
大数据公司如何从大数据中获取价值
大数据公司该如何从大数据中获取价值
在人们意料之中,大数据产业在今天上升到了很高的地位!
8月6日,工信部的消息显示,大数据产业十三五规划编制工作已正式启动,日前已在工信部信息化和软件服务业司组织下,召开了规划编制第一次工作会议,成立了规划编制小组,讨论了规划编制工作方案、规划草案、任务分工、近期工作安排等。
大数据产业的未来,越来越值得人们期待。但如何从大数据上获取价值,却是一个很让人头疼的问题。
就在前几天,笔者读到一段很“不合潮流”的话。在一次演讲中,华为轮值CEO徐直军表示:“华为不是一个数据公司,不经营数据,永远不从数据上获取价值。而是与更多和合作伙伴一起来保护我们客户的数据,使客户数据更安全,解决客户面向未来的问题,使客户真正实现信息化!”
对于他的说法,我是持怀疑态度的,甚至感到他说的很不严谨。如果从文字上细细琢磨的话,对客户数据的保护其实也是一种对大数据的利用,保护大数据带来的价值,也是大数据的变现。大数据时代的安全防护,难道不也是一种产业分支吗?在别人利用客户大数据发广告的时候,你保护了这些大数据,除非你是免费的,否则怎么会没有价值产生?即便是360的免费杀毒,也在别的地方产生价值了。华为的大数据,又怎么能独善其身?
很显然,没有人可以游离于大数据的价值之外。不再搞一些文字方面的纠缠了,其实我举徐直军这段话的目的,无非是想说明这一点:“大数据,不经意间就会产生价值。”于是,再回到一开始那个问题:“大数据公司该如何从大数据上获取价值?”
对于这个问题,一直以来我个人的观点是这样的:“第一,大数据必须要利用,否则就是浪费,同时弃之不用也对我们的发展不利。第二,大数据的利用要遵循三个原则,一是不能以影响用户体验为代价,二是不要采取非法手段去牟利,三是应该确保大数据的利用是在绝对安全的前提之下,或者最大限度的安全之下。第三,大数据要有公众监督,不能暗箱操作,要有透明性。”
我之所以持有这样的观点,是因为这几个问题是目前外界对大数据比较关注但也很容易被忽视的问题。目前,人们纠结于利用或不利用大数据,却忽略了怎么用,怎么好好的用,怎么用好。虽然目前大数据还没有做到真正的商业化,但之前一些关于大数据的“警报”却必须引起我们的重视,比如社保信息泄露,比如某些电商的信息泄露等等。
对于我的问题,以及这几个观点,笔者向大数据解决方案提供商成都数之联科技CEO周涛请教。周涛是这样回答我的。
关于大数据本身,他认为,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化最核心的理念是:“一切都被记录,一切都被数字化”。
对于这个观点,我是赞同的,因为这就是大数据的本质。“天空没有留下翅膀的痕迹,但我已经飞过”,这只是诗歌,不是现实。
对于如何从大数据上获取价值,周涛认为:“对此,我们要做得是1,解决‘信息过载’的问题,即通过自动化、规模化的方式为每一个用户找到他感兴趣或者需要的信息;2、从非结构化的数据中挖掘出价值,甚至在尽可能少损失有价值信息的前提下将其结构化;3、在数据隐私和安全得以保障的前提下,从关联的数据中挖掘出‘一加一远大于二’的价值。”
周涛的观点,应该是从企业角度来说的。按我理解,应该是这样三个应用步骤:“一,如何提取大数据;二,如何优化大数据;三,如何合理利用大数据。”说的虽然简单,但很清晰。尤其是“一加一远大于二”的说法,很有启发性。
不过,对此我还有几点疑问:“第一,提取大数据的方法有了,但大数据的主人是否愿意让企业提取呢?比如,我购买商品,留下了我的信息、地址甚至电话,这些我是不愿意让别人提取的。第二,大数据优化的过程中,有价值的信息留下了,但那些在商家眼里无价值的信息怎么处理?一旦所谓无价值的信息被遗弃,最终落入别有用心的人手里,那会怎么样呢?”同时,我还有一个宽泛一点的问题,大数据的安全该如何保证呢?
真正的物联网时代还没有到来,但已经近在咫尺,大数据公司该如何从大数据上获取价值,这是个必须要思考的问题。对于我的问题和忧虑,我很希望周涛或者是其他的行业人士能给我一个解答。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11