京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据影响所有企业的四个方面
如果你仍在说:“大数据跟我的公司毫不相干,”你就错失大好机会了。
我坚信,大数据及其发挥的作用将影响到每一家公司——从财富500强企业到夫妻店——并从内到外地改变我们开展业务的方式。
你在哪个领域运营,或者你公司是什么规模,这都不要紧,因为数据收集、分析和解读变得更加轻松便捷,将从几个方面影响到每家公司。
1. 对所有公司来说,数据都将成为一项资产。
如今,就连最小的公司也都在产生数据。如果公司有网站、有社交媒体账户、接受信用卡付款等,甚至哪怕它是一家只有一人经营的小店,都能从其客户、客户体验、网站流量等等方面收集数据。这意味着各种规模的公司都需要一个针对大数据的战略,并对如何收集、使用和保护数据制订计划。这也意味着精明的企业将开始向各公司提供数据服务,哪怕对方是一家非常小的公司。
它也意味着从来没想过大数据将“为它们所用的”企业和行业会争着迎头赶上。我尽可能把它讲得通俗易懂些:如果你拥有或经营一家企业,并且你想知道如何对企业做出改进,那么你需要借助数据,你的数据就是一项资产,它可用于改进你的企业。就是这么简单。
2. 大数据能让公司收集更高质量的市场和客户情报。
不管你喜不喜欢,你与之开展业务的公司了解你的很多情况——它们所掌握的有关你的信息的数量和类别每年都在扩大。每家公司(从监控我们开车情况的汽车制造商到了解我们打球频率和水平的网球拍生产商)都将对客户想要什么、使用什么、通常从哪个渠道购买等拥有更加深入的了解。
等式的另一边,是公司需要对制订和执行隐私政策采取积极主动的态度,所有的系统和安全防护措施都要到位,以保护这些用户数据。我们从近期Spotify遇到的激烈反对,以及没引发那么大乱子的Microsoft 10身上可以看到,大多数人会允许公司收集这些数据,但他们希望公司对收集了什么数据以及为什么收集保持透明,同时他们希望可以选择不参与数据收集流程。
从使用传感器到追踪机器性能、优化送货路线、更好地追踪员工绩效甚至招募顶级人才,大数据具备能够提高几乎任何类型的企业及众多不同部门内部工作效率并改进运营的潜力。
公司可以使用传感器追踪货运和机器的运行情况,也可以追踪员工绩效。各公司已开始使用传感器追踪员工的移动、压力水平、健康状况甚至他们与谁交谈以及使用的语调等。
此外,如果数据能够成功量化一名优秀CEO所应具备的特质,它就能用来改进任一层级的人力资源和招聘流程。
数据正从IT部门脱离,成为一家公司中所有部门不可分割的一部分。
4. 数据可让公司改进客户体验并将大数据植入其提供的产品中。
在所有可能的领域,公司都将使用它们收集的数据改进产品和客户体验。
约翰迪尔(John Deere)就是一个绝佳的范例,它不仅使用数据让自己的客户受益,还把数据作为一个新的产品提供给客户。
所有新生产的约翰迪尔拖拉机都配备了传感器,能够帮助该公司了解设备是如何使用的,同时预测并诊断故障。但该公司安装传感器也是为了帮助农场主,为他们提供何时种植作物、在哪里种植、最佳的耕作和收割模式等等方面的数据。对于一家成立年代久远的公司来说,这已成为一个全新的收入来源。
随着我们生活中联网的事物越来越多——从智能恒温器到Apple Watch和健身追踪器——公司会有越来越多的数据、分析报告和信息回售给顾客。
这只是我预测在不远的未来,大数据会对各类企业产生的四个最重大影响。你的企业准备好利用这些机遇了吗?CDA数据分析师官网
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