京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析的重点不是数据,而是问题
大数据分析最关键的不是数据,而是找到需要解决的问题,邓白氏高级副总裁、首席数据官安东尼·斯克里费加诺(Anthony Scriffignano)认为,任何一个拥有大量数据的公司, 不能随便就找个数据公司来分析,而是找到自己需要解决的问题 。
“ 他们可以告诉你很多事情。但是不解决任何问题。 ”2015年 12月24日,斯克里费加诺接受财新记者采访时表示,作为国际上最著名、历史最悠久的企业资信和金融分析公司,邓白氏已经和数据打了174年交道,虽然在大数据这一概念之初他们就开始使用这个工具,但是现在面临的最大困难还是,如何用适当的方式解决合适的问题。
1841年成立于美国新泽西州的邓白氏公司一直不断通过技术创新开拓信用评估市场,分拆上市前的穆迪公司、美国最著名的黄页广告公司丹尼雷公司和美国最大的市场调查公司尼尔森公司,都是其子公司。邓白氏的客户中,不仅包括全球最大的、最成功的企业,也有中等规模的和刚刚成立的小公司。
大数据分析,则是目前邓白氏所提供的万千种产品之一。斯克里费加诺说,现在全世界的数据中, 85%的数据是非结构化的 ,而我们过去重点分析的结构化数据,只是其中的15%,只是基于这些数据做出决策已经不合时宜。而通过大量非结构数据,不仅可以挖掘新的商业信息,也可以找到新的商业模式,这在10-15年前是完全不可能的,那时甚至没法描述这些数据。
他举例说,通过大数据分析,可以帮助客户找到新的合作伙伴,找到服务的重点,找到新的顾客。很多时候,他们不仅需要客户提供的数据,还要参考自己手头所掌握的数据,来做出正确的分析。“这项工作几乎永远没有终点, 你要想比竞争对手领先一步,永远都是一个挑战 ……虽然我们没法掌握地球上所有企业的信息,但是我们掌握的数据肯定比地球上任何企业都多。”斯克里费加诺说。
在乌镇的世界互联网大会上,斯克里费加诺碰到许多中国的同行,虽然他们并不都是从事大数据分析服务的公司,但也都在使用大数据,所面临的挑战也是相似的。例如,如何面对新的数据形式,如何面对高度动态化的数据等,“大家关心的主题是云计算,如何使用新的分析工具,但是很少人讨论 我们所面临的挑战究竟是什么,应该解决的问题是什么 ,” 斯克里费加诺说。
对于正在或者希望投入大数据行业的同行们,斯克里费加诺有三个建议。首先就是,最重要的不是数据,而是问题。“ 这里有一大堆数据,我们来分析一下有什么意义 ”,这样是不可取的。要从数据中发现,是否有新的商业行为,要知道自己希望解决什么问题,应该是“ 有没有可能发现新的商业行为 ,能帮助我们了解什么样的企业在增长,什么样的企业在走下坡路”。
第二是需要找到正确的人,他们拥有合适的技能,现在很多人都以数据专家自居,都在谈大数据分析,其实他们 只是给自己加了一个新的标签 ,他们未必拥有把大量繁杂的数据放在一个平台上分析的能力。
第三是领导者的能力要随时更新。现在行业变化太快,现在能够生存,不证明5-10年后能生存。当电视机从CRT过渡到液晶电视的时候,很多的企业主对后者的技术是一无所知的,所以就像恐龙一样消失了。所以领导者要避免自己变成恐龙,就需要不断了解新的技术,提出新的问题,因为这个行业变化太快了。
在这次世界互联网大会上,斯克里费加诺曾经表示,应对海量信息的挑战,需要创新,不仅是做新的事情,也可以 用新的方式来做以前的事情 。有很多没有解决的问题,需要 把它们分解 ,虽然可能还没有解决,但是问题已经变小了,这也是邓白氏现在正在从事的工作。
例如很多小微企业,通过大数据征信报告,成功在银行获得了无抵押贷款。而在迅速变化的时代,银行业本身存在的必要性也受到了挑战。斯克里费加诺说,他曾经问一个同行,10年以后会不会有银行,这位同行的答案是,除非他们做出改变。而在斯克里费加诺看来,银行当然会继续存在,但是 银行业也必须做出改变 。同样,征信行业也需要改变,甚至人们对于信用的理解也需要改变。
大数据带来的也并不都是好处,斯克里费加诺也提醒说,必须要意识到有一些居心不良的人躲在互联网的技术后面,如果不采取措施的话,这些居心不良的人他们能够有更多的进行网上诈骗、网上盗窃的非法行为会更加猖獗。我们会看到更多的问题,所以我们现在必须要进行很好地观察,而且也是要意识到在 网络上还是有很多问题的 ,这也是我们所面临的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15