京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,你准备好淘金了么
大数据对多数人来讲,是一个既熟悉又陌生的词汇。熟悉是因为随着大数据技术的持续升温,大数据已经成为人们口耳相传的熟悉词汇。然而说他陌生,是因为虽然大数据技术已经热炒了很多年,但是实际应用却可以说才刚刚起步,可能很多企业都还是处于"听说过,没见过"的理论状态。
实际上随着大数据时代的到来,企业对大数据应用的关注程度在近几年已经得到了空前的提升,很多企业也随之设立了首席数据官(CDO)这样的职位,甚至许多公司也开始经营起了"数据买卖",开始了借助大数据的淘金之旅。
目前巨头纷纷想要在大数据领域圈地,百度每天响应60亿次搜索请求,这些海量的搜索大数据都是网民需求的最真实体现,做大数据生意,百度可以说有着先天的优势。近日,在2013年中国电子信息产业年度报告会上,百度副总裁曾良发表了"赢在大数据"的演讲,表示百度通过大数据技术进行数据挖掘,能够为企业提供精确用户群体分析,从而精准把握市场、用户脉搏,使得企业的转型有据可依。
百度在大数据生意上开始大刀阔斧,阿里巴巴也辛勤地培育着大数据这片沃土。大数据对电商的影响可以说是最直接,最客观的。电商可以通过大数据挖掘,把影响消费者购买决策的重要因素找出来,针对用户的浏览、消费习惯,在用户习惯接触的媒体上进行宣传推广,精确市场营销活动。阿里集团早在2012年7月就宣布设立首席数据官岗位,负责推进"数据分享平台"战略。同日,阿里发布"聚石塔"平台,为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。
有人借助大数据淘金,也有人借助大数据进行企业转型。面对新技术的不断应用以及互联网浪潮对企业业务的冲击,金融企业对转型的需求日益迫切。伴随着大数据应用不断深入到各行各业当中,金融行业也开始敞开怀抱拥抱大数据技术以帮助企业转型升级。近日,IBM和巨杉数据库公司(SequoiaDB)就宣布与中国民生银行展开合作,将通过IBM的大数据解决方案和SequoiaDB为民生银行搭建数据平台,帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战。"金融业面临着前所未有的科技挑战,面对激增的海量数据,如何实现分析洞察,将是行业创新和转型的关键。"
民生银行数据应用中心负责人袁春光说。
大数据时代已经到来,大数据在企业中的应用不断加深,你想好如何借助这股东风了么?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 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 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19