
当“大数据”落地,当技术接轨商业
这些书中,公认的以舍恩伯格的《大数据时代》为“国外大数据系统研究的先河之作”、“迄今为止关于大数据最好的一部着作”,那么,在众多所谓的“《大数据时代》之后必读之作”的书单中,大卫·芬雷布的《大数据云图》则更胜一筹、实至名归。它开启了大数据从理念启蒙到商业应用的时代,而身为作者、同时也是大数据集团(Big Data Group)创始人的大卫?芬雷布的被业界誉为“大数据商业应用引路人”.究竟,他指引了什么,贡献了什么?
首先就是“大数据云图”(Big Data Landscape),这也是中文版的书名(英文原版书名Big Data Demystified,直译为“掀开大数据面纱”)。为了让更多人理解大数据,并从中得到启发和受益,芬雷布和他的合伙人通过对包括网络科技新贵、传统商业巨头在内的数百家公司进行了跟踪、评估,绘制了一幅大数据领域应用全景图,也就是着名的“大数据云图”,而且每隔一定周期进行更新。通过它,我们可以知道现有各家企业在大数据领域扮演了什么角色,做了什么,以及有哪些空白等待后人去填补。也就是说,大数据的商机在哪,一看云图便知。随着“大数据云图”的广泛流传,大卫·芬雷布声名鹊起,找上门的咨询业务也络绎不绝。于是,芬雷布就从早先的“科技创业者”(他先后创办数家科技公司,很多被大公司收购)一下子变成了“科技引路人”.
其次在于“可视化”,芬雷布提出,它是“数据中发掘机遇的重要工具”.这一点有别于一般的大数据着述。在芬雷布看来,将信息可视化能有效抓住人们的注意力。“有的信息如果通过单纯的数字和文字来传达,可能需要花费数分钟甚至几小时,甚至可能无法传达;但是通过颜色、布局、标记和其他元素的融合,图形却能够在几秒钟之内就把这些信息传达给我们”.可视化是压缩知识、传递信息的一种方式。芬雷布提到了“数据界的达·芬奇”的爱德华·塔夫特,后者早在20世纪出版了《定量信息的视觉展示》一书,而该书就是“以视觉方式传递数据信息”的经典着作。而芬雷布专门花了一章的篇幅阐述“数据可视化”,其意义在于,强调了大数据理性之余的感性一面。事实上,大数据界的许多观点显然偏离了这点,常常倒向模型、算法、数学这一边。芬雷布的这一观点与IBM等业界英雄所见略同,而从理论上的“数据可视化”到实践中的“大数据云图”,芬雷布走在了前面。
不过,仅仅有方法论是不够的,首要的得在观念和思维上有所改变。例如维克托·舍恩伯格在《大数据时代》中要人们在逻辑上放弃“因果”转而“相关”,冯启思在《数据统治世界》里在统计学上提出要“关注异常值,而非平均数本身”(特别是小概率的力量)。在《大数据云图》中,芬雷布将“大数据”推向了极高的位置,视其具有决定下一个大机遇的重大战略意义。他说,数据、算法和速度让计算机能作出更好的决策和预测,从商业到生活甚至到飘忽不定的感情,一切都可以分析。
基于大量实证案例的支撑,芬雷布完全有这样的乐观和自信看待大数据的未来。在书中提到的许多公司应用中,不难发现在研发设计到管理销售,从教育、医疗到电子、汽车再到音乐、建筑,大数据的影子无处不在、并且发挥着不可忽视的作用。而像亚马逊、谷歌、IBM、Facebook、LinkedIn、Twitter、Netflix等公司对大数据的应用已经习以为常、开始得心应手。例如作为社交网络巨擎的Facebook 使用大数据来追踪用户在其网络的行为,通过识别你在它的网络中的好友,从而给出新的好友推荐建议,用户拥有越多的好友,他们与 Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。像商业社交网站LinkedIn则使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn,猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气,而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似,求职者也可以通过联系网站上其他人,顺利地将自己推销给潜在的雇主。可以这么说,现在业界对于大数据的认识可不再是“数据大”或者Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)的“4V”这么简单、表面化了。大数据“真的”广泛进入商用。至于对比舍恩伯格《大数据时代》中提到的应用实例,《大数据云图》更新颖、更前沿、更接近正在发生的未来。
不仅如此,除了“大数据将影响所有方面”外,大卫·芬雷布至少以下两个观点值得注意。第一,他认为下一个获得重大发展的是在应用领域,这个领域通过各种技术的手段,能够真正的把数据变成生产力。过去的几年中,大部分的投资都是在数据基础设施方面,未来人们会看到在应用层有更大的发展。第二,他介绍自己喜爱铁人三项运动(游泳、骑车、跑步),平时通过技术手段,将自己在整个运动过程中产生的数据进行搜集和分析,这里面包括了运动过程中的热量、心率、运动的轨迹、跑的长度等,然后不断自我优化、自我提升。通过这个现身说法,芬雷布实际上指出了可穿戴智能设备对大数据应用的推波助澜的作用。这也可以理解为,下一步移动互联时代,大数据是随时随地的、无时无刻的。商家通过把越来越多的移动端放到消费者的手里,更好的了解消费者在移动端和各个场景中的消费习惯。这意味着,在未来几年中,大数据与移动终端、与云计算的结合,将会孕育更多的商机,会有更多的新的创业者在这个方向开创出新的企业和事业。对此,在《大数据云图》中,专门有一章就叫“谁是下一个上市的数十亿美元项目”.
当“大数据”落地,当技术接轨商业,芬雷布向我们展示了一场已经发生而且将影响深远的商业变革。对于读者而言,应该心领神会:在理想情况下,企业应当具备一种能够让数据分析贯穿于整个组织的视野,分析应该尽可能地接近实时。通过观察谷歌、亚马逊、Facebook和其他科技领袖企业,我们看到了大数据之下的无限可能--当务之急,现在需要做的就是让企业尽快融入大数据战略中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28