京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据企业应该避免的几大错误_数据分析师考试
如果企业改变它对大数据的想法,大数据会改变企业的思路。这听起来有些像禅宗心印 (Zen Koan)。不过,这是获得突破性见解的关键:你的眼光必须超越思想的限制,思考和询问你希望从拥有的数据中得到什么。
尽管如此,许多机构出人意料地没有把这种新的思想应用到自己的大数据计划中,结果导致严重的计划失败。
错误的想法,也就是“大数据的错误”,有三个主要方面。如果不解决这些错误想法,这些错误将直接导致一些欠考虑的计划,不能提供有意义的商业价值。
由于害怕失去机会,许多机构仓促地实施大数据基础设施项目,以避免落后。麻省理工学院《史隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)发表的一篇调查报告指出,大数据的迅速流行导致一些大型企业的执行委员会向管理人员发出如下指令:“我们不知道大数据是什么,但是,我们最好立即解决大数据的问题。”
这种下意识的反应已经导致出现一些无法实现的计划,如盲目地建造Hadoop(分布式计算)集群,含糊的目标是用12至24个月的时间,没有考虑如何帮助提高收入、节省成本或者提高竞争力的实际应用案例。这种仓促的决定显然会使大数据计划失败。
本文作者Attivio公司产品营销主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近发现“大数据”这个词汇有许多竞争的定义,这些定义限制了这个词汇的实用性。例如,早些时候的定义让“大”等于“量”。这个定义是不完善的,并且仍然在坚持。许多人仍然错误地认为大数据是Hadoop的同义词。
这是一个问题,因为把重点放在量的方面将导致大错误。这是《哈佛商业评论》最近发表的一篇题为“更大的数据会导致更好的决策吗?”的博客文章提出的警告。这篇文章的作者引述长期的研究结果称,决策者经常为了提升自我或者证明现有的想法而有选择地使用和解释信息。仅仅增加数据量不会对目前常规的企业想法构成挑战。
这也许是许多企业设法利用庞大的数据量,只有少数企业真正取得成功的原因。这个问题的解决方案不是重新制定一个决策过程,而是重新制定一个机构的战略,不是把量作为主要技术重点,而是把管理多样性作为重点!
《哈佛商业评论》那篇文章的作者还指出,“大量”实际上过时了;金融服务公司几十年以来一直有大量的数据。目前真正新的东西是信息资源的多样性。这些资源将产生新的商业见识。
这篇文章指出,多样性的商业团队比单一的商业团队更有创造力;多种数据合并在一起会产生同样的好处。因此,我们不能说数量大的数据会导致更好的决策,而是把使用新技术、处理过程和技能的许多点连接起来的多样性的数据会导致更好的决策。通过一个统一信息接入平台,这些点的连接会迅速完成。
设想一下,把相关的和分析交易数据库与客户在社交媒体、网站、电子邮件、即时消息聊天和呼叫中心记录等地方发表的喜欢或不喜欢的意见组合在一起,其结果是一个对客户解决方案的真正的全方位的看法。这个客户解决方案提供新的可执行的见解,在最大限度提升客户服务、忠诚度以及成功的追加销售和交叉销售的同时减少客户流失。这是大数据多样性的业务转型的力量。
重要的是需要指出,越来越多的证据表明,开始获得真正的改变游戏规则的回报的机构认识到,这是通过管理多样化的信息实现的。例如,上述大数据调查报告指出,受访的大企业都谈到管理各种数据和集成多种来源的信息。这是企业使用大数据的重点。这包括使用非结构化数据。
因此,如果你的机构还没有探索把管理多样性数据作为大数据商业价值的主要推动因素和技术重点,你的机构现在要在竞争对手采取行动之前把这个工作摆正优先的位置。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16