京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据走进繁华之后的企业应用磨合期
没有一个IT术语如大数据这般在瞬间被大家口口相传、每个人能说出所以然;也没有一个技术如大数据这般谁都能说却谁也不能说全;没有一个IT方案如大数据一样给予企业最美好的业务设想。大数据从国家层面到各行各业再到各个企业,都有其用武之地,甚至是未来发展的根基和法宝。
但是在被不断地认可之后,却总是有些隐忧存在。正如一个人处在巅峰时,受到的肯定愈多的时候,一定有很难被发现的弱点。大数据就是这样,被业界一片看好,从厂商到企业,大数据就这样用了很短的时间变得看上去很繁华。而繁华之后,其进入的应该一个是沉淀期。我们应该看到尽管大数据一再被肯定,但是其作为的成果并不多。尽管所有企业都知道大数据的好,但是去做的也不多。
只有小部分CXO拥护用大数据来加速转变
目前我们可以看到很多企业对于大数据的理解和应用都是相对简单的。而对于企业的高层来说,可能都知道数据的重要性,但是真正地借助大数据进行一些变革的并不多。
在去年,IBM在关于大数据的调研报告《分析:价值蓝图》中就指出,只有一小部分的高管(CXO)是大力用户用大数据和分析来加速决策制定和转变。其中的一个数据是,四分之一的CEO和COO率先提倡使用分析洞察。这是针对2013年的市场调研情况,这个比例比2012年增加了10%,但是却远没有达到一个繁华的状态。
所以其实从企业内部来说,可以认知到数据的重要性,但是并没有真的用起来。
这里面的原因有很多次,有整个产业发展成熟度的问题,也有厂商技术产品的原因。但是我们这里主要是具体到企业应用层面,这里主要是存在三方面的原因。
企业原始积累的数据并不能够足够支撑做相应的分析。大多数中国企业的信息化发展也是经历了相对粗放的过程,尤其在数据的积累上并没有做的很好。很多企业目前还是在整个相应的业务系统,以解决信息孤岛的问题。所以在这种数据基础上,企业还很难做相应的分析,更谈不上从数据分析中去创新了。
第二个方面原因是新获得数据的成本相对较高。很多说企业可以更加去了解自己的客户,知道他们所想、分析出潜在需求等等。但是对于多数企业来说,要去获得这些数据,人力成本和经济成本相对都比较高,所以更多的还是在观望状态。更多的企业是能把BI做清楚就已经很好了。
最后对于大数据的理解程度在企业内部也是层次不齐的。前面提到CEO和COO的主动性更强,因为这两个角色主要是站在业务角度。而大数据毕竟也会涉及到技术维度,这个主要是CIO层面。所以其实一个大数据项目要真正的在企业里进行,必然会触及很多部门,而每个部门的出发点和理解程度不一样,就相应地加大了大数据项目的开展。
所以,看到这些原因,我们会发现尽管大数据在声音上一片繁华,而真正在企业里的认知和应用才刚刚开始。而这种开始,我们更应该看到和挖掘的是一些典型的应用和最可能、最容易实现的领域,以大数据循序渐进地度过应用的磨合期。
大数据更加贴近个人服务层面
大数据和分析无疑依然会是2014年企业应用中最为热门的环节之一。调研机构Forrester刚刚发布的一个报告中就认为,企业客户将会更加主动地参与中国BI、大数据和分析领域的投资,尤其是银行/金融和零售组织机构。CIO们也必然会迎来关于大数据的众多讨论,其中包括大数据架构、预测性分析使用案例以及大数据相关技能和培训事宜。
而事实除了这种技术架构和技能层面的,对于企业而言,最核心的问题应该是找到大数据可发挥作用的领域。
Forrester提到的几个领域其实有个很大的共同点都会是与企业的终端个人客户体验有很大关系。而除了提到的金融、零售之外,事实像医疗、互联网这些领域,也会是大数据的爆发应用的行业,而应用的突破点应该就是在提高客户体验上。
在2013年的时候,我们也看到了一些这样的案例。比如IBM大数据方案在中网赛事中的应用,其一个很大的作用是提高个人网民对赛事的关注和参与度。另外更多的像我们之前提到的几个行业,一个很大的需求就是如果利用大数据提升客户体验。
比如金融行业,更多的传统金融机构的服务流程都相对比较复杂,这也是为什么互联网金融会给这个领域带来很大的冲击。因为现在的消费者更期待的是更加人性化、个性化的服务。
所以我们由此可以看到,之后大数据应用的大面积普及的突破点依然还是在这种直接对终端消费者的服务层面上。当然这种应用方向,对于企业原有的商业模式、工作流程都会是挑战。比如,原来企业的新产品设计的方向等可能更多取决于内部产品部的想法,而之后更需要做的是用大数据得来消费者的期待,然后再以此为根据去做相应的设计;而我们前文提到的,CXO的不同看法也必然是个挑战,CXO之间因为客户的导向而需要彼此磨合工作方式。
但是大数据全面进入企业应用,必然需要经历这样的磨合和沉淀,才能带来沉淀之后的又一次繁荣。
另外,对于一些相对传统的领域,大数据更大的作用是促进企业开始重视、整合数据,并对现有的数据有一定的分析能力,帮助企业更加了解自己、梳理业务流程。
因此总的来说,我们更认为大数据除了各种美好的设想之外,对于企业来说更应该是一步步建设过程。当经历了各种繁华的讨论之后,大数据在2018年应该走向的是企业应用的磨合期,磨合之后才会有更多的惊喜。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 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 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 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 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 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 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28