京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:用一次就扔?太浪费!
大数据是一个非常大的话题。大数据现在是非常流行的,每个人都在讨论大数据。看起来好像每一个人在全世界范围内都在做大数据,很显然我们现在是在研究数据,而且收集的过程基本上每个月都是和大数据相关的。当然我们现在正在做的就是关于大数据方面的工作。
我相信像这样的一种观点基本上是存在错误性的,讲一下逻辑。我们之所以这么说是因为数据是非常大的,我们现在所介入的就是大数据,看起来所有的东西都是非常重要的,是这样的。我们的机器和服务在短期是非常重要的,对于一些小的企业,刚刚开始的企业来讲尤其如此,我们更需要的是可持续性。从未来的不断发展来讲,会逐渐的在电子商务中来消融。
大数据是不是最特别的,不需要担心。大数据如果是特别的,一定是需要一些不同的或者更好的一些做法,我们现在做的事情尤其如此。从商业的角度来讲,这种区别是在我们发现数据的价值当中体现出来的。这也是为什么我建议我们应该重新的研究大数据的含义,在这里给大家解释一下。
数据永远对于业务的功能,对于市场来讲是非常关键的,它使得我们能够实现生产的有效性,并且可以实现市场的一些交易,我们的产品和服务这样才能找到买家。但是数据总会被看为二级的或者次级的东西,是我们业务车轮旋转的润滑剂。从商业的角度来讲肯定是非常重要的,这种现象正在不断的发生变化,数据已经转变为主要的价值来源。这种资源本身就好像是劳动力和资本一样,在数据时代,最好的公司使用数据使得公司的运转效率更加的高。从大数据时代来讲,公司将会逐渐的转向数据业务,从他们收集的数据当中直接获得收益。
第二点是更加基本性的改变。到目前为止,我们在数据的收集和分析当中都是为了一些主要的业务,比如关于收费处理的数据。用户的一些数据是为了能够针对产品进行分析,保险的数据是为了能够给好的进行价格的定位和风险的管理。这些流程中的数据是为了能够进一步的改进生产的流程。这当然是让我们可以理解的,数据是非常有力量的。
比如美国的一些零售公司,他们可能会在整个的库存设备当中来使用数据,不光要了解卖出去的产品是什么,而且什么时候进行销售,在哪个商店销售的。同时它还可以来实现整个沃尔玛数据的产品在购买和销售过程中所有的管理,同时对于供应商来讲它可以更好的在沃尔玛进行货架的租赁。这样让沃尔玛成为更加有效的运营商,并且对于沃尔玛来讲它的规模、效率和力量就更大。
沃尔玛的库存数据能够满足他的最终的目的,那就是让这些数据更好的长期进行库存的管理。在大数据的时代,我们将会意识到最重要的或者真实的数据的力量,不光是 要满足这种主要的目的,而且我们从数据当中获得的价值,不光是第一手使用了,而且第一手使用只是冰山一角,只是数据总体价值很小的一部分。
在大数据的时代,我们会意识到数据的价值是存在它的潜力当中的,并且我们对数据的使用可以进一步的加强。数据它是非常有价值的。如果我们第一次使用就把它扔掉太可惜了,这相当于我们把一瓶非常贵的酒只喝一口就扔掉一样那么可惜。
许多大数据公司现在在已经发掘二级数据当中的成功意义,.com我们使用的是定价的软件和 数据,能够更好的分析产品的成本。像亚马逊这样的公司,他们可以在互动或者交易当中使用大数据,更好的在交易当中获益。谷歌已经使用了30亿美元的分析大数据,不光是为了能够进行研究数据的交付,同时能建立全世界最好的数据交付系统。
UPS公司也在使用大数据能够管理6万多辆物流车辆,进行车辆车队的管理。同时能够了解整个的车辆在路上的路况情况,了解到这些车主什么时候左转,什么时候右转。大数据也可以用在传感器中,了解飞机引擎在整个生命周期的表现,同时能够进行预测性的维护。在引擎坏掉之前,就可以进行修理和更替。同时能够更好的从现在的业务当中逐渐向涡轮或者轮片的业务来转变,不光能够销售引擎,同时能够提前预测销售。
谷歌和苹果他们可以使用这种方式进行商业点的管理,给他们的智能手机实现具体的定位的功能。就算是在GPS不能工作的时候也能够实现。美国的一家公司进行几百、几千个个人商业信用报告的公司,他们也可以使用这样的数据来看一个人他是不是能够及时的服药,最终还可以预测与服药依从性相关的数据。美国的零售公司也能够将他的交易数据进行预测一位女性的客户是不是怀孕了,他们通过观察用户购买的习惯进行定位。
我们从二手的数据当中获得非常大量的收益,使用的方式可能是你没有想到的。很少有人在真正的获得大数据一次使用之后进行进一步的分析。 我们进一步看一下谷歌他们所提供的服务,也就是再捕捉服务。再捕捉服务可以看作是几个小的数字,但是我们可以在全世界引擎的服务当中嵌入很多关键词。通过关键词的分析能够分析出来到底嵌入的是人还是机器人。再捕捉的服务是非常有价值的,它可以分析出来这个用户他到底是不是真正的人类。
这个数据代表的是什么?你可能会从好几本书当中进行扫描,这也是谷歌书籍扫描技术的一部分。通过这种方式还可以看一下这些数字的再次嵌入,是不是可以进入非常好的免费的页面检查。在10秒钟的使用当中,就可以进行20多个再捕捉的服务。通过这种方式我们可以一天实现非常高的效率。
如果把它转向市场的话,这些数据模糊性的查询可能成本在2.5亿美元左右,通过这种服务谷歌就可以获得10亿美元的收入。通过二次数据价值的开发就可以实现。这就是大数据的价值所在,也是为什么大数据如果做得对的话就可以给我们带来非常大的价值,对于我们的商业,特别是你能理解到大数据价值的话。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28