京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据其实与商业模式密不可分
用数据的人不知道大数据从哪里来,做数据的人不知道大数据如何使用。用的人不敢用,因为大数据的真实性;做的人不知道怎么用,因为大数据的复杂性。
我先问一个数据管理上最现实的问题:“大数据如何备份?”毫不夸张地说,大数据已经这么庞大了,如果再备份一次,你的成本起码会增加一倍。做大数据基本上都要从大量地收集数据开始,因为这些数据在未来会大有用处。但是,你是不可能无止境地收集下去的。而这就是一个大数据管理中必然要遇到的问题。
如果你在数据使用方面一直得心应手,整个商业链条和数据紧密相关、相辅相成。但是,现在数据链忽然断了,或者不再有效了,你该怎么办?
关于大数据的一些新问题层出不穷——大数据会夹杂着虚假信息;大数据的数据量很大,但有用的信息不一定多,大数据的来源是多种渠道的,偏倚、随机的误差总是存在。
大数据能带来什么价值?怎么衡量大数据创造的价值?事实上,最直接的衡量标准就是,在经营上它为你赚了多少钱,带来了多少实际的利润提升。
如今大数据实践中非常严重的断层问题——不只是收集数据的人不知道将来的人怎么使用数据,就连创建模型的人也不知道自己所采用的数据在未来是否稳定,而使用模型的人也不知道整个数据的来路或加工过程,这些都是普遍存在且很现实的问题。
每个层级和功能部门都是一个断层,而且对数据价值的内在衡量都不一样。所以,当我们讲到数据价值时,没有人能对此给出一个合理的定位,原因就在于有几个关键问题没有区分清楚。一是要明确这是谁心里的数据价值,投资人、管理者、中层、数据分析师们心中对数据的价值自然不同;二是要明确数据的分类,不同类型的投资人、管理者、中层、数据分析师们心中对数据所产生的价值不清楚。
在当下的大数据环境里,数据其实与商业模式密不可分,每个人都认识到它的经济价值是巨大的,但今日的大数据发展趋势之快,对于很多公司来说,变得更加虚无缥缈,难以把控,让每个人手足无措。
数据分析运营就是用数据去解决问题,但是如果我们想把数据做得更好,解决更多新的问题,就需要去做一件以前未曾做过的新事情——运营数据。企业主动收集数据,并且以此去创造更优质的新数据,让新数据更好地服务于企业的运营。这是一个“从用数据到养数据”的过程;这是一个“从数据化运营到运营数据”的过程;这同样也是一个“从看到真用”的过程。
从数据化运营到运营数据是一个循环,今天的企业正走到了其中的一个节点上。在经历了起初大数据的喧嚣之后,大家终于感受到,要使大数据产生真正的商业价值,我们要关注的内容并非4V那么简单,而应该将焦点放在如何真正让数据落地之上,即从数据化运营到商业管理能力的提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08