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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09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 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01