正确运用避免陷入大数据的“陷阱”
通常,对于新的IT关键词必定会出现“反对派”。最近,“大数据”就成为被攻击的对象,诸如“大数据失败论”等论调也明显增加。
业界对大数据抱着极大的期待,这一点从大量的大数据研讨会和展示会风潮就足以证明。这些年来,除了云计算浪潮,缺乏热烈话题的IT业界而言,大数据是期待已久的大型关键词,也许大数据会成为恢复业界活力的强心剂。
与此同时,日本政府提出新的IT战略--“将行政数据向民间开发,以便不断创造新商务”。也就是说,如何有效利用数据,推动商业成功,业已成为国家战略的一环。
虽然笔者既不是强烈的赞成派也不是反对派,但通过以往的采访经验,对处理数据的难度有着清醒的认识。更何况涉及到大数据,其难度显而易见。
笔者周边很多人对大数据也有着各种不同的看法,提出各种问题。当然这些对于IT业界的读者而言,都是理所当然的事情,笔者说这些也许是班门弄斧了。但是,正是这些众所周知的道理通常也是非常重要不可忽视的。因此,下面笔者将重新提出大数据的“陷阱”,探讨如何才能避免运用大数据的失败。
是否真正需要大量的数据
首先,必须明确的一点是,是否真正需要大量的数据。
在一次活动中,一位统计分析的专家在谈到大数据时说:“本来统计分析学是如何通过少量的取样,去了解事务整体的学问。例如,电视的收视率调查就是一个典型的事例,这类调查就是通过极少的样本,来掌握日本全国的收视状况。如果目的明确,并不需要大量的数据。”
由于上述言论出自目前作为“数据科学家”备受瞩目的统计分析方面的专家之口,让笔者不禁大吃一惊。这就是说,只要有一定量的数据,无关数据数量,分析的结果并不会有很大的差别。如果果真如此,不禁让人产生怀疑,即到底大数据是为何而存在。
听到上述观点,使人感到大数据所面临的矛盾的应当不仅仅是笔者一人。本以为通过大数据分析,满怀期待能够发现以往没有认识到的新的东西,但有时其结果不过是已有所知的事实而已。如果企业为系统开发投入数十亿日元,得出的不过是证明资深职员“经验”的结论,这也未免让人难以接受。
正因为如此,就有必要重新考虑为何需要大数据这一问题。例如,企业需要明确通过将有交易往来的公司和社交媒体等本企业外的大量数据进行组合,是为达到何种目的等,即有必要事先制定大数据的目标。
数据的“质量”有无问题
第二点是由谁来维护大量的数据,即数据的“质量”如何能够得到保障。
笔者曾听说这样一件事。某企业的总经理每个月都会收到有交易往来的IT供应商的宣传(PR)杂志,但收件人的头衔不是“总经理”,而是他曾经兼任公司CIO时的头衔“常务董事”。虽然将头衔搞错,但还是都能收到,因此并没有太在意。但当这家IT供应商的总经理到公司进行礼节性拜访时,就提出了希望改一下头衔的想法。
而这家IT供应商的新的卖点是大数据,公司的总经理当场表示回去马上会进行修改。起初以为这点事情对于运营大数据业务的IT供应商而言不过是举手之劳,一定会进行纠正。但是,等到下一个月他收到的的PR杂志时,发现收件人的头衔仍然是“常务董事”。这位总经理通过两本PR杂志感到仿佛看到了大数据的现状,因此他非常失望地说:“归根到底IT供应商并没有维护顾客数据库”。
上述例子虽然是顾客数据,而不仅仅是顾客数据,说到大数据必然还需要处理很多各种各样的企业外部的数据。但是,这些数据是否是最新数据,其数据的精确度又如何等数据的“质量”就会非常重要。分析出处不明的数据将毫无意义。如果顾客数据不能随时进行维护,也就不会产生任何价值。不应当将当初以为是宝山的大数据,变成一座堆满垃圾的山。
是否忽视了现场职工的工作干劲
第三点就是企业不仅应当努力培养数据科学家,同时也需要提升现场职员的分析数据的能力。如果在店头等现场直接接触顾客的员工变得“擅长数字”,他们也能够常常通过数据考虑事情并进行判断,这样的企业必定会强大起来。
例如,有一家超市的店头销售员就从与顾客的对话中得到启发,通过购进新的商品或是改变商品陈列的方法,提升了销售额。又比如,在特快列车上负责销售的员工,发现似乎“可吸烟座位的咖啡畅销”,当他整理出不同列车的销售业绩,结果发现确实是如此。于是决定在吸烟车厢集中推销咖啡,结果咖啡的销售量明显增加。
当然,通过现场增加的销售额,也许和利用大数据获得的销售数字相比很小,而且其分析能力也远远不及数据科学家。但是即便如此,如果通过将这种方式横向拓展到其他现场,积累的数字也会非常可观。同时,最为重要的是,这种方式能够提升现场员工的工作动力。
实际上,某零售企业自从将其销售分析统一由总公司实施后,店头员工就失去干劲,甚至出现退职的员工。这说明只依靠上级的指令,则会降低现场的职业道德。因此,这家公司决定给予现场员工自由分析判断的职能,由此店头又重新恢复了活力。虽然大数据非常重要,但是如果将权限集中在某些部门,则会导致现场丧失工作干劲。
以上三点实际上不仅仅对大数据而言非常重要,而且同时适用于整个信息系统。大数据是IT业界期待已久的关键词,为使其成长壮大,就需要脚踏实地的努力,而不应被其华丽的部分所束缚摆弄。正因为如此,笔者认为提出的上述三点需要重新铭记心中。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14