
“小数据,大提升”—让数据为你所用
如今大多数人会经常听到“大数据”,如果选择一个词来代替“大”,大部分人的脑海里会出现“海量”、“巨量”的字眼,但是,数据真正神奇的地方并不在于其体量,套用iPhone6的广告语:
bigger than bigger「岂止于大?」
数据的收集、分析、应用以及获取最新的数据技术的重要性不言而喻。作为工具,大数据可以帮助我们做出更明智的战略决策、降低成本、更精准地触达受众、理性评估风险、优化产品、更高效地运营业务。随着数据分析工具的推广和普及,预计2019年大数据市场规模将达到数千亿美元。
光大是不行的
为了在全民热捧大数据的大环境中保持理性,不至于被“乱花迷人眼”,我们首先应该确保自己准确地理解大数据的概念。
大数据从本质上讲是指无法在一定的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的巨量的结构化和非结构化数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简而言之,大数据是从各种来源获取的数据,并且会对企业、社会的发展产生积极的影响。
套用国内银行业的一句调侃:
想要「深发展」,「光大」是不行的
*深发展银行已更名为平安银行
尽管在过去几年中,大数据已经成为各种大小企业的核心焦点,大部分企业意识到了大数据的重要性,他们把大量数据存储了起来,寄望于能正确地分析数据,并从中吸取实操和理论依据,从而能更好地把握商业趋势、改善业务。
尽管数据量很惊人,但是对于许多企业来说,他们不清楚目前掌握的数据有什么用、应该分析哪些数据以及如何分析这些数据。许多企业缺乏正确利用大数据的技术、工具甚至是基础知识。
小数据,大提升
与大数据相比,小数据是指可以通过分析大数据集得出的具有特殊属性的数据集,这些数据足以找到企业当前的问题,并得出可行的解决方案。换句话说,小数据可以给企业提供可访问和易理解的数据集,以保证企业能得到及时、直观的数据支持,而不需要使用高深的技术和昂贵的工具来处理大数据。这样企业就可以通过小数据的方式间接挖掘出大数据中蕴藏的宝藏。
如何获得小数据?
答案是通过日志分析。简单地说,日志是指相关事件发生时所生成的文档或记录(例如数据库发生更改时产生的记录),这些事件会被自动记录,并且非常详细。以电商为例,从日志文件中,企业可以推断其日常流程中的销售、财务、安全等各方面的信息,通过识别趋势、改变策略等来支持业务的运营。换句话说,通过分析小数据,企业完全可以得到他们想要的结论,而无须不断分析每天都会激增的基础数据。这并不是说企业可以就此放弃大数据,小数据只能通过将大数据转换成可管理的可理解的适用信息来获得,两者必须相结合,才能给企业提供高效的支持。
让数据为你所用
与大数据一样,企业同样需要对日志提供的“小数据”进行管理分析,但好在不需要使用那些不那么“平易近人”的复杂数据分析技术。目前已经有机构正在开发新的数据应用,旨在帮助企业将大数据转化为易于分析和管理的“小数据”,这样的创新技术已经在科技界引起了巨大的反响。
虽然当前大数据风头一时无二,但“小数据”其实是那些迫切需要在商业策略和推动业务方面获得帮助的企业的首选。
面对数据洪流,小数据能够快速提高企业的数据处理能力,帮助他们快速地分解大量信息,提取出对企业业务有用的部分。虽然大公司依然可以通过大量的人力、财力、物力来发展他们的大数据,但对于大多数没有足够资源来发展大数据的企业,或许专注于“小数据”才是真正的终南捷径。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23