
并非所有企业都适用大数据_数据分析师
泡沫未裂,但大数据应用在国内已显雏形。 伊利乳业采用终端管理技术,聚合零售终端店面销售所带来的零散数据,让销售计划不再靠拍脑袋完成;山东省一批以“大数据”为标签的旅游网站,能够根据旅游者此前的购买行为,为不同的旅游者提供针对性的服务;国内高科技公司同方股份有限公司正计划为大数据研究成立一个专项部门…… 然而,笔者认为,不是所有企业都适用大数据。上不上大数据要从企业实际情况和具体需求出发,企业只有具备人才培养、资金投入、技术平台等全面保障才能获取数据价值。 首先,数据分析师的培养是最重要的。
“大数据的炒作已达高峰。大数据泡沫的存在不是因为数据的作用被夸大,而是真正具备分析能力的数据分析师凤毛麟角,故未让大数据更好地发挥价值。”同方数据资源事业部副总经理席壮华在接受记者采访时说。《哈佛商业评论》认为数据分析师是“21世纪最性感的职业”,海量数据刨金的诱惑、超高的技能需求让数据分析师成为紧缺人才。“同方股份的专项大数据计划,除了资金投入,更关键的是培养人才,扶植大数据产业的发展。”席壮华说。 金融、医疗等领域植入大数据,复合型人才更是不可或缺。中国工程院院士韦钰曾表示,生物医学引入大数据,当务之急是解决生物医学和信息科学兼通的复合型人才缺乏问题。
其次,大数据真的很贵,企业要衡量决定是否投入大数据。据了解,Facebook每天存储约100TB的用户数据;NASA每天要处理约24TB的数据。惊人数据背后是高昂的费用按照亚马逊Redshift定价,NASA需要为45天数据存储服务支付超过100万美元。 笔者曾采访过几家企业的CIO,他们多数表示企业日常所需要处理的数据并不是很大,而且数据存储和处理的成本实在太高,按他们的预算无法承受大数据部署的成本。
最后,若应用大数据,企业要选择成熟的大数据平台,且要和数据仓库有高性能的连接,易于让不同人员应用,根据业务需求让技术人员利用平台去快速提升数据的价值。这是企业需要资金、技术投入的“大头”,也是企业值得做功课的地方。 大数据擅长的是锦上添花而非雪中送炭,如果企业该做的事情没做好,就别指望大数据能帮忙。正如席壮华告诉记者的,只有重视技术平台、恰当地投入资金、能吸引优秀数据分析人才的企业,才能在大数据时代有所斩获。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07