
互联网+时代,企业如何运筹大数据落地
在互联网+和企业互联网化的趋势中,企业的运营模式正在发生一些革命性的转变。一方面,从企业自身的发展来看,企业正在迅速从产品导向走向客户导向,并且从延时运行转向实时运行,从流程驱动转向数据驱动。越来越多的企业希望从数据获取更多的价值,并且快速指导决策。可以说,从以往单纯的领导决策逐渐走向全员决策、全员创新,是一种更新的运营模式。
与此同时,另一方面,企业也开始更加注重产业生态的聚合力。企业互联网化正在迅速渗透到企业所在的整个生态圈。从供应商、服务商、渠道商,甚至最终的终端用户,企业都希望与他们建立一个密切的联系。在此过程中,一些新的业务模式,包括供应链优化,全渠道整合、产业链协同、智能制造、电子商务等新兴业务模式在迅速兴起。
面对现在企业运营模式的转变,谢东建议从两个维度来思考企业大数据的发展。第一个维度,企业现在处理的数据类型越来越多,企业要处理好海量交易数据、人工合成的大量数据、机器数据,以及社交网络数据等四类数据类型。第二个维度,企业越来越多的从关注自己企业内部业务数据到关注所处产业链的数据甚至整个生态圈的数据,甚至整个社会和它相关甚至不相关,或者看似不相关但是实际从深度挖掘相关的数据。
“面对大数据的发展,企业开展大数据管理和分析,并非是一蹴而就的,而是要经历不同阶段。企业要想做好大数据管理,如何正确解决数据管理架构问题、技术问题以及大数据应用问题是重中之重。”
谢东指出,在架构选择方面,要将一种架构支持所有应用的思路,转变为多种架构支撑多种应用的层面上,针对不同应用场景可以选择最佳架构。例如半结构化、非结构化数据处理要引用NoSQL、NewSQL,甚至Hadoop等新兴数据处理技术。而进入数据管理层面,需要经历孤立系统、数据集市、数据仓库以及统一元数据仓库等几个阶段。最后,在开始大数据分析建设方面,他建议必须遵循业务驱动、自上而下、价值最大化、全员应用这四大原则。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10