京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析,“快”比“大”更重要
现在人人都在讲大数据,似乎不说说大数据,就与这个时代有差距。大数据,真的有价值么?Linkedin资深总监Simon,为您从另外一个角度来分享对大数据的认识:
1、大数据除了占用空间、耗费资源外,本身没有太大价值。
2、我们需要把大数据做成小数据,数据分析才更有商业价值。
3、数据分析“快”比“大”更重要。
其中数据分析主要分为5个步骤:
第一步以前发生了什么?第二步明白历史上为什么会发生这件事。
第三步目前当下正在发生的什么事。
第四步未来预测将要发生什么事情。
第五步就是改变未来。
以下是Simon在西湖品学大数据峰会上的演讲:
大家好,很高兴见到大家,在今天的一个特殊场合,我非常感谢阿里巴巴品觉能邀请我来,跟那么多资深的专业人士见面,我在Linkedin待了四年,谈不上分享,只是一些跟大家交流一下自己的思想。
我觉得大数据本身没有任何意义,数据对我们来说就是存在电脑的硬盘里面,数据越大占用的硬盘越多成本越高耗电量越狠。
数据分析的5个步骤
要让大数据有意义,就要把大数据做成小数据,就数据分析。
我们可以分成五个步骤:第一步是必须要理解历史上发生过什么事?第二步明白历史上为什么会发生这件事,第三步目前当下正在发生的什么事,第四步未来预测将要发生什么事情,第五步就是改变未来。
在数据分析上,能够做到第四步的预测就已经非常厉害了。不过,在实际商业价值的产出来说,第一步到第四步基本的商业价值是零。假如我预测Simon今天早上会吃饭,明天早上坐飞机回美国,这个根本没有问题,因为Simon今天晚上肯定会吃饭,美国肯定要回,没有任何价值。我们需要的是要把未来变得更好,这才是分析本身产生价值最重要的一环。
在上图中,我们还容易发现,从第一到第五步之间复杂程度显著增加了。一个好的分析师能改变未来,而一般的分析师能改变现在,差一点的分析师连过去都不知道。
数据分析,快比大更重要
实际上数据在过去的几年增长了不同的阶段,以Linkedin相关的数据为例:第一步就是交易数据,以往大家都用兆字节来展示;第二步是CRM,在美国企业里面讲营销、销售,一个人到底是谁,他在哪里住,大约月收入多少钱,在什么公司,这些数据我们叫GB来衡量;再下一步就是网络数据,电子商务的网站,淘宝或者阿里是完全不同的级了,普通的互联网公司,数量级是TB来衡量;第四步就是社交网络数据,推特、脸谱为首的这些社交网络数据,他们产生的数据更大了。
很多人都讲大数据真大,越大越有价值,但真如此吗?大数据背后,大就是慢,就是复杂,就是成本提高,就是没有效率。中国的孙子兵法讲到兵在精不在多,数据再大,没有意义也是完全没有价值的,所以我们要把大数据做成小数据。
在商业数据分析中,我们要强调速度。为什么要讲速度呢?刚才品觉已经跟大家分享了,在数据本身我们讲3V本来说就是速度的体现,我讲的速度不是数据存储的速度,而是商业需求的速度。商业需求速度,在今天互联网出现以后,变成了100亿倍的增长。以前的话比如说像姜子牙做决策的话可能得思考一年,姜子牙思考了70年最后遇到了周文王,现在不一样,现在每个人需要作出非常非常迅速的决策,非常多的决策,每个人都需要决策,这就要求我们在速度上要跟上商业的发展。所以说,兵法里面也讲了一句话,兵贵胜不贵久,就是越慢越没有价值,越快越有价值。CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11