京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据其实没那么有用,但是炒作它的人确实是都赚钱了
正在好几条战线上对技术巨头发起挑战的欧盟竞争委员会专员Margrethe Vestager又开辟了一条新的:“大数据”。
她在接受《华尔街日报》采访中把数据拎出来作为一项重要的竞争优势,称英国在反垄断审查和调查中予以更认真的考虑。不幸的是,如果担心大数据引发隐私问题还是合理,如果对基本上没有根据的大数据炒作过于买账的话,就是担心过头了。
她告诉《华尔街日报》说:“在一些领域,这些数据是非常有价值的。它们可以形成市场壁垒——让拥有数据的一方获得别人所没有的巨大商业机会。”她还补充说Google、Facebook甚至德国车企宝马公司等,因为它们正在积累的数据以及这些数据帮助它们抵达客户和降低成本,会对竞争对手形成不公平优势。
这一观点是这样一个概念的延伸。大家普遍认为,我们是用自己的数据来换取免费服务,而提供服务的公司可以很轻易地将这些数据转化成金钱——比方说,通过广告的精准定向投放来商业化。但事实是这种炒作转换为现金要比实际数据转化为金钱更加容易。
2011年,麦肯锡推出了一份报告,报告炒作了大数据的商业潜能,预测称它将成为“竞争的关键基础”。这家公司说如果零售商能够利用好它的潜能的话,可以将营业利润提高60%。这会是微定向(microtargeting)和“库存和定价自动对线上线下销售做出实时调整”的直接结果。
2016年,麦肯锡又弄了一份报告来调整上次的预测,称“因为缺乏分析人才”以及“企业内部的数据烟囱”,美国零售商只实现了大数据相关潜能的30%到40%。然而即便是这样的评价仍然是高估的论断。美国零售业今天的营业利润比2011年的时候还低了一点。哪怕是被麦肯锡在2016年报告中称赞为大数据技术早期采用者的沃尔玛,最近几年在营业利润方面也没有任何像样的增长。
没有大数据驱动出来的繁荣
沃尔玛最近几年的营业利润并没有反映出数据驱动技术带来了更大的回报
如果Google和Facebook使用的大数据真的帮助了制造商和零售商的话,那么在这些公司很强势的国家里零售收入应该会出现显著增长才对。但这种情况并没有发生。Google和Facebook倒是变得越来越大,但美国的零售销售却已经停滞,并且低于历史水平。
数据驱动革命?没听说过
美国零售销售复合年增长情况(剔除季节性因素后)
对于大数据炒作这个当然不是一个完全科学的论断。其他因素,比如经济加剧、经济条件等也会连累到数据驱动给零售利润和规模带来的增长。所以在缺乏对大数据对公司表现影响的最近研究的情况下,说这个结论不可知也许是谨慎的做法。从宏观层面来说,并没有这种效应存在的迹象——而且也没有明显受益的公司,除了那些专门销售其大数据知识的公司,比如Google和Facebook。
从直观上来看,分析客户数据显然应该能带来商业优势。2014年麦肯锡资助的一项研究发现,零售商一般都同意这一点。然而,这并不意味着我们今天所熟知的大数据——有关个人上网习惯、可追溯几年的购物历史情况、社交网络文章和互动的信息——可以给试图利用它的公司带来任何的优势。这种信息的一个主要问题是“垃圾进去垃圾出来”。此外,任何曾经买过比方说钱包的人事后都会被钱包广告狂轰滥炸几个星期,这说明基于历史的定向营销其实没太大意义。Google和Facebook的定向广告并不比传统媒体历史悠久的针对特定类型内容受众的宽松定向广告产品好多少。
当然,知识仍然是力量。有朝一日那些公司也许能收集到有关我们的足够多的有用信息,然后用到显著提升销售上。找到这种办法的公司将获得理所应得的竞争优势,这种优势像Vestager这样的监管者未必就能化解得了。我怀疑这需要客户和数据收集者进行合作:没有这种合作的话,会有太多的大数据是错的、不充分的或者根本就是无用的。比方说,如果大家放弃信息自愿性,就能拿到一点广告收入或者产品的折扣的话——就没有理由去限制企业拿这些数据可以做什么。
不过,在目前的情况下,使用蛇油并不能给你带来竞争优势。它只会让卖蛇油的人富得流油。监管者感兴趣的应该是这种企业——但反垄断者未必需要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09