京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代来临你该干什么
越来越多的人已把当下称为大数据时代,他们深信互联化和智能化将会带来数据使用的全新革命。
互联网、移动网络、社交媒体、各种传感器每时每刻都会带来海量的数据信息。甲骨文、IBM、微软和SAP这些专业公司在软件智能数据管理和分析业务的投资已超过15亿美元。与此同时,越来越多不同规模的企业察觉到数据背后的潜在商机。但不禁提出疑问:谈论大数据时,是否清楚自己应该干什么?
作为时下最为火热的IT词汇,大数据的商业价值成为当前热烈讨论的话题。随之派生的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等概念逐渐成为焦点。据统计,现在一家大型医院每秒钟会产生12万个生理健康数据,一家银行每天要处理500万笔信用卡交易。
对于用户而言,这些庞大的数字意味着什么?
在美国有一句谚语:除了上帝,任何人都必须用数据说话。对于用户而言,大数据实质上意味着效益的提升。例如制造业和零售业,可以通过数据分析全面优化市场、采购、销售、服务等环节,从而有效节约成本,以及真正了解用户来实现精准营销、提升客户体验,达到决策最优化和效益最大化。“大数据的核心是对数据的应用,今天很多企业之所以用大数据,就是希望通过数据分析处理,更精准地把握用户行为。”IBM大中华区大数据专家刘海亮解释道。
在大数据促进企业了解客户方面,刘海亮举出了收视率的例子佐证,他说:“现在全中国做收视率调查,样本量很低,但广告产业是几千亿元的产值,有人在操心如何解决这个问题。其实很简单,只要把机顶盒数据拿回来,就可准确知道观众何时开电视收看节目,结果非常有意义。”
在提升效益方面,IBM中华区企业营销管理解决方案总经理孙崇腾谈及了IBM与服装企业合作的案例。他提到中国目前在鞋服业存在的问题是高库存,IBM为一家服装企业提供了门店补货系统和排班系统的解决方案。一方面借鉴国外同类品牌所采用的市场导向补货策略,及时调整门店与配送仓之间的商品库存分布,降低库存风险。另一方面,通过有效的排班机制,确保门店提供优异的顾客服务在完成销售任务外,降低人力资源成本。
既然已经了解到大数据应用所蕴藏的巨大商业价值,作为用户,又有什么可以作为的?对此,刘海亮认为用户最初的大数据工作应专注于从现有的内部数据源获得洞察,他说:“做大数据不要好高骛远,今天绝大多数政府、管理机构已有数据基础了,可从已拥有的数据开始。”
他还强调,新型的大数据采用模式应专注于提供可度量的业务价值。换言之,每一个决策须对应核心业务价值,大数据项目的成功在于最终展现出的业务价值有多大,“企业必须明确自己是否需要做大数据,在分析前要有清晰的目标,不能单纯为了要做大数据而做大数据”。
时至今日,大数据浪潮滚滚而来。无论是否做好准备,这些庞大的数字价值堪比黄金和石油。有人断言,当下的社会是得数据者得天下。事实是否如此,让我们一同拭目以待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20