
不止于大而在于“准” 大数据告别“数据洪流”
大数据这个词已经无处不在。无论是大企业、小企业、传统行业、新兴行业,每一家公司都加入了大数据的浪潮,好像有了大数据就能解决所有问题,但事实真就如此吗?
不止于大而在于“准”大数据告别“数据洪流”
随着大数据概念深入人心,越来越多的企业开始认可数据存在价值。挖掘自身数据价值、获取外部数据是企业两大需求。企业通过社会、天气、政府数据来预测供应链中断。大量的用户数据被各个网站收集利用,一些公司甚至开始利用大量的文本交流数据建立算法,从而与客户进行对话。
但现实的情况是,我们对大数据重要性的痴迷,往往会产生误导。是的,在一些情况下,从数据中能获取有价值的东西,但对于创新者来说,数据量和规模不是关键的因素,找到正确的数据才是关键。
有时候正确的数据规模也很大,也有的时候正确的数据规模很小。对于创新者,关键在于哪些关键的数据对企业最有帮助,要找到正确的数据,那么,如何才能实现这一目标呢?
一是寻找浪费源。“哪里有浪费,哪里就有机会”。无论你是工业生产、零售还是法务调查公司,搞清楚哪些因素会浪费你的资源,都能够帮你找到正确的数据。
二是如何减少浪费。在确定哪些因素会造成资源浪费之后,下一步就是要减少浪费。人类擅长于做某些类型的决定,比如在品牌营销方面,这部分应该交给人类解决。
事实上,只要理解了传统系统当中的浪费,并且知道了浪费造成的后果,最后一步就是去问一个简单的问题。如果你可以有任何数据来帮助你做出完美的决定,它会是什么?
目前数据在各行业的应用还处于探索阶段,随着行业发展,数据在各行业应用成熟,数据能带来多大价值会逐渐达成共识,数据将逐渐成为标准化商品,交易过程中的信息不对称将大大降低。
传统企业的数据应用程度与该行业的信息化程度有关,像金融、电信等行业信息化程度较高,其数据源价值很大。像医疗、制造业等行业的企业内部数据库尚未实现互联,大数据尚处于起步阶段。这点可以从大数据公司重点涉足的行业看出,多数大数据公司选择将银行、运营商作为切入点,医疗、工业大数据公司相对较少,而且体量较小。
互联网数据乍一看是开放程度最高,应用范围最广的数据源,但实际上互联网数据中最具价值的部分都被BAT等互联网巨头所拥有,目前几乎不对外开放。通过爬虫等方式获取的数据价值非常有限。不过随着移动互联网兴起,移动设备承载的用户行为数据价值被挖掘出来。
大部分公司花了太多的时间提倡大数据,但是却几乎没有花时间去想清楚哪些数据才是正确的有价值的数据。目前来看,最有价值的数据源是政府、运营商和BAT,BAT的数据完全不开放,政府的数据同样开放程度有限,而运营商的数据开放程度最高,有十几家大数据公司与运营商合作,可以接触到运营商的数据。
随着技术发展,数据加工会更趋于标准化加工流程,同业比拼的不仅仅是技术实力,对接的数据源数目和质量更为重要。目前这一领域还属于早期圈地阶段,很多行业的数据还未被有效存储、采集,未来随着各行业信息化成熟,高质量数据源是最核心竞争力。这个领域会逐步淘汰小公司,最终剩下几个大公司,新公司进入门槛越来越高。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13