京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
进入大数据时代,企业要怎样未雨绸缪
2017年一开年,AI、大数据就成为炙手可热的话题。围绕AI、大数据的并购整合此起彼伏。不过,还有很多人知识念叨着,却不甚了解,那么大数据究竟有什么用呢?
以电影举例,《美国队长2》大家都看过,反派组织九头蛇暗中渗透了洞察计划,掌握了核心控制职位,并由索拉编写一套算法并悄悄植入空天舰中,当空天舰升空后立即执行该算法,以此消灭敌对势力。
没错。索拉算法的核心技术就是大数据。移动互联时代,人们大量的个人信息数据沉淀在互联网世界中。当计算机对这些数据进行汇总、分析,它可能对你的了解超过你自己。
01 | 产业崛起
越来越多的机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。具体有以下三大案例:
1、2013年3月22日,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”,并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分,未来,对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、几年前联合国也发布了大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,人们如今可以使用极为丰富的数据资源,来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据,是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出,“对于企业来说,海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”,该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出,上一个十年,他们抛弃了PC,成功转向了软件和服务,而这次将远离服务与咨询,更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
事实上,自2009年以来,有关“大数据”主题的并购案层出不穷,且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中,Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元,大数据的产业价值由此可见一斑。
02 |政府数据正在逐步开放
目前国内的大数据掌握在政府和少数企业手里,因为诸多因素,大数据难以流通。就大数据而言,政府拥有的数据一定是个金矿,含金量最高,相对而言这些政府机构的数据更有效。比如金融的信息在银行,医疗的信息在医院。所以政府部门的开放对大数据商业生态非常重要。
习总书记2016年11月9号提出要建国家大数据中心,各级政府目前都在建数据中心,现在开放工作在有序推进,都在制订标准。
譬如济南率先开放了16个委办局的数据,涉及到了违章查询、道路信息、养老金、医院挂号等等,老百姓跟政府打交道的信息,除了审批信息以外,基本在济南都开放了。
未来各个城市,都会以百姓为活动的主体构建各个大数据中心。各个部委也在研究如何逐步开放大数据。比如,医疗大数据,由卫计委牵头,也会成为国家大数据的一部分。
03 |大数据的交易、消费
在如今的创业领域,从大到高新技术的创业一直到路边拉面馆的创业,无一离得开大数据,而未来几年要做的事情,就是推动大数据开放交易,而这也将是未来的机遇。
数据作为企业新能源,与人们生活息息相关,每个人在消费同时也在生产数据。除政府手里的大数据外,掌握在各个市场交易场景里的大数据也价值不菲。
而这也是大数据创业的第二个目标,即针对企业市场的大数据平台。要解决这方面的数据流通问题,解决的方法是:联盟。
简而言之,这种模式下,数据都来自于第三方,一方面帮助政府提供数据开发,可以使用政府数据;一方面寻找伙伴或投资新创公司,并共享数据。
现在的大数据联盟中,一种是围绕着数据流通和交易股价实验室的交易联盟,一种是围绕数据源建立的大数据联盟。
04 |打造数据交易平台
目前各个大数据公司不仅在做技术层面的探索,也在做商业模式的探索。上个十年看电商,这个十年看数商,未来能超越BAT的,一定是大数据公司。
目前已经开始实验的模式是:首先全方位掌握政府公开数据,其次共享联盟企业数据,最后打造数据交易平台,让数据自由流通。要把数据进行关联,有数据的人可以在平台上售卖,想购买数据的人也可以在平台上找到。
未来所有创业,无论是高端创业,还是小的实体创业,都离不开大数据的支撑。供给侧改革的核心就是提高运营效率。而有了大数据观念,市场的需求和竞争的态势就会非常清晰,再回到内部的研发,思路就会清晰很多。大数据就能帮助创业者做到“心中有数”。
大数据时代已经来临,由于数据资源开放和流通不足,制约了产业爆发和行业智能变革。通过建立数据交易平台,推动数据的流通,发挥数据的商品属性,促成数据交换、整合,将真正带动大数据产业繁荣。
05 |浪潮的下一站:大数据公司
在电商领域,卖家拥有不少的数据但也分析不出太多结果,是因为去从多个维度进行数据收集的工作,对数据的管理和获取不够,直接导致无法利用数据去辅助决策。
但不论是亚马逊、淘宝还是京东等平台,充分掌握消费者的原始数据,通过对后台的大数据源,进行收集、分析所推测,做出来的判断具有预测性,这不仅带来用户体验提升,更多的促进消费。
但是更多的卖家和中小企业是没有能力去分析数据的,这时候就需要有专门的公司取帮助他们使用大数据。
而帮助这些中小企业去获取和分析数据,也将是大数据企业未来的商业机会。
06 |企业要未雨绸缪
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才,而当大数据开始应用的时候,企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才,对于一些公司,特别是那种人比较少的公司,工作人员面临大数据将是一种挑战,企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训,以确保在大数据到来时,员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力。第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点,当大数据应用的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22