京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:化“数”为“据”是关键
大数据是这一两年来数据分析领域最前沿的热点。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理、在于如何将海量的“数”化为决策的“据”。
换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键在于如何提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。“大数据”是需要依托更新、更先进处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的“4V”信息资产。所谓大数据的“4V”指的是体量巨大(Volume)、种类繁多(Variety)、蕴含的商业价值高(Value)、要求的处理速度快(Velocity)等特性。
简言之,利用新技术、新模式,从数量巨大和种类繁多的数据中、在有限的时间内快速获得有价值的信息,就是大数据技术,化数为据、发现规律、辅助决策、预测未来,正是大数据的价值所在,也是互联网、物联网时代,大数据技术走向企业、走向社会、走向应用的潜力所在。预计到2025年,社会的信息量将爆发为2006年的200倍,利用大量未被开发数据(尤其在多媒体数据、跨媒体数据、非结构化数据等方面)创造新价值(尤其在可视化、决策、预测等方面)的挑战为大数据技术的发展和应用带来巨大空间。
例如,在农业领域,通过持续收集和分析温度、土壤等传感器网络获取的大量数据,能够判明作物生长情况、做出施肥和保养决策、预测收获期、预测作物产量等,为农业生产效率的提高和农作物品质的改善提供决策支持;在交通领域,通过解析车载传感器采集的数据,经过自动分析,可以为驾驶者提供最短、最佳路线的向导,并能在发生灾害时实时提供可通行的路线,真正体现大数据处理的“快”;在金融领域,通过分析ATM、信用卡使用过程中收集到的大量操作履历,监管部门可以尽早监测和发现卡片的非法使用情况,保证用户与银行的安全;在网购领域,通过对海量消费者消费数据、行为数据等的挖掘和深度分析,可以为经营者以及平台建设者、管理者、商业主管部门等提供大量有价值的信息,为精准广告、精准库存、精准服务、精准管理以及更加精细化、人性化网络消费和经营生态环境的建设、推动互联网经济的发展等提供有力支持。
但总的说来,大数据目前还是一个新概念、新事物,还有待进一步发展,其与各行各业的结合还有待深入,其处理速度还有待加强。如何聚集使之更“大”、如何加工使之更“快”、如何应用使之更“值”,都有待在今后的研究与发展中不断探讨和摸索。
相信随着对“大数据”的不断探索和应用,会有越来越多的行业涉足大数据领域、进入大数据时代,会有越来越多的用户体验到大数据带来的变革和便利。大数据全面发展与应用的时代终将到来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27