够准确,很多公司会在市场验证的过程中被淘汰掉。
大数据分享将获取更大的价值
记者:您对大数据产业的发展趋势有何看法?
张力铭:随着大数据从概念渗透转向应用发展,大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。大数据产业在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,产业生态也将得到不断完善,而大数据的应用将成为未来十年产业发展的核心趋势,大数据产业链条的应用层级也成为发展机会最大的投资领域。
数据的价值需要用IT技术去发现、去探索,数据的积累并不能够代表其价值的多少。随着产业应用层级的快速发展,如何发现数据中的价值已经成为市场及企业用户密切关注的方向,因此大数据分析领域也将获得快速的发展。
未来,大数据分享将变得尤为重要。例如在医疗行业,如果每一个医院对自己的数据进行分析,就能获得相应的价值;但是如果想获得更多更大的价值,那么就需要全国甚至全世界的医疗信息共享,这样才能够通过平台进行分析,获取更大的价值。
随着数据价值的越来越重要,大数据的安全稳定也将会逐渐被重视,无论对数据存储的物理安全还是对数据的管理方式都要求越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29