京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
毫无疑问,各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中,几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域,并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业,具体来说,软件和自动化是最基本的术语,并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言,企业更关心的是敏捷性和创新性,通过大数据技术,可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新,而且还具有预测未来发展趋势的能力,使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因究竟:
大数据是企业核心竞争力,也是公司的软实力
大数据席卷了全球,并带来了惊人的利益,这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益,这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术,为客户提供高端服务。
“采用大数据,云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》
在戴尔开展的一项调查中显示,采用大数据、云计算以及移动战略的企业中,优势更加明显,也就是,这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用,在这一结果令人惊讶不已。
虽然大数据尚处于初级阶段,但通过在处理过程中,融合这一理念,将为企业赢得50%的利润。显然,在如今的商业中,大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
掌握数据能力,开采“暗数据”
全球著名的咨询公司Gartner公司对暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产,通常不能用于其他目的”。
然而,大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用,并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富,这一点令人惊讶不已。通过大数据分析,这些公司可以加快流程,从而降低运营成本。
软件正在吞噬整个世界 数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中,如果无法分析当前或未来的趋势,任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点,对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下,业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求,可以以许多方式使组织受益。
决策指导 更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代,人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式,但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手,做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定,而且应该尽可能做出又快又明智的决定,使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据,从而有助于管理者以系统的方式分析其决策,并在需要时采取替代方法。
以用户为中心 用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物,在相关信息帮助下,对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的,因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好,这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
例如,亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力,从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势,并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息,从而来为客户服务。此外,亚马逊通过实时监控全球15亿种产品,成功满足了客户的需求。
通过数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大,因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而,公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山,让分析师和工程师深入研究,并提供新颖而又有意义的见解。
经过这番分析,有一件事值得肯定的是,这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端,并伴随着强大的实时大数据分析能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31