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
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30