京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
哪个行业应该更多地投资在大数据上?
对于这个行业投资#大数据#的问题,至少下面两个方面的理解: 哪个行业应该考虑在大数据以及分析上面进行高于总体平均水平的投资?哪个行业在一开始采用大数据战略的公司数量比较少,因此,有很多公司需要“唤醒服务”。
为了回答第一个问题,我们来看看不同行业在大数据方面花费的平均水平的调查(Exhibit VII-1)
Exhibit VII-1: 哪个行业在大数据中花费最多?
Q14 :2012每个行业公司在大数据上的平均花费。(百万美元)
四种行业——电信,旅游相关,高科技还有银行/金融服务——告诉我们他们在大数据上的花费远远高于平均行业水平。那么这些行业有什么共同点呢?首先,他们有大量的客户交互行为(特别是线上的)。另外,根据我们的数据显示,他们中有三个从网络订单中产生高过平均水平的收入。
Exhibit VII-2:
每个行业从网络订单中收入的百分比。2012每个行业的客户收入中网络订单的占比情况
如果你的公司不是互联网公司,那么,你很容易认为大数据跟你的关系不大。理由是现在客户跟公司交互的方式一般是在线的远远超过从他们网站的进行交易。这种电子交互的案例比比皆是:社交媒体工具例如Facebook,Twitter 和Pinterest;用户在他们的电话上面的手机应用;机器上的传感器会把他们的生命体征反馈给设备制造商等。
如果你只是单纯地看那些大数据的早期采用者——那些互联网公司持续地修补它们的网站并对他们网站上的浏览数据进行挖掘,从而给他们的客户销售更多他们想要的——那么你就很有可能错过下一个大数据应用的浪潮。这些大数据应用者,例如通用电气,就会用大数据来查明欺诈,预测机器故障,以及在一些其他产品上面去使用并且对传统企业的业务进行改善。
现在让我们来看一下我们提出的第二个问题:在哪个行业是比较少公司开始使用大数据,因此这些行业的很多公司需要一个“唤醒”机制。通过我们的调查,我们发现在下面四个行业,只有一小部分公司在大数据上的预计投资回报超过50%: 日用消费品(只有9%的公司的投资回报率是>50%)公用事业(15%)保险业(17%)媒体与娱乐(19%)
这预示着一个信号:这些行业中的大多数公司离行业内的佼佼者还有很长的一段距离。
另外一个方法去阐述哪种行业的公司在大数据方面具有最大的机会,就是要明白它们是不是在押注“最划算的赌局”——那些行业尽管进行最低的大数据投资都能够得到很丰厚的回报。(例如,大数据支出占收入的百分之一)。
Exhibit VII-3 展示了能源与资源,生命科学,旅游相关,银行,保险以及重工业的这些数据。
Exhibit VII-3:谁是获利最多的赢家并且将最求更多?
画成2*2的表格,数据看起来是这样的:
Exhibit VII-4: 通过投资回报率和大数据的花费来划分行业
大数据花费(平均行业收入的百分比)
对于看待那些大数据方面领先的行业,有很多不同的观点。不过在我们调查的这12个行业内,有一点是毋庸置疑的:大数据应用的佼佼者花费在大数据的投资是那些落后者的3倍,在2012年中。佼佼者的平均花费是2400万美元,而对于落后者,则是700万美元。(看Exhibit VII-5。)似乎需要一定的基础投资在大数据上,才能够保证进行这场高水平的游戏。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26