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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09