大数据不会主动为你做的几件事
现在已经开始有越来越多的企业开始对大数据寄予厚望，希望能够通过大数据的技术优势来长期解决企业在业务方面的问题，使得企业的竞争优势更加明显，同时企业的产品也更有竞争力。
然而，在笔者看来，现在众多企业对于大数据的这种高估其实也是有很多隐患的，大数据本身其实并不会带来很多价值，大数据技术其实是需要通过与很多其他技术相互结合，才能够给企业带来更多的投资回报，大数据不会主动来帮企业做事，本期我们就具体来聊聊大数据技术不会主动帮助企业做哪些事情。
业务问题的迅速解决
大数据并不会解决业务问题，业务依然需要人来解决。只有那些好好坐下来、在他们开始使用大数据之前想好希望从大数据中获得什么的公司，才能从大数据中得到他们正在寻找的商业智能的出路。
对数据管理提供全程保护
曾经有一家全球知名的硬件厂商通过调查数据显示，全球每天产生大约2.5 quintillion的数据。其中大多数是大数据。不出所料，全球企业内处于管理中的数据也呈现指数级的增长。随着数据大量堆积而没有明确的数据保留和使用策略，尤其是针对大数据，组织机构正在面临着管理这些数据的难题。
根除企业的数据安全问题
对于很多企业来说，确定大数据的安全访问仍然是一个开放的话题。这是因为大数据的安全实践并不像系统记录数据那样有着明确的定义。我们正处于这样一种状态，IT应该与终端用户合作，确定哪些人访问了哪些层面的大数据以及相应的分析。
简化数据中心
大数据要求并行处理计算集群，以及一个与传统IT交易和数据仓库系统类型不同的系统管理。这意味着运行这些新系统所需的能耗、智能、软件、硬件和系统技能也是不同的。
改善数据质量
传统交易型系统的美妙之处在于这些系统都是固定数据字段长度的，全面的编辑和验证数据，有助于数据相对干净的形式。而大数据就不同了，它是非结构化的，可能是任何一种格式。这使得大数据质量成为一大难题。数据质量至关重要。如果没有数据质量的话，你就不能信任数据查询的结果。
随着当今每天数据量的暴增，我们不得不承认，大数据以及云计算时代已经来临了，但是，大数据技术优势的背后针对数据收集、存储和分析等一系列步骤更多的还是需要技术人员的实施，就像前文我们所说的，大数据不会主动来给我们提供服务，需要企业自身考虑的技术实施问题还有很多
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中，流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”，APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中，次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈，是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代，用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”，还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在 ...
2026-01-13在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中，业务模型与数据模型是两大核心支撑体系：业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑，数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代，“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言，用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户， ...
2026-01-09在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下，数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师，不仅是数据的“解读官”，更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中，统计制图是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析（PCA）的学习与实践中，“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中，成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中，数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA（Certified Data Analyst）作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中，将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色，能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中，指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升，还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
