京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据所引发的思考:是创业者乐园还是坟墓
现在都在谈大数据,大数据不仅在人们的工作和生活方面逐渐渗透,在对行业乃至就业方面都产生着非常大的影响。我们都知道,大数据从整体产业链划分可以分为IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层四个层次,对于现在的很多国内创业来说,对于数据应用层的创业机会最多。
现在创业是非常火热的一个话题,大数据同样也是,因此开始在IT行业内有很多人开始考虑如何将大数据和创业进行有机的结合,创业者如何利用大数据来促成并且推进自己的创业计划,本期我们就来说说创业和大数据之间的联系。
大数据技术给创业者带来什么
说到大数据,我们就不能不来说说大数据挖掘和分析,在现在很多大数据分析和挖掘方向当中,其中对创业最有帮助的就是创业者利用这两项技术来对企业走势,行业走势进行分析和了解。
国内现在很多的大型IT企业一般都不会将数据挖掘和分析工作交给外包公司来做,一般都是会在自己公司的内部成立专门负责此项技术的专业团队来完成,这样一来能够减少成本,二来可以有效的保障企业大数据的安全。
现在我们国内也有很多为大型企业进行数据分析的公司,这种公司一般面向的行业广、服务范围广,如同服务电信、金融、医药等行业,为企业提供各方面的数据分析和挖掘服务,包括信用评级、精准营销、CRM和关联推荐等,这些企业的挑战在于每次服务都不够标准化,不容易形成的规模效应。
电子商务也是近几年非常火爆的一个话题,由于很多中小电商企业本身就不盈利,所以大数据公司直接从这些电商企业赚钱会比较有挑战。但这种服务方式的好处在于采集了电商企业的相应用户数据,服务的中小电商企业越多,采集的数据越多,从而形成一个比较大的用户购买行为和用户特征数据库,这个数据库就本身的价值就非常大。
数据可视化依旧重要
我们以前的很多文章都在聊数据的可视化,数据可视化对于大数据技术应用来说是非常重要的,对于用户来说,将自己的数据掌握在自己手里,是现在越来越多用户的需求。在大数据可视化方向,通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据,有利于决策者挖掘数据的商业价值,进而有助于大数据的发展。
很多公司也在开展相应的研究,试图把可视化引入不同的数据分析和展示的产品中。在大数据可视化方向的创业,大数据公司主要是帮助企业对大数据以更专业、更容易读懂、更美观的展示,形成专业的数据图表。
如何看待大数据创业方案
对于创业者来说,如何针对大数据技术来进行数据挖掘标准化的建设和应用是首要的问题,大数据技术在解决方案层面一般需要解决两个问题,一个就是建立一个标准化的数据挖掘工具,另一个就是标准化的数据分析产品从何而来,解决了这两类问题,大数据对于创业者来说才能算是有点意义。
我们为什么在谈标准化?原因很简单,根据国内权威调查公司调查数据显示,目前国内网民数量已经接近7亿,其中有将近86%的人是通过不同的移动终端接入的,因此导致的现象就是,接入互联网终端数量会暴增,种类会暴增,数据量更是成指数倍在增长,那么建立一个大数据挖掘和分析的标准,也就成为了刚需。
大数据技术现在已经渗透到我们生活和工作的方方面面,对于创业者也不例外,在建立大数据分析体系的过程当中,如何利用大数据平台来更好的扩展应用,提升平台服务能力,是值得我们去深思的
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