京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大步跨入“大数据”时代
发微博、写博客、浏览网页、拨打电话、看病、坐火车……这些都是我们生活中常做的事。然而,似乎很少有人注意到这些行为会留下“痕迹”。事实上,在与互联网、政府、信息系统等的交互中,我们创造了成千上万、甚至上亿的数据,日积月累,这个数量越来越庞大,庞大到传统的数据库和基础架构根本无法及时处理、管理和分析这些数据集,于是,“大数据”应运而生。
近年来,“大数据(Big Data)”一词快速升温,成为了IT行业争相传诵的热门话题。最早提出“大数据”时代已经到来的麦肯锡公司指出:数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素,而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。当前,国内大数据正处于快速起步阶段。大数据的到来,将会带动包括基础架构、软件以及相关服务整个信息产业链的变革。大数据时代,数据承载事实、承载民意,在公民表达、监督方面,在政府政策的制定、实行方面,在企业的盈利创新方面,甚至在公共对话方面,都将产生深远影响,届时,尊重数据、使用数据、公开数据将成为一种行为方式。
何为“大数据”?
2012年6月,美国《国家科学院院刊》刊登了美国科学院院士迈克·古德柴尔德和中国科学院院士郭华东等共同撰写的《新一代数字地球》一文,指出人类将进入“大数据”时代。随着互联网技术的不断发展,移动互联网、物联网、电子商务等应用更加普及,带来了数据源种类和数据量的持续快速增加,大数据现象已经出现。
数据本身是一种资产,大数据是有价值的,这点在业界已形成共识,但“大数据”在业内并没有统一的定义。由于大数据分析常和云计算联系到一起,有人把大数据等同于云计算,也有人在大数据是种技术还是种现象之间纠结。关于大数据和云计算间的关系,麦肯锡是这样描述的:“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
综合取舍各方意见,互联网数据中心(IDC)为“大数据”下了定义,得到了业内的普遍认可,即“大数据”是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术,用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。如此海量的数据造就了大数据的“4V”—— Volume,Variety,Value,Velocity,即数据体量巨大,从TB级别跃升到PB级别;数据类型繁多,网络日志、视频、图片、地理位置信息等都能成为数据;价值密度低,以视频为例,长时间连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒;处理速度快,遵循1秒定律。上述“4V”,造就了独一无二的“大数据”。
“大数据”将带来什么?
有数据显示,目前全球有46亿移动电话用户,每天有20亿人访问互联网,人们与数据的交互比以往任何时候都密切。据全球领先的互联网解决方案供应商思科公司预测,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节(EB)。目前,大数据所形成的市场规模在51亿美元左右,而到2017年,此数据将上涨到530亿美元。
大数据时代,网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据共享成为政府的一种常态化责任。数据成为企业的核心资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。顺“大数据”者昌,逆“大数据”者亡。索尼前总裁出井深之曾一针见血地指出:新一代基于互联网DNA企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判,所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。
在大数据概念提出之前,互联网企业沿着固有的脉搏一路繁荣,人们利用互联网进行沟通、娱乐和消费,传统企业一直忙于供、研、产、销,两者基本上平行发展、鲜有交集。大数据使两者产生交集,为互联网嫁接了“供应链”,为传统企业嫁接“互联网基因”,引发消费模式、制造模式、管理模式的巨大变革。可以说,大数据帮助人们开启循“数”管理的模式,“得数据者得天下”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 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 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14