京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
分析|如何用大数据服务"武装"你的商业决策
大数据的影响不仅仅体现在技术与制造过程上,同时也体现在管理者对企业的决策思维与过程中。不同于传统的基于经验的决策模式,大数据技术的应用将全面升级企业管理及商业决策的过程,使管理者的决策过程向更智能化、更有据可依的趋势迈进。
数据的爆发引起决策环境的巨变
今天,我们正处于一个数据大爆炸的时代,一方面,互联网的发展源源不断地为企业提供指数增长的数据样本,成为企业管理者决策的强大依据。通过对全面数据样本的分析和整理,大数据驱动的企业决策将最大程度地避免决策者主观情绪的影响,使得决策更加客观准确,规避许多决策误区和风险。另一方面,爆发式增长的数据本身具有体量巨大、种类繁多、价值密度低及产生速度快的特点,数据之间的关系也不再是简单的因果关系而是冗杂的相关关系,企业应用大数据作出决策的成本也相应提高,DT时代的到来,对企业决策者来说既是机遇,也是挑战。
无论如何,大数据参与到商业决策过程中已成为一种不可逆的趋势,如何在这场历史洪流中“顺势而行”,用大数据这把“利器”武装自身及企业,提升决策创新影响力,已成为企业决策者的重要课题。
大数据用于商业决策的难点
在面对一项新兴的颠覆性技术时,往往会出现盲目跟风的现象。许多企业为了顺应时代潮流而“拥抱大数据”,忽略了大数据在用于商业决策中的难点部分。
首先,企业独立获取真正的“大”数据的成本过高。实现大数据支撑决策的基础是全面的数据采集,而对于大多数企业来说,这往往是难度巨大的。再进一步,随着数据规模变得越来越庞大,企业的数据存储能力也在经受挑战,企业在添置云服务及Hadoop分布计算平台等方面将付出一笔很大的支出。因此在决策前期,企业往往趋向于寻求专业大数据企业的帮助,如利用此前由中译语通发布的“译见”大数据分析平台进行数据搜集及处理,节省开发成本。
总而言之,在利用大数据做出决策之前,数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节中所涉及的技术与人员成本高昂,一旦企业相关投入跟不上,其所获得的大数据就难言完整。而不完整的大数据不仅不能为企业决策提供帮助,反而可能起到误导的作用。
“译见”大数据平台成决策者助力
舍恩伯格在《大数据时代》一书中写到:“大数据是一种资源和工具,它的目的应限定为告知,而不是解释。”因此,在企业决策这件事上,还是要从决策者需求出发,而不是从大数据出发。由企业决策者提出对大数据的需求,再把从数据收集到处理的一系列高难度任务交给专业的大数据服务提供商,而最终再将“解释”的权利回归决策者的手中,才是让大数据参与商业决策的最佳途径。
为满足企业管理者的这一需求,“译见”以平台化的产品模式为企业提供专业的大数据服务,使大数据不再是企业决策的“奢侈品”,而成为各企业常规化的决策工具。基于全球领先的自然语言处理技术、大数据和人工智能技术,“译见”平台可为决策者呈现覆盖全球所有主流国家和地区的实时与历史数据,并通过先进的数据分析模型和可视化处理技术,化繁为简,用自动化、专业的大数据服务解放企业中的生产力,让管理者在战略远见与商业洞察方面获得更强有力的支撑,让大数据真正成为商业决策的利器。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01