京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据之后,谁将为时代冠名_数据分析师考试
在一次互联网思维的学习讨论会上,大家当然讨论了大数据时代和大数据的思维,当然,大数据思维是互联网思维的特点之一。
“您每天敲击一次键盘,都会成为这个时代的大数据的一部分”。
这是“中国之声”的广告词。
“大数据”因互联网而成为这个时代的一个显著特征,并成功的赢取了时代金矿的美誉。数据的价值得到空前的重视,“谁掌握了数据,谁就掌握了未来”。“数据是重要的资产”。“数据只有开放互联才能成为大数据,才能发掘出价值”。当人们津津乐道大数据是如何成为时代的新宠时,似乎各行各业都离不开大数据了。
而事实上,大数据给我们到底带来了什么呢?我们究竟在大数据上获得了哪些利益呢?未来又能获得什么利益呢?尽管全球的IT精英都在绞尽脑汁的发掘和鼓吹大数据的价值,乃至国家政策也受此影响。但如果对上述问题没有得到清晰的答案,这样的影响多少存在逻辑上的盲目。
理智地思考:大数据为何产生?
因为有了计算机,才有数据。数据是计算机的食物和产物。
因为计算机爆发式的增长,导致作为其食物和产物的数据爆发式增长。
计算机的联网,自然带来其食物和产物的相互纠连。
计算机为什么要吃进数据和吐出数据?因为数据里面有我们人类需要的信息。
数据的纠连,背后是信息的关联。
即使在没有计算机的年代,信息的关联原本就存在,构成我们人类的信息世界。
那时的信息世界虽然运行缓慢,相互阻隔比较严重,但至少是清澈见底,让我们气定神闲的。
计算机在信息世界的出现,相当于蒸汽机在工业世界中的出现。
工业革命带来的是什么?产品生产效率的大幅提高和自然资源的快速消耗及生态环境的剧烈破坏,当然,还有科技的进步。
那么,信息革命带来的是?信息处理效率和范围不断提升和数据的快速膨胀,有谁想到过,和工业革命之对生态环境的剧烈破坏,信息革命对应的影响是什么?如果是破坏,破坏了什么?如果我们想都没想到过这个破坏确实可能存在,如果实际是存在的,会意味着什么?意味着人类在未觉醒的状态下,在拼命发展着一种对自己的某个世界可能带来巨大影响的技术。不像工业革命带来对自然环境的污染和破坏可以让人类直接得到相应的惩罚而觉醒。信息革命如果能带来破坏,则一定是对人类信息世界的生态环境的剧烈破坏。
信息革命可能如何来破坏人类信息世界的生态环境的呢?
在原来人类的信息世界的生态环境中,虽数据量不大,但数据的信息密度大。虽数据复制传输慢,但垃圾数据少。自从有了计算机,特别是有了互联网,数据对信息的吞噬是极其野蛮和不受约束的。数据量是很大,数据的类也很多,关联的范围也很广,但信息的密度却急剧下降。由于数据的传输和复制的速度急速提高,垃圾数据更是野蛮生长不受控制。这便是对大数据的来由的另一种看法。
确实,大数据的产生,给我们带来了在前所未有的宏观层次得到数据证实的信息,但是,这些信息,实际和人类凭直觉得到的信息也无太多的差别。相反,庞大的数据支撑下的“数据说话”的思维,让人类越来越丧失了宏观的直觉和思考的能力。
所以,大数据时代,实际是个什么时代?对这点的清醒认知,对把控人类技术发展的下一个时代确实非常重要。倘若迷糊,下一个时代是“大失控”时代,就不仅仅是科技作品中的预言了。
倘若我们清醒过来,认识到大数据的危害,我们则可能利用大数据技术升级,反过来治理大数据的危害,正象我们在后工业革命时期所做的那样,环保和生态事业在新的技术支撑下,得以发展。
倘若我们做到了后者,那么,大数据时代的下一个时代,必然是个“大整合”的时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21