京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
拨开大数据的迷雾
企业的硬性层面(成本、速度、库存周转率、供应链以及资本效率等)是由可以精确量度的事物组成。硬性层面总能与计算机技术、数据和分析完美契合,这并不令人奇怪。据说,最古老的计算工具是用来算账的巴比伦算盘。罗马人的算盘则造得轻巧灵便、易于携带,为他们打造庞大的帝国起到了帮助。
企业硬性层面和数据分析的结合延续至今。企业是数据分析大师,例如上世纪80年代的沃尔玛(Wal-Mart)、90年代的戴尔(Dell)和如今的亚马逊(Amazon)与网飞(Netflix)。同时,我们所说的企业软性层面(比如设计与审美偏好、团队、信任、领导力、聪明才智和故事)始终存在于各自的领域、神秘世界和直觉里。最优秀的践行者被誉为天才而不是分析师,例如审美嗅觉敏锐的史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)、企业领袖导师杰克·韦尔奇(Jack Welch)、把产品当作故事推销的菲尔·耐特(Phil Knight)和创造激情的理查德·布兰森(Richard Branson)。这些软性品质不易量度,也不是易于传授的必要技能。
我有点夸大了企业硬性与软性层面之间的这种明显差异。最优秀的CEO总是能找到方法弥合这种差异。史蒂夫·乔布斯让精通数据分析的蒂姆·库克(Tim Cook)来管理苹果(Apple)业务经营的硬性层面。库克在这方面确实做得很好。迈克尔·埃斯纳(Michael Eisner)拯救了迪士尼(Disney),但他是在杰出的首席运营官弗兰克·威尔斯(Frank Wells)的辅佐下完成的。谷歌曾严重偏向于数据分析,甚至在其主页上测试了41种蓝色阴影以确定观众的反应。如今,谷歌给其平面设计师留有更多的发挥空间,使谷歌产品的观感得到了提升。
隐藏的惊喜
在大数据这个新时代里,问题已经变成:我们是否应该把软性层面交到直觉性很强的天才手中,或者是否应该利用大数据为软性层面增添严密性和逻辑性?这能做到吗?如果想打造一家成功的企业,就应该重视这些问题。
大数据现在无疑是个被过度使用的词语。我喜欢维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克耶(Kenneth Cukier)在其著作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》(Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)中对这个词语给出的解释。他们写到,大数据没有边际和结构,笼统但具有预测性,无法显示原因,但能显示关联性。
在这些方面,混乱无序的大数据更像是企业的软性层面而非硬性层面。那么,大数据能否帮助我们设计出更加迷人的产品,打造出优秀的团队和强大的文化,创造出令人难忘的品牌,使我们更具适应性?
这是个新的领域。大数据正在飞速演进,尚不清楚它能在哪些方面提供真正的洞察力,或者在哪个方面它只会造成代价高昂的干扰。大数据已经在信用卡检测等领域里取得明显成功,并有望用病人的少少几滴血就诊断出疾病。但对于想要出售产品或激励团队的企业领导者来说,大数据能干什么呢?
为了了解大数据的应用方式,我在这个夏天与多位CEO、设计师、营销人员和团队建设者进行了交谈,以便弄清楚大数据在哪些方面有用。这些人来自于各行各业大大小小的公司企业。
Nest Labs公司创始人兼CEO托尼·菲德尔(Tony Fadell)说出了他的看法。该公司是硅谷的一家智能恒温器制造商,其产品通过学习并掌握用户的供暖和制冷方式来节约费用。菲德尔曾在大师史蒂夫·乔布斯的麾下学习产品设计,十来年前iPod的问世也有他的一份功劳。
“大数据是否对Nest Labs公司设计其恒温器有所帮助?”我问道。
“没有。”菲德尔说,“好产品来源于好创意。你要为你自己设计它们。你要对数据说你需要的大多数功能说不。史蒂夫乔布斯就非常善于说不。但大数据展现了人们如何以你意想不到的方式来使用你的产品。在如何改进产品软件、如何与客户沟通以及如何建立忠诚度等方面,大数据提供了极好的观察点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05