京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智慧数据避免企业成为大数据落伍者
不可回避,我们生活在一个大数据的时代。不仅美国等超级大国将大数据定位为国家战略,将大数据成为“未来新石油”,商业企业亦能从大数据中寻找金矿,成为制胜未来的法宝。
在数据分析时代,数据已经给企业创造了价值。如很多年前,银行就可以通过数据分析,实现针对信用卡用户的精准营销,同样,在政府公共事业管理当中,数据能够帮助政府实现公共资源配置的优化,服务广大市民。
随着互联网和互联网的推动,我们从传统的数据时代跃入了大数据时代的。大数据具有4V特点——数据体量巨大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、价值密度低(Value)、处理速度快(Velocity) ,大数据的积累和沉淀,以及大数据分析技术的演进将进一步给企业创造商业价值,也为个人生活带去便利。但是如何收集、分析、使用和挖掘大数据价值也是商业企业面临的难题。
“分析工具和具有分析技能的人,将成为推动世界经济向前发展的主要动力。” Ptak,Neol and Associates公司的分析师Mike Karp说,关于大数据的最重要的特点是“大”、“多样化”,传统的数据处理工具或存储管理技术不能充分处理它。因此,在竞争激烈的行业划分中,是否能结合业务发展将这些数据转为可利用的知识和智慧,已成为行业领导者和落伍者之间的关键区分。
随着近年来行业信息化的深入发展和互联网的多维应用,政府、企业、机构等积累了海量的“大”数据,这些海量数据广泛分布于产品开发、市场营销、客服服务、供应链等各个环节,并以文件、音频、视频等多种形态结构化和非结构化存在。不少机构持续加大在大数据上的投资,引入商业智能、数据仓库、数据治理、Hadoop、模式识别、人工智能、数据挖掘等大数据技术和方法,以满足创新性分析的需求。
籍此,文思海辉提出了“Smart Data”智慧数据发展战略,所谓“Smart Data”,即是基于大数据基础上的商业智能和大数据分析理念、工具和方法论。从而帮助企业挖掘和提升数据应用价值,引领客户“全面地发掘大数据价值”。
在文思海辉商业智能事业部副总裁、大数据专家贾丕星看来,大数据已经成为很多商业企业的核心战略,大数据应用涉及整个企业的核心决策流程,为企业适应市场、改变商业模式而加速。在文思海辉的战略规划中,将以大数据为基础,通过自身咨询、解决方案和外包开发服务,帮助企业和政府打造智慧商务、智慧金融、智慧城市和智慧制造等有价值的应用体系。
他分析,从整个数据价值链来看,数据收集和存储之后,进行处理变成有价值的信息,之后要从信息变成知识,即针对商业企业所要解决的问题出发,通过数据分析和预测,发现原因,寻找解决方法,这是新一代大数据分析的关键部分。而更为重要的是,在分析之后,要把它嵌入到企业的业务流程当中,能够对这些问题采取行动,使得整个数据的应用和价值链形成闭环回路。如果没有高性能的分析工具以及适合大数据的分析方法,大数据的价值将无法得到释放,大数据的堆积后的海量数据将逐步变成无用的垃圾,同时占用大量的存储。
美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默说,大数据是指非常“膨胀”的数据集,大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来,为我们的决策服务。
贾丕星指出,在全球深度联合和融合的大数据时代,大数据已经成为商业竞争的重要基本要素,不仅体现在支撑业务运营和决策上,也将成为企业和机构提升竞争力和创新能力的强力引擎。各行业都需要从无处不在的数据中挖掘价值,这是每个大型企业管理者都需要深入思考的问题。中国大数据市场将进入高速发展时期,大量具有远见的企业正在启动大数据战略和项目,而这也带来对Smart Data需求的飙升。在大数据时代,中国拥有庞大的信息资源和用户市场需求,企业将拥有更多通过大数据支持的创新服务脱颖而出的机会,如果不能从大数据和智慧数据的世界中获益,就可能会输掉未来的竞争。
总之,利用智慧数据对商业数据的深刻动车,才能让你把握未来,成为大数据时代的领导者,而避免成为落伍者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31