京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据如何成为企业未来的商业资产
大数据管理与分析从此走进人们的视野,大数据就如同给我开启了一条隧道,连接着我们的过去,通向未来。
1. “大数据”时代的“小企业”
通过对历史数据的研究分析和展示,我们可以预测出未来的趋势和发展变化,从而影响我们决策,提前做好准备和改变,大数据还可以发掘新的市场机会、发展潜力以及风险,帮助我们设计和开发新的产品。一时间“大数据”成了为企业管理者长期以来梦寐以求的灵丹妙药,让人趋之若鹜。
然而当不少企业开始实践的时候却发现对于大多数企业来讲或许大数据及其分析的这个设想和概念并不适用。
当我们习惯讨论大数据的时候总是以5个V来阐述:Volume、Velocity、Variety、Value,暨大量的,高速产生的,多样的和有价值的。但对于传统企业来讲,由于信息化程度不高,业务开展模式与互联网粘度不强,产品结构及流程复杂,无论如何都不能称之为“大”的概念。有限的资源、产品类型、交易信息……受制于数据量、数据处理技术和数据人才的缺失,实施大数据管理开发和应用现实是不太现实这一切都显示着现实企业在大数据银幕下的渺小。
同时大数据本身作为新生事物,其发展形态和发展趋势也并不清晰。那这是否就意味着传统企业无法享受大数据的红利,分享大数据时代的一杯羹呢?
2. 数据可视化——小数据的大应用
据统计我们为适应大数据所收集的数据中:59%的数据是无效和没有意义的;70%-85%数据类型、产生过于复杂,我们尚且没有很好的理论和分析主题去驾驭;同时85%的企业数据架构无法适应爆炸性的数据增长和复杂性增长需求,也就意味着作为企业我们根本无法捕获我们想象中的数据;最重要的是98%的企业无法及时掌握事实信息并作出反应。
惨淡的数字将我们从梦想拉回现实……对于企业已有信息和知识应用,我们做的还远远不够。
如果说是企业无法享受大数据时代的红利是因为数据量不够大的话,那对于数据无法有效、高效的处理就不得不是我们必须正视的问题。
大数据的根本在于对数据的处理和加工,其实对于数据处理和加工,并指导企业决策的理论早在1996年就有著名的市场调查咨询公司加特纳Gartner Group提出,并定义为商务智能。随着20年的发展,在市场上逐渐形成了以IBM、甲骨文公司为代表的巨无霸bi套件和以SAP水晶F报表、MicroStrategy的TABLEAU为代表的纯粹的商业智能解决方案。
对比后我们不难发现,对于品类众多,风格各异的商务智能软件和解决方案来讲,可视化是众多产品的统一特性。如何将报表中的数据相互关联,并直观的展示出来,更好地让人理解和发现其中的秘密成为关键。可视化的图表展示,动态的形象化展示不仅仅可以提供给我们更直观,更丰富的知识信息,同时还可以超越我们思维的局限为我们思考问题,发现问题提供新的思路。因此数据的可视化将是数据价值发挥的关键,也一直是困扰企业决策者和软件开发者思考和研究的课题。
3. 突破“中国特色”困局,打开数据价值的钥匙
值得提出的是,多年来国际巨头一直试图进军国内市场,但商务智能市场始终无法获得突破性进展,以国外著名软件巨头为背景的咨询公司频频动作却始终却始终无法将商务智能的慧种播向“中国特色”这块肥沃的土壤。笔者观点,原因无非三个:特色的中国式报表制度、特色的中国互联网发展模式及特色的中国式管理。
国内企业互联网化明显呈现两极分化的局面:以电商主导的互联网技术公司始终走在信息技术的前列,而传统或一般企业则在互联网背景下显示明显的疲态和脱节。加之传统企业业务流程复杂、经济过程复杂,催生了独具中国特色的报表体系(以中国会计制度为例,企业上市往往意味着相当长的一段时间内企业财务数据混乱的局面),各式各样的表单,业务关联复杂,逻辑关联困难。因此要释放企业数据价值,首先需要释放出干净的、价值密度高的、准确的和及时的企业经济表单。IBM、SAP、Spotview、tableau等商务智能解决方案和公司也如同帆软软件一样开发了针对不同数据类型和数据源接口,但并没有从根本上解决“中国特色”的报表本省。
同时互联网在中国的发展可谓是跳跃式的,据中国网信数据,中国网民数量移动端远远高于客户端数量,这代表着我国互联网的发展早已实现了PC互联网到移动互联网的转变,或者说:我国的互联网发展是有移动端倒逼PC端发展。这也为企业管理者、软件开发者和产品经理极大的挑战:我们的数据可能并不是由计算机产生,同样我们的需求也不仅仅局限于PC机。原来越多的人喜欢通过手机、平板等通信设备处理工作,查阅自己所需要的信息。作为企业工作和决策的支持工具,商务智能不能仅仅局限于PC机的时代,多元数据采集,多场景多终端的业务支持是关键。
这也直接导致了大部分企业在商务智能面前望而却步,哪怕有极少的公司开展相关的工作也仅仅作为高层的决策支持。随着人人经济的到来,我们更愿意相信,商务智能将会像互联网一样,随着我们的手机、电脑、QQ、微信等一切设备和终端软件开启“人人时代”。苹果早在2012年就宣布世界500强企业中多数企业都在使用iPad办公,互联网在向移动互联网转型的同时也使的连接的两端处于对等的位置,无论是企业决策者还是方案制定者,抑或第一线的执行人员,对于知识的了解、分析的需求都是同样的。这也就预示着商务智能或所谓的数据分析不应该仅仅局限服务企业高层决策者,同样应该根据一线操作人员的具体需求提供服务。按需定制、无壁垒的使用操作无疑是未来商务智能软件的一大考验,点击便可实现图标可视化分析的工具……无疑对企业在未来的竞争中提供了有力武器。
再次反观大数据和商务智能,如果说大数据为我们打开了一扇窗,让我们觉察到数据天空的魅力,那商务智能则给我们提供了一架梯子,让我们对数据价值的云朵触手可及。正如2000年的世界经济论坛中所说:“数据就像货币和黄金一样,成为新的经济资产。”而我们说正是由于以商务智能软件(解决方案)为代表的分析工具给我们提供了一把钥匙,让我们在应对复杂报表,数据有限的情况下依旧可以深入挖掘出知识和信息,打开企业财富,将数据转化为企业的商业资产。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27