京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
看清大数据:是工具而非万能钥匙_数据分析师
当前大数据的概念几乎众所周知,“海量”似乎成了形容大数据的唯一词汇。
大数据之所以大,其中一个重要原因是,实体经济在互联网时代开始转型的过程中,一直在进行着数据的搬运工作——将线下业务中的数据一点一点的挪到线上。这种借助互联网形式的转型,从而在线上积累了大量的数据,进而形成了大体量的数据库。
一种观点认为,企业借助海量的数据形式就能产生大量的盈利,因为数据中包含着客户的消费需求、消费习惯、价值导向等诸多因素,而这些都可以借助数据的形式分析出来。企业依靠数据分析出来的结果,能够对市场进行精准的定位。海量的数据体量越大,企业对市场的定位越准,对企业而言,其制定满足市场需求的目标就会越清晰。所以在某种程度上,数据似乎成为了企业在互联网时代获得盈利的唯一法宝。
另外,借助海量的数据形式,通过分析,行业的流程化、新产业链的重构等形态都会较好的呈现出来,也便于企业寻找到新的利润空间,从而让企业深度掘金。
于是大数据似乎成了新时代背景下企业要想盈利便绕不开的贵人。
但是我们应该认识到,互联网只是一个时代进行到一定历史阶段出现的产物,转型倒逼传统企业寻找新的利润空间,这是电气时代、信息时代都会发生的事情,非常正常。
大数据在当前时代契合了互联网的本质属性,因为二者都是虚拟的,这也是时代发展到当前必然出现的现象。但是,企业若将转型的精力全部放在大数据的应用上,而无视其它盈利模式,在某种程度上反而得不偿失。
一方面,企业借助互联网产生盈利,这是新时期背景下企业的盈利模式。因为实体经济的萎靡不振,线下的道路几被堵死,在这种情况下,传统企业只能在线上寻找新的赢利空间。这种转向并不是企业在赶时髦,而实在是出于无奈。
另一方面,市场电商化过程中沉淀了大量数据,较好的适应了产业链的重构,于是很多具有轻资产性质的公司较早的进入了线上产业重构的时代浪潮中,并成为在大数据产生之前最早盈利的弄潮儿。大数据的产生无形之中又推动了这批弄潮儿向着更加广阔的盈利空间迈进,并产生新的盈利。由此,传统的企业在转型的过程中,眼睛里几乎被这些盈利的弄潮儿占据了,因此造成了一种假象:所有搞大数据的企业都是盈利的。被拍死在这波浪潮中的企业直接被无视掉了。
其实,现在线上的所谓大数据,体量还是极小的,真正大体量的数据还未被挖掘出来,或者说还没有被共享出来。目前,大体量的数据绝大部分仍旧存储在制造业、政府、传媒或银行中等待唤醒。目前市场上的数据处理软件在应对已经被释放出来的数据时,已经显得力不从心。相关的数据挖掘技术、数据智能处理技术、数据动态追踪手段尚需完备。
数据真正能为企业带来多大的效用,能否帮助企业在转型的过程中获得盈利,这也是众多的企业不得不面对的问题。在这种情况下,沉睡的更大体量的数据固然包含着更多对企业有效的信息,但是如何识别这样的有效信息,进而为企业盈利添柴加火,就更加难以确定了。
所以,传统企业一定要慎重对待当前互联网时代的所谓大数据概念,它不是企业转型的万能钥匙,更不是盈利的唯一手段。其作用,仅仅是时代转型过程中出现的一种工具,仅此而已。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18