京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:解析大数据的核心价值
大数据,彷彿是企业潮流字眼,但企业该如何运用令其增值?很多时市面上都充斥着「大数据解决方案」,令大数据范畴留有灰色地带,一切变得扑朔迷离。据Forbes 最近发表一篇有趣的文章名命为「如何辨认虚假大数据产品」,讲述了如何辨认什么是大数据技术、什么不是,以及讲述了一般人对大数据的误解,人们应该追求革新而不是追求方法。
重点不在于「大」、也不在于「数据」
大数据其实已运行差不多十年,起初进入市场时,「大」是其销售重点,供应商需要面对很多挑战,不停地摄取和消化以予改进,包括如何进化为 PB(1,000TB),如何运行这容量及製造一些结果,当时一切都以「大」为主题,故此如何运用、如何演绎都变得次要。
另一具争议性地方是「数据」。大数据本来就是以大量数据进行一连串分析以找到一些结果,这也不难理解。这的确是个有效方法,过去多年,很多人都希望找寻一个方法去消化一系列数据而找寻结论,然而大数据满足了这要求。时至今日,消化数据变得容易很多,而这趋势看似将会继续不停地发展下去。
大数据 VS 大商业智能
大商业智能(Big Business Intelligence,Big BI),有以下叁点:
1、分析相同结构及交易类数据,像过往多年一样,也许有更多这方面数据。
2、这些数据是一组组的,也是旧数据。
3、分析结果后并不能让企业进行行动。
而大数据则有以下叁点特徵:
1、把新数据及旧有数据连合在一起,尤其是那些有结构性数据及非结构性数据。
2、可以实时或接近实时进行分析。
3、製造亮点以採取即时行动。
由此可见,两者方案其实都是企业的资讯工厂,然而各有特殊不同的特点和观点价值。大企业智慧创造及维持资讯记忆十分有用;而大数据方案则引领企业彻底地进入另一营运模式及换来另一全新结果。
而第二个「真」「假」大数据工具在于,真大数据能帮助企业融合结构和非结构性数据、实时或接近实时分析、以及析出亮点;而假大数据并不能进行以上行为,所以企业必须小心分辨,以免浪费金钱在假大数据上。
大数据能克服各种限制
数据湖即拥有大量最新数据,储存在数据仓库等待进行分析,不过这字眼其实是比较旧,以「湖」形容其实不太準确,虽然数据很多很大,可以以「海量」来形容,故此用「数据淹没」会比较合适。
腐烂、发臭、骯脏和非常困难发展为一些有用分析,协助企业生产就是数据淹没的意思。即使再进行数据解压、转化及读取,有不少隐藏数据都已损毁而无法使用。
相反地,好的大数据工具容许数据受到分析、生产、储存及管理,不论在甚么地方都可以,包括任何流动装置、社媒、云端等。事实上,数据能够穿越地域限制,即使在小小空位也能随意运用。如果需要时间移动、转化、清洗和读取,那么这样的大数据就失去了它存在价值。
大数据必须运行资料够快和维持数据準确,同时也要容许使用者在过百或过千的数据水坑运作,即使在讯号微弱时也能够做得完美,而不是受数据淹没而无力进行大数据分析,这样才是大数据最大价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-07-24【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 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 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16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