京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
史蒂芬说:“大数据”一词已经变得炙手可热。任何人群、任何行业似乎都开始步入大数据的行列,然而,在互联网时代,又有多少企业是真正了解和正确使用大数据?
随着信息技术的发展,“大数据”一词已经变得炙手可热。任何人群、任何行业似乎都开始步入大数据的行列,各行各业都视“大数据”为自身发展的一个新的契机甚至是转折点,众人面对大数据的海洋纷纷一拥而上投入大数据的怀抱。然而,在互联网时代,又有多少企业是真正了解和正确使用大数据?更多的国内企业似身处迷城的人们,貌似看到了走出困境的希望,却一直在数据的迷城中转圈,直至迷失自己。
以“大数据”为噱头,盲目豪赌
王健林宣布豪赌50亿元,指望借助大数据将万达电商打造成新的帝国;
美的空调扬言要斥资150亿元,基于云、大数据和物联网技术打造智能家居业务;康师傅也希望耗费巨资构建大数据平台实现集团食品业务的升级。
无论是传统大型企业还是新兴的中小企业,都纷纷竖起了“大数据”的大旗“揭竿而起”。然而,这一系列喧嚣的背后,却是大数据应用的落后。
除了互联网公司出于自身特质具有立足于数据价值运营的思维和技术,更多的中国传统企业在数据的运用方面可谓一塌糊涂。恰如国外的《经济学人》声称:中国的企业目前远没有实现网络化和数字化,更没有参与云计算和大数据分析等趋势。国内的这些打着“大数据”旗号的企业,看似是在寻找“新的春天”实则是在盲目的进行一场以“大数据”为噱头的豪赌。传统企业经过多年的信息化摸索,确实有了一些数据的积累,部分企业也已经开始基于数据展开营销工作,但数据开放程度低、数据共享难、数据处理技术基础薄弱、大数据人才稀缺等,也是不争的事实,这些制约了国内大数据的发展。
“三驾马车”的如鱼得水
就在国内传统企业面对“大数据”味如鸡肋,碰得灰头土脸之际,互联网三巨BAT却风光无限。百度拥有巨大流量、腾讯的用户遍布全球、阿里巴巴的收购随心所欲,李彦宏、马化腾、马云哥仨不仅赚得盆满钵满,而且杀气腾腾,他们就像三辆不断扩张的战车,把新兴企业收编完了之后,还在传统企业面前舞刀弄枪,吓得他们纷纷自乱阵脚,病急乱投医。
经过十几年的努力,百度、腾讯、阿里巴巴已经成长为世界级的互联网公司,成为最著名的BAT大佬。凭借出众的技术能力他们获得了大量的数据,进而通过大数据技术挖掘出了价值可观的数据宝藏,最终在国内的互联网行业中鱼如得水,处于国内整体企业的金字塔尖。
星星之火,燎起“数据荒原”
面对让众多国内企业碰得灰头土脸不知所措的大数据宝藏,并不是所有的国内企业都似百度、腾讯、阿里巴巴这三驾马车一样拥有强大的数据资源和分析手段,也并不是所有的企业都有这样雄厚的资金去做这样的事情。是否意味着众多的国内企业只能望梅止渴亦或画饼充饥,让大数据的宝藏变成被遗弃的“数据荒原“?
其实,对于众多的国内企业而言他们完全可以换个思路,去”借鸡生蛋“。通过借助现在国内外的大数据技术研发公司的技术或者购买使用他们的数据分析产品,变自己企业的”数据荒原“为数据宝藏。比如,利用诸如tableau、IBM大数据平台、大数据魔镜等大数据可视化分析技术,省去企业自我挖掘数据的环节,直接获得可视化的分析结果。而这些诸如大数据可视化分析的大数据技术就似星星之火,必将燎尽”数据荒原“,露出无尽的数据宝藏。
结束语
正如星星之火可以燎原,希望借助这些新兴的大数据技术研发企业能够引领中国走进大数据时代。事实上,众多国内企业需要摧枯拉朽的变革,需要透明度,需要逐步降低对廉价劳动力依赖。或许,未来在寻找新技术支持的过程中,大数据技术将会成为企业的“指南针“帮助企业走出“数据迷城“,实现变”数据荒原“为数据宝藏的远大目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21