
“大数据”珍贵的不是那些无处不在的数据,而是在于发掘分析数据存在的价值
2012年,“大数据”概念横空出世,沸腾了前沿、活跃的互联网,随后像一颗星星之火一样,燎原了中国广袤的市场空间。所以,2013年无疑成为了“大数据”概念遍地开花的一年。在2013年的互联网界看来,大数据已近乎成为了专业探讨的“口头禅”,细数2013年的各种互联网论坛、会议,“大数据”的身影遍布,到处充斥着以“大数据”之名的研究。
按惯例来看,每一个概念的兴起都会随之带来无限商机。“移动智能终端”窜红了苹果,崛起了华为、中兴等国产巨头;“移动互联网”衍生了移动应用及相关附属行业;“社交媒体”演绎了微博红极一时的疯狂;“双十一”更让淘宝、京东等电商赚的钵满盆满。
但,与此形成鲜明对比的是,2013年的“大数据”似乎并未刺激到中国的中小受众企业。据渣打银行公布的报告称,2013年第四季度“中国中小企业信心指数”为50.37,比第三季度下跌2.76个百分点。在中小企业看来,“电商化”是目前的必然出路,却往往并无多少收益,契合了大数据时代的“电商化”也并没有成为中国中小企业发展的动力。
尽管企业主们已经意识到“大数据”电商时代的到来,但依旧表现的有点“无动于衷”,“没效果”、“成单低”“不适合”成了他们最常见的口头禅。对此,业内人士分析,导致企业主这一问题的最主要原因,是企业主对于网络电商化的投入基本都是短期行为,缺乏长期运营的意识和战略头脑,企业主们大都希望通过一两次的短期投入而收获即刻回报或希冀获得长期受益。中小企业网络运营的市场化程度不高,并且大部分缺乏前瞻性的战略设计,往往是企业将产品“电商”后便缺乏后续的跟进和梳理,没有对电商化系统的分析、计划和控制环节,缺乏对于电商管理的正确理念等等,这一切都无法适应当今瞬息万变的互联网电商的市场环境需要。
从另一个角度来讲,随着整体经济环境的低迷,企业主绞尽脑汁进行的高额网络推广和盲目营销也让中小企业的电商化概念显得捉襟见肘。逾越在企业主电商化面前的另一个障碍,是各类高额的推广费用,“竞价排名”“搜索优化”,每一个名词背后都对应着不菲的价格,若想发展网络发展电商,都是不能忽视逾越的鸿沟,尤其是搜索引擎背后高额的竞价体系对于中小企业而言,是割肉不割肉都会痛的选择,而大批量的虚假信息在竞价排名中的横行也是压垮企业电商化信心的“最后一盆冷水”。有人这么认为,在当前盛行的怪圈中,只有打破行业固有的游戏规则,并颠覆性地创造出新的游戏规则,才是企业电商的唯一出路。
在笔者看来,中小企业主们的电商之路似乎正步入一种“盲目的跟风”之路。让我们不无遗憾的是,许多企业主们并没有清醒的意识到盲目跟风带来的后果并且依旧对此乐此不疲。当微博来袭时,一众的蓝色大V企业官方微博火热开通,但削减了最初的热情并发觉微博似乎并未为企业带来直接收益后,运营就停留在后台人员的简单维护和更新上;然后紧接着“手机APP”又来了,企业主们又躁动起来,但由于手机APP的高额造价让一部分企业止步于望而兴叹,即使真的投入资本的企业也只是照搬了企业官网运营的模式,“企业介绍+产品展示+联系方式”的样板让我们着实看不出这与企业官网有什么区别;再然后,微信来了,企业主们那颗不安分的小心脏再次躁动起来,又是一片公共账号、官方微信、二维码横飞的世界,但在笔者关注的近30个公共账号企业账号来看,更新频率稍稍活跃的只有几家媒体门户的新闻资讯,大部分企业账号依旧矜持的停留在“感谢您的关注”界面,或者少有的几家更新的资讯不过是滞后很久的一些无关痛痒的类似“领导莅临”“会议举办”,展示的内容也是以简讯形式、公司自称的阐述。企业主们,你们真的认为这些资讯能足以满足你所期望的微信读者的需求了吗?
互联网焦点的舞台变幻不停,企业主们亦步亦趋的紧跟时代节奏,在摒弃了经历的无数种模式后,在一次次意外发现收益何其微薄时,最终发现这些招都不灵,反而离自己想要的越来越远,在无形中在增加了运营成本,最后对电商化一概而论的盖棺定论“没效果”“不适合”。
但这些真的没用吗?
有些业内人士纷称“大数据”时代实则是个互联网陷阱,因为支撑大数据时代中的电商模式是以窃取用户隐私为代价的竞价排名系统,笔者对于此说颇不以为然。
断不论这种说法对于“大数据”概念的狭隘误读,若当下火热的“大数据”真如此言,缘何奥巴马政府发布“大数据研究与开发倡议”。奥巴马政府宣布投资两亿多美元,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需的核心技术,并培养一批大数据技术开发和应用的人才。
“大数据”,珍贵的不是那些无处不在的数据,因为自互联网诞生以来数据概念就随之存在,“大数据”于我们最珍贵的是在于发掘分析数据存在的价值,并以此来为企业节约成本、降低费用选取最优运营模式的参考。在一次关乎“大数据”的论坛峰会中,用友软件的杜宇曾发表过这样的观点:大数据时代下,企业的前期营销红利将逐渐被企业的精细化管理取代。笔者曾就这一话题与之进行沟通,在杜宇看来大数据时代下的管理应摒弃粗放式经营管理,作为企业应该结合自身定位进行分析和评价,“大数据”为企业带来的是一种精细化管理。我赞同杜宇的这种观点,而“大数据”之于是企业电商的启示,也是需要企业主更多的进行精细化思考。
企业定位在哪儿?多种运营模式侧重点为何?成功成熟的运营方式为什么成功?是人员因素、是资本投入因素还是外部资源介入?而这一成功模式是否适用于其他的运营体系?新出现的模式具备那些特征?是否符合企业产品定位?在思索了这一系列问题以后,相信企业无论对于新运营的模式是那种判断,最终都会有比较清楚的方案去执行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02