京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
窥尽大数据背后被遮掩起来的财富
当我们在谈大数据的时候,我们在谈论什么?大数据产业火爆的背后,有着深厚的利益驱动性,于是各大商家与企业纷纷趋之若鹜,想要窥尽大数据背后被遮掩起来的财富。毫无疑问,变现,是大数据火爆的背后原因。
大数据被潮流所接受,皆因它能够带来进步与利益
纵观古今,博览中西,能够经历历史的洗刷而留存下来的精粹,都是能经得住各种考验的东西,都是能够真实满足人类各种需求的东西。这些“东西”,要么是从物质上说能给人类带来利益的——如农业、手工业、商贸等;要么是从情感上说能够给人类带来快感的——如绘画、舞蹈、歌曲等。这些东西在几千年的文明史中,除了样式上会有与时俱进的变化,但究其核心,若整体一个产业种类或艺术种类自被催生日起便被存续下来,那一定是满足了人类的需求。那么,大数据是否能够被当前的历史潮流接受,那就是要看它是否能够给我们带来切切实实的利益。
有不少人说,工业革命又将迎来一次变革了,更道大数据产业是第四次工业革命的标志,这个说法虽有待商榷,但是,只要它给人类社会带来生产力进步,以一种更智能新颖的模式代替人类重劳力,促进全社会信息共享和交流,让社会以更高进程地进步,那也未尝不可。
科学技术是第一生产力,踏入工业4.0时代,必有新的主导科学技术——大数据、BI、云计算、物联网、移动互联等新一代信息技术打破了原有的技术壁垒,形成了新型的产业和商业创新模式,促进和刺激了新一轮的生产力发展。
低廉快速,让大数据能成为盈利的工具
说到大数据,我们可以具体、广义地理解成Hadoop、各种数据挖掘、机器学习算法、人工智能。因此,今年也催生出学习以上技能的一股风潮。那么,努力学习是否真有丰厚的回报?答案是肯定的,因为,大数据能成为盈利的工具。
日常操作中,为了缩短计算和统计的时间,为运营与决策提供数据成本更为低廉和具有时效性的方案,我们会采用Hadoop或者Spark这些框架进行分布式计算;为了深埋于数据背后的数据量化后的规律与彼此的逻辑关系,我们使用机器学习算法对数据进行深度的挖掘和处理。
在运营学当中,“消除不确定性来降低试错成本”是一句经过万千实践留下的“金句”。而围绕这一中心思想发展起来的工程技术改进、算法改进、架构优化等,都是大数据变现的核心内容。而商家和企业十分看重的大数据分析,深究其本质,其实和获取信息的本质是一致的——通过消除不确定性来降低试错成本。
做大数据是为了降低成本,增加行业收益
很多人认为,大数据变现只是纸上谈兵,然而,在我们认识到本质之后就不会让人觉得变现这件事很困惑或很艰难。虽然大数据带来的利益并不是我们可以唾手可得的,但是,在比较明确的思路和目标下,在国家的相关政策,以及世界科技的潮流催生下,这也渐渐变成了一种趋势。
很多人误会,做大数据是为大而大,其实,做大数据是为了降低成本而大,这个成本是广义的。在项目启动初期,商家与企业看似花费了很多的金钱在设备购买、工具分析、人才挖掘上,但是未来这些设备上所承载的数据以及从中得到的信息,会大幅削减试错成本,而且在某些行业领域里这种增益的效果还会非常明显。以小见大,事半功倍的事情,何乐而不为?
变现,是大数据火爆背后的根本原因。共享经济时代,越来越多人选择大数据相关行业,例如众包平台、数据分析行业,等等。你的选择又是什么呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27