京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分享将变得尤为重要
目前的中国大数据市场就好像是古代群雄逐鹿的中原,大家都说自己是大数据时代的‘诸侯’。如果对数据理解不够深刻,对自己的定位不够准确,很多公司会在市场验证的过程中被淘汰掉。
数据时代本身PK的是实力,谁对数据的理解更深,谁在行业积累沉淀更多,谁在数据行业中扮演的角色就更重要。眼下,族谱科技(北京)有限公司已在大数据领域颇有建树,获得2000万天使轮融资,pre-A轮公司估值8亿元。采访中,族谱科技的创始人、CEO张力铭向本报记者介绍了自己对大数据产业发展的看法。
大数据并不在“大”,而在于“用”
记者:有人说“大数据时代,得数据者得天下”,也有人说“数据需要分析、挖掘才能产生价值”,您认为在大数据时代要如何取胜?
张力铭:大数据并不在“大”,而在于“用”。对于很多行业而言,如何有效应用这些大规模数据、挖掘出更大的价值是成为赢得竞争的关键。大数据的应用是属于场景的应用,在不同的行业细分领域的应用过程都是一个场景,根据不同的场景应用,用不同维度的数据去对这个场景进行支撑。
大数据在不同行业有不同的应用场景,但都有一个典型的特点:无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据、用户业务活动和交易记录、用户社交数据,这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集,就构成了一个完整的大数据生态环境。比如在教育培训行业,场景应用是围绕课程和学员进行的,通过分析有特定属性的一个用户,包括用户的各种成绩、年龄以及性别等等,对一些特定类型的讲课方式以及对课程的搭配上,有针对性的开展课程。
通过族谱科技全方位、多维度数据研究发现,未来各个领域将以“准确”“高效”“先知”的数据应用场景为导引,形成新的数据预测未来的格局。大数据场景应用时代已然来临,并且进入到实用阶段。
市场是检验企业成功与否的“战场”
记者:目前中国大数据运营服务领域的现状如何?族谱科技成立仅一年多便能获得市场认可的成功之道是什么?
张力铭:世上有两种东西是很真实地体现企业和个人的价值,一个是时间,时间可以说明一切;还有一个是市场,它是用价值去衡量企业的。
市场是验证一个企业好与坏的最后“战场”,也是最不会说谎的一个行为。大数据公司要获得市场验证,前提是要在大数据领域有所建树。族谱科技的发展逻辑是“用产品说话,用数据开道”——以数据为中心,所有的产品都围绕数据进行研发,用数据衍生产品,这是族谱科技永不动摇的发展原则。从成立之初,族谱科技就不断丰富数据池,如今行业数据服务平台已包含企业、生活、通信、医疗等多行业数据信息,不仅维度广泛,而且体量巨大,彻底打破了单一的数据孤岛,形成了强大的数据生态圈。我们将坚持务实、实干,未来要做中国最大的支撑行业场景应用数据服务公司。
国内大数据的发展与国外相比差异并不大,形象上的差异就是对大数据的理解。2014年到2015年,国内关于大数据的各种概念不断涌现。目前的中国大数据市场就好像是古代群雄逐鹿的中原,大家都说自己是大数据时代的“诸侯”。如果对数据理解不够深刻,对自己的定位不够准确,很多公司会在市场验证的过程中被淘汰掉。
大数据分享将获取更大的价值
记者:您对大数据产业的发展趋势有何看法?
张力铭:随着大数据从概念渗透转向应用发展,大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。大数据产业在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,产业生态也将得到不断完善,而大数据的应用将成为未来十年产业发展的核心趋势,大数据产业链条的应用层级也成为发展机会最大的投资领域。
数据的价值需要用IT技术去发现、去探索,数据的积累并不能够代表其价值的多少。随着产业应用层级的快速发展,如何发现数据中的价值已经成为市场及企业用户密切关注的方向,因此大数据分析领域也将获得快速的发展。
未来,大数据分享将变得尤为重要。例如在医疗行业,如果每一个医院对自己的数据进行分析,就能获得相应的价值;但是如果想获得更多更大的价值,那么就需要全国甚至全世界的医疗信息共享,这样才能够通过平台进行分析,获取更大的价值。
随着数据价值的越来越重要,大数据的安全稳定也将会逐渐被重视,无论对数据存储的物理安全还是对数据的管理方式都要求越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。
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