
大数据产业未来的瓶颈在哪里
总结下来,在德勤的分析看来,真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节:
第一、数据收集和提取的合法性,数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。任何企业或机构从人群中提取私人数据,用户都有知情权,将用户的隐私数据用于商业行为时,都需要得到用户的认可。然而,目前,中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都大大滞后于大数据的发展速度。
未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带,当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后,相关
的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是,尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔,但是由于受到数据采集的限制,能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将大大限制大数据的商业应用。
第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握,单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据是无法了解产业链各个环节数据之间的关系,因此对消费者做出的判断和影响十分有限。
在一些信息不对称比较明显的行业,例如银行业以及保险业,企业之间数据共享的需求更为迫切。例如,银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库,让其成员能够了解到单个用户的信用记录,消除担保方和消费者之间的信息不对称,让交易进行的更为顺利。然而,在很多情况下,这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在,企业在共享数据之前,需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外,当很多商家合作起来,很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失,影响到竞争的公平性。
大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来,提供全方位立体的数据绘图,力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而,交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系,如果没有中立的第三方机构出面,协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则,将大大限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。
第三、大数据结论的解读和应用。大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联,但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中?如何制定可执行方案应用大数据的结论?这些问题要求执行者不但能够解读大数据,同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。
在这一环节中,人的因素成为制胜关键。从技术角度,执行人需要理解大数据技术,能够解读大数据分析的结论;从行业角度,执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联,并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来;从管理的角度,执行人需要制定出可执行的解决问题的方案,并且确保这一方案和管理流程没有冲突,在解决问题的同时,没有制造出新的问题。这些条件,不但要求执行人深谙技术,同时应当是一个卓越的管理者,有系统论的思维,能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30