京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在未来将进一步体现价值
日常生活中,能够制造出数据的领域遍布各个行业,商务贸易、在线视频图像资料、社交网络媒体信息、企业信息管理以及电子政务等等,都会涉及到大数据。
而在过去的三年里,所产生的数据量比以往四万年的数据量还要多,大数据时代的来临已经毋庸置疑。这一变化所带来的挑战是成功的企业在未来发展过程中必须要面对的。只有那些能够运用这些新数据型态的企业,方能打造可持续的重要竞争优势。
数据要灵活、数据要迅速
Guess拥有多条产品线,但如何在众多服装产品之中选定主推款式或者配件风格却是左右销售走势的关键性因素。为了做出正确的决策,数据分析机制需要对电子表格中的所有数据进行查询。整个过程花费了数百小时,公司高级副总裁兼CIOMichaelRelich也由于大量查询失败而不得不面对着响个没完的电话。在了解到Guess如何处理主数据之后,Relich与他的技术团队开发出一套二维码方案,顾客可以利用iPad对其扫描并在屏幕中查看关于对应服装的详细信息。
这个项目并非什么策略规划或者长期移动措施的一部分。恰恰相反,它完全源自顾客们的实际需求。事实上目前大多数大数据分析项目都直接受到客户的推动。在半导体芯片制造商博通公司高级副总裁兼CIOWilliamMillerJr.看来,这意味着技术人员应该将眼光放在需求之前而不能仅仅一路追赶需求的脚步。
公司的工程师们还组建了私有云环境,这保证工作人员能够在一天的任何时段(包括夜晚)灵活开展工作。博通公司日前刚刚收购了一家新公司,外来员工们在周一上班时赫然发现自己熟悉的方案与工具仅仅用了一个周末就完全整合入博通的工作环境当中——这正是灵活性的突出体现。
数据可视化满足切实需求
要想让大数据方面的投资收到成效,我们必须保证由分析工具生成的信息以可视化形式呈现在工作人员面前。过去,利宝互助国际保险集团每个季度会收到一份长达80页的运营报告,高管团队则需要花费数小时时间来阅读并了解其中的内容。
将这份长篇大论转化为一张包含关键性绩效指标的列表需要分步进行,Lefebvre解释称。首先,决定需要为哪些关键性问题找出答案。然后,创建一系列分组报告。最后,进行数据可视化处理。整个过程意在“通过整理让数据满足切实需求。”Lefebvre还补充称,为了让报告真正能够指导工作、转化过程往往要花一个季度以上的时间。
让人们使用数据仓库是个巨大的难题,尤其是在零售行业这一问题就显得尤为突出,因为买家往往拥有非常强烈的直觉判断。Guess公司的解决方案会首先将有价值数据经过格式转换后交付给黑莓平台,接着由以Flash支持的信息面板对其进行可视化处理,最终再将结果传递至iPad应用程序。将每家零售店的销售数据汇总起来能效提高决策制定的速度、同时减少规划会议的次数。
实时数据可视化则并不局限于数字本身。利宝保险公司的现场风险工程师们能够将实际情况拍成照片并上传至数据库端。在这里,图片会再次接受保险费率工程师的检查。根据Lefebvre的说法,这种机制能让保费赔付工作的审核周期由过去的几天缩短为现在的几小时。
有人预测,在未来五年里,大数据将逐渐成为越来越多CIO工作中的一部分。仅对原有价值链各个环节的数据进行分析,已经不能满足需求,他们需要借助大数据战略打破数据边界,了解更为全面的运营及运营环境的全景图。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 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 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 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 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 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 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07