京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据想做驱动多产业发展的“引擎”,还需掌握哪些技巧
早在1980年,著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,到了现在,大数据的热浪已经覆盖了整个时代。
最近几年,资本一直追着大数据跑,大数据也一直在积极赋能众多产业,包括金融、医疗、教育等,有数据显示,到2020年,中国大数据产业规模或达13626亿元的高点。毫无疑问,大数据已经成为了热门投资方向之一。但是喧嚣躁动之下,传闻中的大面积收割却一直没来。这究竟是数据创业的的玩家不行,还是那些大数据全都走错了道?
一:资本加注下的大数据,行业依然是冰火两重天
据不完全统计,2017年上半年,至少有63家大数据创业企业在国内获得了融资,总融资金额超过68亿人民币,其中获得上亿元融资的企业就有17家,获得上千万元融资的大数据公司有41家,占总数的92%。显然,资本对有潜力的大数据创业公司并不吝啬。
(数据及图片来源:大数据频道)
不过大数据行业里也不尽然都是好消息。在资本狂欢之下,“大数据”开始炒概念,不少“伪数据”公司从中“沾光”,进而阻碍了整个行业的发展。除此之外,数创公司本身还面临着两个难题。
1. 离散的数据被藏在科技巨头们的黑箱中
数据收集一直是数创公司的难题,一方面,数据存在禁地,数据安全和隐私是不可逾越的高墙;另一方面,BAT等科技巨头垄断了大量的社交数据、电商数据和行为数据。也就是说,数创公司即使走出了不能被利用的数据禁地,转身就会投入被BAT们垄断的大数据海洋。
庆幸的是,BAT等科技巨头虽然有着绝对优势,但他们自身涉及的产业非常多,包括金融业务、文娱业务等等,难免会和其他机构存在竞争关系。所以,其他企业掌握的筹码是能够与各产业机构进行无间合作。
美国Palantir大数据服务公司最为人称道的一个案例是,协助多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫所隐藏起来的数十亿美元巨款。
而一直对标Palantir的中国企业中译语通,则是将图像识别、语音识别,包括计算机视觉自觉生成的广告、数字精准营销等技术结合到短视频应用中。
由高盛领投的数创公司Crux 主要业务则是建立信息供应链保证各个金融机构的数据隐私,确保他们不被私自售卖和利用。
从中我们可以看出,与大象共舞,数创企业显然不必用数据量和BAT等科技巨头硬碰硬,从细微之处进行创新将是个不错的选择。
2. 数据可视化是企业的薄弱环节
虽然现在数据创业公司颇多,且无论做SaaS还是做外包服务都已相当成熟,但“数据可视化”仍是大数据行业里较为薄弱的环节。
数据可视化有非常多实际运用的场景,有人觉得可视化仅仅是将数据变成图,其实那只是针对静态的数据,如果做实时数据的呈现,那就是动态的,而不同的呈现方式对背后的技术要求也会不一样。所以,数据可视化是一个技术含量高的领域。
因此,许多数创公司在展开业务,亲身接触到不同行业、不同背景客户的可视化需求后,就会发现一技术环节仍旧面临着许多挑战。所以,企业想要打造高效率、标准化、产品化的服务,就必须探究不同场景的技术解决方案,并开发相应的工具。
谷歌曾经参与创建非营利组织Global Fishing Watch,构建了一个透明可视的大数据平台,可以观察全球海上转运船只的动态。数据可视化让我们对全球商业捕鱼有了一个整体性的洞察与监测。
中译语通在2017年就发布了数据可视化应用,结合了知识图谱技术,可以在任何一个场景应用,相当于是大数据监测的部件;数创企业DataHunter也将根据各行业不同的分析理念和思路,计划在通用性的标准化之上再做行业版。
数据的分析和可视化可以说是大数据服务的“最后一公里”,但这并不是所有企业都有能力解决。毫无疑问,只有打通这一环节,数创企业才能获得不同产业的认可。
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数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28