
企业对大数据技术的利用很不充分
如果你多接触几个现今的创业者或是企业,只要他们的产品和数据相关,那么会有不少人告诉你他们在采用“大数据”的技术做些事情。但实际上,真正有能力获取足量数据公司的并不多,而且,即使他们有一定量的数据,这些数据也并没有他们所说的那么值钱——除了对基本数据处理能力的要求外,如何清晰和筛选有效数据?如何找到看似没有联系的数据背后的相关性?如何可视化地展现数据结果?如何将这些计算结果与自身的产品和商业模式结合起来?如何实时地将数据模型反映在产品中?……在全局大量数据的采集背后,企业对大数据技术的利用困难重重。
新的技术概念总是备受热捧,最后导致的结果就是掀起一阵热浪,留下一堆泡沫,“大数据”就是其中的一个。
最近,着名的信息技术研究和分析公司Gartner就做了一项有关企业使用大数据的调查,在受访企业中,有64%都已经或计划采用大数据技术,但实际的状况,却不尽人意。
这份报告显示,在2012年,有27%的企业开始从事大数据相关的工作,有31%计划于两年内展开大数据项目。到了2013年,有30%的企业已经引入了大数据,计划参与的企业比例也增至34%。造成这一现象的原因是不少企业都认为大数据能够帮助他们提升用户体验、改进企业效率或是发现新的商业模式或产品。
56%的企业不知道如何中数据中获取价值;41%的企业无法将这项技术与公司战略结合起来;34%的企业缺乏大数据的处理能力;33%的企业难以整合多样的数据资源;29%企业的基础架构遭遇挑战;27%的企业面临隐私和数据安全问题;26%的企业在对大数据项目投资上存在疑惑……甚至还有23%的公司不知大数据究竟为何物?
在我看来,企业引用大数据首先得明白——大数据的利用并不是预设方向的数据验证,例如判断人群中A或B选择的倾向性。而是在对巨大体量的数据源进行筛选、做相关性判断、进行处理后,取舍不同维度的数据结论,建立合适的数学模型,同时,不断的在产品上将检验并修正模型。
同时,企业也需要明白,对于不同的行业,大数据的意义也是不同的,例如一些用简单的测试或抽样就能获得较准确结论的行业,盲目使用大数据除了徒增成本、歪曲产品线外,带不来多大的好处。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11