京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业大数据之梦 如何成为现实
提起大数据,相信很多人脑子里第一时间会想到一座闪着金光的金山,的确,大数据就如同一座金矿一般,蕴含着巨大价值,相信每一位关注IT技术创新的人都会听过这句话。
没错,从海量数据中筛选出有用的信息,然后通过各种手段将信息转化为洞察力,从而做出正确决策,推动业务发展。在这样一个信息链条中,企业需要确保每一个环节都不出错,才能将数据转化为价值。然而又有多少企业真正能做到这一点呢?少之又少!大数据很火,但是何时才能让大数据真正为企业带来盈利?
大数据将成为“下一代企业竞争力,生产力以及创新的前沿”。但现状是,许多企业和管理者开始盲目收集数据并进行分析,期待能够得到快速的回报。很遗憾,他们未能如愿。大多数企业距离从数据中提取利润都差着十万八千里,这可不仅仅是缺少合适的技术。想让大数据真正对企业盈利造成影响,就需要解决三大根深蒂固的挑战。
第一,“拍脑袋”做决策的方式还很普遍。在商业世界里,“最高权利者”的意见对决策会造成极大影响,这种现象非常普遍。这是许多企业的通病,大数据可以对此进行纠正。然而真正做到需要企业观念的转变,领导在做出决策时要摆脱“拍脑袋”的坏习惯,让真实的数据说话。只是收集更多数据,对于推翻这种心态一样于事无补,甚至会让观念的转变过程变得更加艰难。
第二个挑战就是人才技能的不足。就目前来说,能玩转大数据的人才远远无法满足企业的需求量。硅谷之父万尼瓦尔·布什(Vannevar
Bush)在70年前就说过这样一句经典的话:“未来将会有信息的开荒者,这些人会在大量普通记录中寻找线索,并自食其乐。”然而,根据麦肯锡机构的报告,目前在美国只有19万接受过严格训练的数据分析师,这一数量远远无法满足大数据时代的需求。
企业管理者不必非要招聘一群数据科学家级别的精英来直接向其汇报,他们需要在各个层面鼓励机构培养分析师,传授核心技能、最佳实践,在此过程中要尽量做到精确。这样能够增加透明度,鼓励对数据的需求并帮助传播必不可少的技能。
知道如何处理数据则是第三个挑战。即便在解决上述两个问题之后,也要弄清什么样的业务能够通过大数据获得收益。如果不能指导行动,那么收集再多的数据也是毫无意义的。事实上,获得洞察力是一方面,可实践性也是分析的标志之一。那么企业能否从大量历史数据的“噪音”中获得可实践的预测以及具有前瞻性的决策?
举例来说,一家手机制造商也许能够收集大量的消费者数据,除非这些数据能够应用到实践当中,从而改善客户体验,否则它只具有理论上的价值。再比如,一家连锁零售企业通过精准的邮件营销获得客户的信息,但如果销售部门没有合理利用这些信息,那么销售机会就会稍纵即逝。大数据想要获得大成功,数据的文化就必须传播给企业的每一位员工。
评论:
在大数据时代下,如何将企业的大数据之梦变成现实,是很多企业都面临的问题,对于企业而言,要做的,是理解数据的重要性,然后在规划的每一个阶段以及企业的每一个层级中充分利用数据。掌握小数据部署利用好大数据的充分条件,而是必要条件。企业关注的重点应该是,让更多的员工,更有规律地,更好地利用那些可管理的数据。然后让业务逐渐能够基于数据来采取行动,只有这样才能让大数据之梦成为现实。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22