京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的关键不是“大”,而是你真的需要它吗?
诸如我们听到的、看到的和正在自觉或不自觉地参与的,大数据已成为一项大工程,它无处不在。我们对待它就像在迎接自己的终生伴侣,兴奋之情溢于言表。每个人都在想:“嘿,大数据时代来了,我能从中得到什么好处呢?”从社交媒体、初创公司到北京的中关村,人们都在研究和部署大数据。
但是,正如前面我们提到的,大数据不是无源之水,你需要一个充足的理由来为它打开大门,让它进入你的世界;同时,你还需要为此付出不菲的代价。大多数公司缺乏预算,它们花不了大价钱来部署大数据技术解决方案,也请不起相关团队和大数据工程师。
大数据首先是一项产业,根据一份报告显示,2012年大数据带动了全球近300亿美元的IT支出,预计再过4年这个数字将超过2500亿美元。还有许多新兴国家难以预料的市场空间没有计算在内。要知道,这几乎是一个中等发达国家的全年国内经济总产值了。
那些使用大数据的辉煌案例到处都是,但距离某些特定人群总是如此遥远。比如,脸书的推广人员骄傲地说,他们每天要存储大约100TB的用户数据;美国国家安全局(NSA)每天要处理约24TB的数据。惊人的数字!确实令我们印象深刻。可是处理这些数据所需要的成本是多少呢?根据一项公开资料显示,NSA需要为45天的数据存储服务支付超过百万美元的费用,这个成本还在继续增加。在我几年的走访中,大多数公司的CIO也对我说,他们的预算支付不起大数据部署的成本。
所以,这是昂贵的门槛——公司如果想获得大数据服务,第一件要解决的事情就是提供充足的财务预算。
没钱?对不起,这不是卖白菜,也不是批发廉价商品或请几个经理人那么简单。因此我经常听到人们抱怨:“大数据太贵了!”个人和企业都在仰天叹息,但同时又充满渴望。问题是,你真的需要它吗?
数据存储和处理的成本如此之高,成本变成了阻碍每一个人拥抱大数据的最大障碍,就像其他一切新生事物一样。以至于我们普通人——中小企业需要寻求其他的解决方案,让规模较小的公司和个体不被“大数据”拒之门外。
方案一:大数据的关键不是“大”。
大数据就一定“大”吗?虽然全球最大的科技公司都需要和PB级规模的数据打交道,它们当之无愧地成为对海量数据处理达到星级服务的用户。然而,我们的研究也表明,另外有95%的公司通常只需要使用0.5TB到40TB的数据,甚至更少。
脸书和NSA的故事并不能拿来作为普及版案例,它们不是常态。事实是,大公司的方案没有必要成为中小公司效仿的版本。在全美有5万多家公司的员工只有20到500人,它们大部分都有解决数据问题的需求,但它们并没有向脸书和NSA看齐,去建立一个成本高昂的数据帝国。
所以你看到,大数据市场最大的需求并不是那些居于世界前500强的大公司,而是排名在500到5万之间的公司。我们为何只关注那些极少数的例外,而忽视了普通的需求者呢?
将自己排除在PB级规模数据需求的用户之外,我们才有可能找到真正的方案。当大数据向我们走来时,我们应尽可能选择一个较小的接口,一样能享受同等的服务和便捷。
方案二:确定你是否真的需要它。
在向人们普及大数据时我经常在想,如果我们改变了大数据的定义,会发生什么?换一个角度,用更宏观的思维来思考它,你就能够跳出来,站在自我需求的角度去进行思考。
我们不妨这样考虑:“大数据是一种主观状态,它描述的是一个公司(个人)的基础架构(现状)无法满足其对于数据处理的需求时的情形。”
从某种意义上来说,这个判断是“灰色”的,可能没有人们想象的那么灿烂美好。没有需求就不需要大数据。不过它更贴近事实:不是所有人都必须与大数据时代接轨,当你看到它扑面而来时,你要做的第一件事是确定自己是否真的需要它,然后再采取恰当的行动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 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 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11