京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据型企业建设指南:大数据带来什么
在以往的文章中,我们不止一次的提到过数据对企业的重要性。对现代企业来说,数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁,或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。事实上,对于数据的深度挖掘和应用正是工业4.0的核心。在具体应用中,广告自动化购买、用户画像这些基于大数据的企业级应用都已经获得了广泛的认同。
对于互联网企业来说,数据常常贯穿了整个企业的运营过程,支撑着企业的正常运转,但大多数企业的数据资产依然长年累月的堆积在服务器里,并不产生什么价值,如同被埋进地下的金子。
如何将这些埋进地里的金子挖出来、产生价值?这个问题摆在了企业面前。傅志华在三年前加入360,同时开始推动360内部的数据系统搭建的工作。傅志华长期从事数据工作,并且同时在高校兼任讲师。他认为,企业的数据系统构建的首要目标是“因地制宜”,从需求和应用场景出发,“倒推”出一个最适合自己企业的数据系统。
傅志华见证、参与了整个360的企业数据系统的建设,从数据采集的标准化、数据仓库、主机和数据统计工具的建设,再到运营分析的数据体系的指标化……目前,360大数据中心拥有五十多人的团队,利用360在运营中产生的数据进行数据采集、数据预处理、数据仓库的建设、数据统计、大数据的分析、数据挖掘、数据可视化等工作,利用企业在运转中产生的各种数据进行多个层次的应用:
业务运营监控
精细化运营
用户生命周期管理
市场传播
经营分析
战略分析
不同层次的应用需要不同的部门产生的数据,越高层次的应用对数据的要求就越高,也越能够对企业产生巨大的影响。
企业数据系统的构建对于企业来说最大的意义就是打破数据孤岛,使企业的数据资产“活”起来,为企业产生更多价值。傅志华认为,数据对于企业的价值体现在三点中:
首先,作为一种资源,数据的保有和利用就意味着企业拥有的“数据资产”。许多企业以数据资产为核心开发了大量产品,拥有个性化推荐能力的新闻阅读客户端和购物软件都是其中的佼佼者;
其次,对数据的深度挖掘和利用业务运营监控和精细化运营成为可能。如前文提到的利用数据进行用户生命管理、经营分析和战略分析也成为企业建立数据系统的目的之一;
最后一点,数据的利用也同时能够实实在在地增加企业的业绩和收入。无论是利用数据系统开发产品、进行营销或是提升管理效率,都可以为企业创造更多价值和业绩。傅志华表示,在引入个性化推荐算法之后,360手机助手应用下载的转化率得到了非常显著的提升。
那么,企业建立数据系统就是势在必行的吗?傅志华认为,这个问题需要根据实际情况进行考虑。对于互联网、金融和通信等行业,由于先天就拥有大量数据,同时数据应用更加成熟,对企业业绩的增加几乎可以说是立竿见影,所以这些行业更适合主动建立一个完善的数据系统;另一些行业则需要更多成本才能发挥数据的价值,甚至需要从数据的采集开始从头做起,所以在较为传统的零售、餐饮行业大数据应用的发展稍慢。
同时,傅志华也再次强调了“因地制宜”的重要性。尤其是对于中小型企业来说,建立一个完善的数据系统需要投入大量的人力、物力,对于规模较小的企业可以说是一笔大开支了。他建议这些企业利用第三方数据工具进行数据的采集、统计和处理,根据自己的业务诉求来进行企业的数据化建设。
相比之前提到的各种问题,傅志华认为,观念的转变才是企业数据化面临的最大困难。
大数据能够给企业带来什么样的价值?我的企业适不适合大数据?我的企业哪里用得上大数据?很多企业的决策者对这些问题并不了解,缺乏“数据意识”,不习惯通过数据进行经营和决策。
观念的转变需要时间,也需要市场的培养。在大数据时代,数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁,或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。企业只有跟上时代的步伐才能够在血腥的市场搏杀中生存下来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31