京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的核心价值在于分析
全球知名咨询公司麦肯锡称,数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命,不过相对于云计算对数据资产的保管功能,大数据才是真正有价值的资产。商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策,而如今正处于数据大爆发的时代,如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。特别是随着移动互联网的发展,信息的传输日益便利,端到端的需求也日益突出,对于整个移动互联网领域而言,大数据市场是等待挖掘的金矿,可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源,谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
数据分析已经渗透到了各行各业,应用也越来越多样化,单一的数据存储和分析已经远远不能满足企业的发展需求,特别是处在高速发展中的移动互联网企业。相较于传统企业,移动互联网公司在数据资源、基础资源、平台资源以及专业技术支撑上拥有先天性优势,所以在大数据价值的挖掘方面将会更有优势。
凭借着对于市场的敏锐感知,互联网公司早已在数据资源的积累和挖掘方面有所部署,他们通过用户的注册和认证信息来构建用户的基本数据形态,同时还可以及时将用户的上网行为信息补充进去,构建全方位多角度的用户数据模型。互联网公司根据这些已经获得的信息作出相应分析,智能推送相应的营销链接,实现数据的价值。特别是对于一些互联网巨头而言,涉及电子商务、地图、游戏、社交、搜索等各个方面,所获得的用户信息用户轨迹资料就会相当的完整。
但是就目前而言,所有的这些数据还没有真正形成合力,还没有充分发挥其真正的价值。笔者认为,数据的价值不在于数据的大小而在于数据的分析。要实现数据的真正价值,第一步就是将分散的用户数据信息进行整合,按照基础信息、位置信息、社交信息、行为信息进行归纳,当然每一块的数据不可能是一个孤立的整体,它必将是结构化的,数据之间有着千丝万缕的联系,只有充分理清后进行精确的应用,才能充分挖掘其中蕴藏着的巨大价值。
随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。对于掌握庞大数据资源的移动互联网企业而言,对于大数据价值的挖掘,最根本的就是探索出大数据价值所对应的商业模式。对于大数据资源的挖掘不是简单地充当数据存储和搬运的角色,而是要在保证用户数据信息安全的前提下通过这些数据对用户的行为和需求进行分析,以海量数据为基础 ,提供高附加值的数据分析服务,形成可对外开放、可商业化的核心能力,挖掘其中的真正价值。就目前而言,商业模式的创新起码有这几方面可以有所建树:
对用户的行为进行分析得出用户需求,及时精准推送,给有需要的人发送需要的信息,有价值的信息。
对用户的位置和运动轨迹进行分析,实现热点地区的人群频率的概率性有效统计,从而改善企业对于数据资源的利用能力,让企业的决策更为精准,提高运营效率。
对用户身份信息和消费信息进行分析,构建出个人征信体系,支撑互联网金融的发展。
利用互联网企业O2O营销模式,结合本地的教育、医疗、娱乐、餐饮等方面进行覆盖,构建本地多元化集采平台的盈利模式。
大数据的核心价值在于分析,移动互联网时代给了互联网企业获取海量数据的机会,有了完整数据资源的宝库,互联网企业需要在创新中求变,要通过高效的数据资源分析和利用,在竞争日益激烈的市场环境中作出精准决策,提高数据经营的质量,盘活手中的数据资源,挖掘其真正潜力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10