京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 如何将“麻烦"转化为"价值”
大数据是目前最热门的科技词语之一,如今,各行各业都在讨论大数据,大数据对IT科技、生产制作、信息传播与消费都有着影响,不管你是否承认,大数据已经实实在在的来到了我们身边,面对扑面而来的大数据浪潮,企业用户是选择主动迎击,还是选择被动承受?
大数据时代 如何将"麻烦"转化为"价值"
针对这一话题,笔者近日有幸采访了同方股份有限公司物联网应用产业本部大数据产业研发与工程中心数据资源工程事业部副总经理郭子龙先生,畅谈大数据时代的企业应该何去何从!
当谈到大数据的时候,人们总是习惯用4个"V"(海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value))来描述大数据的特点。但其实,无论是对于企业还是个人,大数据来临首当其冲的就是带了"大麻烦",如何将这个"大麻烦"转化为"大价值"才应该是企业考虑的问题。
如何将"大麻烦"转化为企业的"大价值"呢?郭子龙先生认为有几个关键点:
首先,企业需要转变"数据依附于业务"的认识,使得数据的发展不再受业务桎梏,将数据作为企业中的一种全新的、独立的战略资源。
其次,需要为这种战略资源构建一个容器,也就是建立大数据的标准框架,来容纳大数据。企业需要按照这个标准框架来组织、存储数据,容量不是首要考虑的,重点要考虑的是整个框架的标准如何建立,如何使这个标准与企业核心目标高度契合、并对目标的有效达成发挥作用。在数据规划过程中,要重点应用"演绎法",有些数据现在可能没用,但是并不代表其将来没有用。
再次,要做好数据集成,尽可能的去应用第一性原理。我们需要从数据自身根本的源头上去做集成。将数据存储到数据库中,而存储好的数据与其它资源不同,数据只需要集成一次,就可以多次使用,重复利用,所以要从根本上、从数据的源头做好数据的集成。
最后, 强化数据应用,数据应用是大数据里面最重要的一点,大数据应用如今无处不在,在数据应用要充分考虑到人与计算机处理能力的差异性,关注事物的主要矛盾和确定性问题,在海量化的各类数据中挖掘出数据的真正价值,强化数据的应用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14