京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“互联网+”第一步是改造互联网自己_数据分析师培训
“互联网+”的概念很热,互联网行业也很兴奋,这毕竟是互联网行业提出的概念,也是互联网成功的标志,传统行业要加上互联网,意味了互联网会有更大的发展机会。
我看“互联网+”,不仅是一次互联网行业的机会,同时也是一次互联网业的革命,传统行业面临了改造,互联网行业是不是面临了改造?是不是它有能力改造传统行业,而自己不被改造呢?我认为“互联网+”的第一步是要改造互联网。
大家都知道,传统的互联网是一个开放的平台,这样的一个体系,只是更多的服务器连进去,没有中心,没有管理层,这样才能在战争中,不会被打击核心,导致完全被破坏。这个系统最强大的力量,就是信息传输的无障碍。所以最早的互联网人一直尊崇的精神是自由、开放、共享。也正是凭借这个精神和技术特质,它很短时间就改变了世界,渗透到世界的各个领域。但是随着技术的发展,尤其面向一个“互联网+”的时代,无论是技术层面还是业务模式层面,传统互联网都出现了软肋,以现在互联网的能力它是不可能改造传统行业,甚至有一天自己也会被改造。如果互联网要走向“互联网+”时代,第一步就是需要改造自己。
1.打破互联网封闭性
这个问题可能会有些人觉得奇怪,互联网不是开放的吗?是,大的互联网是开放的,但是互联网业务的本质是封闭的,是对抗的。在传统的通信领域,电话是互通的,短信是互通的,业务是全世界可以在不同公司之间进行漫游的,甚至网络也是可以共用的。有强大的国际组织进行协调和沟通。包括频谱、通信标准都是通过协商是一致的。互联网显然它在基础上是一个开放的网络,但是到业务层面上,所有的即时通信,没有一个可以互通,电子支付不能互用,电子商务公司相互封锁,几个大的平台对竞争对手进行封堵。这种情况如果不被改造,这种思维被带到传统行业中。试想一个智能交通体系,北京的系统,不接受上海的车,上海的卡不能到杭州用。电子支付搞出很多支付卡,不同的业务要用不同的卡,不同的ID,不同的密码,用户的手机、指头、脸被搞成几套密码。不说用了,想想都累。显然今天互联网的封闭性是不能适应未来智能互联网发展,必须要有标准组织,要有互通。
2.提升大数据的分析与共享能力
互联网最大的价值是形成了大量的数据积累,今天的年轻人,你看过什么书,去过什么地方,有什么朋友,和朋友聊过什么,喜欢什么,爱好是什么,买过什么东西,搜索什么内容,都会有记录。如果要是结合传统领域的记录与信息,你去过什么地方,住过什么酒店,生过什么病,吃过什么药。这些都会留下大量的数据。
把所有的有价值的数据,在保护隐私,在安全的前提下,进行挖掘、分析,形成有价值的服务,最后形成整合能力。这是未来的一个大机会,也是下一步智能互联网最有价值的能力。传统互联网确实已经有了数据记录能力,但是数据的挖掘、分析还是远远不够,尤其是数据的互通完全没有,其实我们今天说到所有的大数据都是隔绝,都是一些独立的点与孤岛,而不能形成有效的整合服务。
大数据必须要有整合与共享,要有数据的共通,现在的互联网结构和业态,根本不能适应这样一个要求,能力还是非常缺乏。必须通过形成新的架构,形成共通与共享能力。这样才能让大数据变得更有价值。
3.提升互联网的安全能力
互联网最大的价值是一个自由、开放、共享的网络,它一开始就没有管理层。所以互联网才能在几十年中形成了高速度发展,但是安全问题一直是它面对最复杂的问题。在最初互联网业务中,新闻信息、搜索这类的业务,因为用户并不重要,所以基本没有安全机制,所有的安全机制是防止网站被别人攻击,内容被删除和篡改,但是互联网开始出现电子商务和支付业务时,安全就成为一个极大的问题,这些年,不断听到用户信息被泄露的消息,而某些网站的安全机制与防御能力可以说是极差。
面对一个智能互联网时代,加入的众多传统行业,它就远不是一些普通信息,甚至不仅是一些用户资料,它关系了用户的资金、隐私的安全,还有企业的信誉。这必须要用新的安全机制来进行保护,尤其是智能交通、移动医疗、健康管理这些加入到“互联网+”的体系中,安全就是更大的问题。
传统的互联网中,安全问题没有那么大,即使信息泄露这样的情况,只要没有造成较大的损害,用户一般也不会追求网站的责任,到今天所有互联网的安全问题,我没有看到一次严厉的惩罚,互联网公司的态度也是尽其所能,用户也有一定宽容的态度。但是智能互联网时代,却是完全不同,要承担的责任会更多,面对的问题更复杂。对安全的需要更严苛。这方面传统互联网其实是存在很多的问题。
4.形成和智能感应的接口和能力
说“互联网+”时,我们很多人理解还是把传统行业搬到线上,让传统行业触网,或是利用互联网进行传播,进行推广。而对于智能互联网带来的变化和机会却提的较少。在互联网已经完成了信息的无障碍传输的基础上,下一次信息革命,核心点已经不再是无障碍传输,大量的智能设备需要和网络连起来,并且形成整合,产业新的业务与业态。以滴滴打车为例,这样一个业务的产生,不仅是互联网的传输能力,它是必须以电子地图、导航、电子支付为基础,离开了这些能力,其实滴滴就是没有价值,这些能力的形成、完善,并且成为有价值的服务,要远远比基于互联网的交流、沟通、信息传送要困难。
今天互联网的信息传送能力已经足够强大和完善,但是把更多智能感应能力加入到业务体系中,不但聚焦于软件与服务能力,还要形成硬件的研发、整合能力,把软件和硬件结合起来,才能形成一座互联网和传统行业的桥梁。这些方面互联网行业的准备还是太少,能力也远远不够。
说到“互联网+”,互联网都等着去拯救别人,它们要加上传统行业,传统行业不加互联网就不行,其实互联网真是准备好了,自己真是有能力帮助行业提升、成长,形成强大的能力?我相信是有机会,这个机会是建立在互联网行业改造好自己的前提下。
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