京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
美零售业遭遇大数据烦恼
说到“大数据”时,一般人首先想到的就是各类社交媒体、电信通讯商等科技企业;然而另一个涉及密集用户数据的行业是零售业。
在这个颇为传统的行业中,“大数据”同时夹杂着风险和盈利。零售业巨头们动辄手握百万甚至千万消费者的购买数据或信用卡数据,但在数据安全管理上漏洞百出,售卖数据之后获得的盈利,也因为当前会计准则的限制而并不能出现在潜在投资者眼前。
黑客爱超市
黑客们除了喜欢攻击各种银行网络或者窃取邮件密码,接下来排得上号的最爱攻击的对象大概就是那些连锁零售商们了。大型连锁超市遍布各地,上百万的顾客付款信息却都储存在同一个系统里,安全意识或者抵抗攻击水平却又比不上银行或者其他科技公司。这大概解释了为什么这几年美国零售巨头们几乎是轮流遭到数据偷窃,导致几千万顾客的信用卡信息泄露。
就在今年9月,大型家居连锁店家得宝(Home Depot)成为了最新一家顾客支付信息遇窃的零售商。据初步分析,泄露事件可能已经波及家得宝公司遍布全美的2200家分店。这意味着大约有400万张信用卡或储蓄卡信息被盗。
除了家得宝外,最近一系列零售商比如食品超市连锁“超价商店”、美式中餐连锁P.F.Chang等都被黑客盗取顾客信息。同样在9月,慈善二手商店Goodwill称,其顾客的信用卡信息在超过300家分店遇窃。
去年年底的美国连锁零售商Target遭入侵事件,算得上是近年来支付卡行业遭遇到的一个巨大历史拐点。当时,Target公司的网络遭到黑客入侵,共有4000万顾客的支付卡信息被盗。
事件发生后,Target公司直到现在还在试图消除残余影响。信息被盗事件伤害了公司的股价和声誉,Target还需要花上1亿美元在其1800家店铺增强信息安全防卫措施。
除了餐饮超市等零售业外,酒店业的数据泄露也让许多顾客汗毛倒立。服务业信息泄露风险敞口之大已经让消费者对商家是否能够有力保护个人数据的信心降至冰点。
不能入账的盈利
顾客的银行支付信息给零售商们带来了风险,但另一部分数据则是金光闪闪。
拥有2600家连锁超市的美国克罗格公司记录着每一位顾客的购买数据,同时还能追踪共550万会员的购买历史。克罗格公司对这些数据进行分析后,再转手卖给各种从苏打水到燕麦片的供货商。还有类似宝洁和雀巢这样的消费品生产商对这些数据都非常感兴趣,希望能从数据中得出顾客偏好来帮助产品设计和市场营销。
有分析机构认为克罗格仅凭出售这些数据就能获得每年1亿美元的收入。克罗格公司对此保持沉默,只是称自己遵循了会计一般原则。根据这些原则,公司不能将所掌握数据作为资产计算,也不能将因收集和分析数据而付出的成本作为对公司的投资。
克罗格公司可以靠这些数据获得额外的收益,但还并未真正充分利用这些数据的潜在价值。比如由于无法在公司财报中体现公司拥有大数据的当前或者未来价值,这部分内容在投资者眼里实际上成了盲区,往往会让投资者低估公司发展潜力。
越来越多的公司开始靠信息交易和大数据分析工具来拓宽盈利渠道,但如何将大数据作为一项资产来评估?这在当前的商业界中还是空白。要评估大数据,公司需要对自己数据的保质期做出估算,需要持续跟踪其价值以及随时可能发生的变化。想要对比如工厂厂房在内的有形资产进行估值很容易,但对大数据潜在价值做出估算方面好像还没有先例。
无形资产相当于大半个欧洲GDP
美国费城联邦储备银行经济学家伦纳德·纳卡穆拉(Leonard Nakamura)在一项研究中称,所有商业公司的无形资产总和估价高达8万亿美元,相当于德国、法国和意大利三国GDP的总和。这些无形资产中包括专利、商标权和版权,还包括大数据。
这些无形资产在全球经济中所扮演的角色正在日益重要。比如在过去几年诸如谷歌、苹果和三星等科技巨头发起的一系列并购、诉讼,本质上都是围绕着专利权的归属问题。但这些无形资产都没有出现在公司财务报表中。
“我们希望有更多关于无形资产的会计信息,这样才能更好地理解公司正在如何投资于未来增长。”纳卡穆拉说。
鉴于如今的经济结构越来越依赖信息和知识产权,美国财务会计准则委员会正在致力于更新会计准则。早在2002年和2007年,美国财务会计准则委员会就曾两次对无形资产的问题提出过讨论,但每次都在分歧前不了了之。直到今年9月,委员会的一些顾问再次提出了这个问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01