京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
辩证对待大数据才是妥当的策略
世界将进入一个大数据时代。这句话说了有几年了。
耳濡目染,在推销、传播大数据理念的专业人士之外,现在不少做实业的人也加入探路者的队伍,新近就有老板问及相关的业务,寻思用大数据救赎企业,或是助力企业更上层楼。
这应该是好事吧。作为理论上的美好预期,大数据推演出的前景确实值得期待。不过我不是业内人员,对大数据和相关类属行当也缺乏基本的研究,客观说,没有资格给出中肯的判断。但从直观经验出发,从现实状况来看,就企业运营以及市场判断而言,拿大数据来说事儿,恐怕为时还有点儿早。
众所周知,大数据不是传统“数据分析”的延续,其高速、海量、多样化的交互数据,对企业的运作管理模式,对市场的商业模式,以及有针对性的服务创新等,都可能有重大的影响(即便不是决定性的)。仅就这几方面分析,发现、了解员工的精神、情绪状态周期,熟识生产岗位个体的个性,进而调整人员生产时段和配置结构等提高效率、质量的措施,似乎都便捷化了,甚或还能准确地大大减少决策失误。而在另一方面,资源合理化和企业发展等战略层面,大数据无疑是消除盲区的最佳伴侣。此外,时下大数据最持重的“无序消费数据”,像市场导引、消费倾向、偏好以及消费者“网游”时间段的把握,时尚需求的苗头及其趋势,特定群体商品诉求的量身打造,甚至是现实环境的模拟……诸如此类,都在预示依据主观决策的传统模式正步入寿终正寝之途。
这些好事其实也只是部分地展示了大数据的功效,总之,未来是美好的。
然而,回到现实环境中,观念构造的美好图画并不是那么完美。
现在网民们大约都有体会,假如您查看、购买某种东西之后,“大数据”这个家伙就会持续不断地给您推送同质的商品:阅读一条外星人的消息,接着您会收到一系列的外星人动态,不管您是否热衷天外来客的故事。信息的归类、系统化也还算说得过去。买一块硬盘,无脑的“大数据”会将您视为批发商持续推送硬盘进行滋扰,这种毫无意义的广告轰炸无疑是浪费钱财。
这里要说的当然不是大数据的盲目,实际上就大数据行当内的专业人士也承认,尽管中间环节的通畅,信息的均衡是可以守望的,获取、处理、分析和提取有价值的、海量的、多样化的数据也是现实的,但当下的探索距离有效的分析和应用还有很大差距——客观说,目前没有切实可行的有效模型。
正如大数据专家们的预判,能够把握机遇,迅速发力、实现大数据指引,甄别出有效数据,并重构相应模式的企业会书写出新的传奇。这很有可能,故而追逐潮涌的步伐无可厚非,或者还是必须的。只是太过乐观的展望,无论如何都是需要警惕的。试想,倘若大数据真的可以精准到细分的阶层甚至个体,那么没有一点浪费的计划经济岂不是指日可待?反过来看,很可能正是因为那些大数据模型的探索者被困宥在这里面了,所以才没能实现质的突破。
问题还不止于此,就像经济学著名学派归纳出的结论——个人理性消费不容易获得一样,大数据之下的个体往往是善变的,今天吃红烧肉,明天换口味的可能性应该更大,追捧《小时代》的群体也是会长大的。从这个立场考虑,大数据追求的不该是精准,而是变化。也是因为如此,现实的境域才如此难以把握。基于这样的前提,非常非常重要的大数据固然不能忽略,但要拿来说事儿,显然还没有到时候。
最为重要的是,即便有效的数据分析成型,很可能也只是参考,就如互联网一样,数据仅仅是数据,终归只是企业运营、生产的辅助手段,无论有什么样的有效模型,大数据都是基于过去的“陈旧”资料,摆脱旧有的羁绊,是否需要超越“大数据”呢?
辩证地对待大数据可能才是妥当的策略,有时候反向思维更能取得创新的奇效,不管怎么说,乔布斯的iPhone应该不是大数据的产物。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10