京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进,也就是说“针对正确的人,在正确的时间,获得正确的信息”,从这个意义来说,它已经超越了技术本身,是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说,数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下,任何企业都必须在大数据规划上做好准备,这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说,要充分认识到数据的重要性,在管理层充分认识到数据的重要性之后,内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后,数据分析师能够对其进行分析和挖掘,使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看,是通过数据整合探索出有效的业务价值,进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略,有效地采取正确的行动,来协助业务和服务质量的增长,或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外,数据要实现普及化,不仅掌握在管理层手中,在数据安全和权限管理的机制下,企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么,为何发生,预测将要发生什么情况,从而更快、更好地做出决策,最终达到智慧型的管理,通过一些主动式的事件,产生正确的行动,如业务增长的价值措施和办法,来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴,也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤,首先从业务驱动的角度,相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象:例如企业在精确营销方面提升业务增长,对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次,直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联,从而为企业产生总体的关键价值效益。例如,哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径,而这些用户和该企业的历史关系为何,以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三,整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才,彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四,随着大数据探索范围的扩大,企业要建立大数据的标准,统一数据格式、采集方法、使用方式,设定一个共享的愿景和目的,然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如,有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中,提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据,如文本、图像等等。数据内容快速演变,因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五,最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力(采集、存储、粗加工)。在此基础上,建设数据探索和分析能力(从整合出来的海量数据里快速探索出价值),之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合,产生精确的业务行动能力(进行更深度的利用和提供更智慧型的服务),从而达到“针对正确的人,在正确的时间,正确的方式,提供正确的信息”的目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22