
不用大数据 企业们 你们确定还能“任性”起来吗
对于企业来说,盈利是主要目的,其他都是附属在其上。现在风生水起的大企业如此“任性”地得到了大把的金钱,也为人类生活和社会发展带来着便利和进步。不过,想要达到既让企业自身得到利益,又给社会带来价值,可不是随随便便就能做到的。
近年来大数据的发展给企业的决策和发展带来了很大变化。大多数企业从拍脑袋决策的方式中挣脱,开始使用合适的大数据分析工具,对海量数据进行挖掘与分析,从而找到适合企业的运营方式,达到盈利的效果。
如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话,那一定是谷歌。当年,仅2012年3月一个月的时间,谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模,使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。
谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接,还会储存用户搜索关键词的行为,它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式,坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据能够让谷歌优化广告排序,并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为,而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。用户所输入的每一个搜索请求,都会让谷歌知道他在寻找什么,所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径,谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。换言之,谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析,然后据此进行预测的能力,就是数据驱动的产品。
谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹,而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟”,将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点,因此,谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果,同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。
通过大数据分析,中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。中国移动曾借助大数据魔镜进行数据挖掘与分析。大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。对用户的使用信息数据的分析使部门负责人可以准确地了解用户趋向,从而改善服务。
比如,一个客户使用最新款的诺基亚手机,每月准时缴费、平均一年致电客服3次,使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析,可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上,当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后,这位客户的真实情况可能是这样的:客户在国外购买的这款手机,手机中的部分功能在国内无法使用,在某个固定地点手机经常断线,彩信无法使用——他的使用体验极差,正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息,可能颠覆常规分析思路下做出的结论,打破传统数据源的边界,注重社交媒体等新型数据来源,通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息,并从这些数据中挖掘更多的价值。
谷歌和中国移动并不是个例。说起大数据分析在企业中的应用,很难用简单的几页字说出其中的精髓。不过可以肯定的是,对于当今信息化社会中的企业们来说,不用数据分析,要想再这样“任性”起来几乎是不可能的事情了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10