京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
成功实施大数据战略的企业有哪些主要特征
要想成为一家以信息为中心的企业,并在激烈的市场竞争中保持领先优势,仅仅只是收集了大量的数据显然是不够的。因此,那些成功地实施了大数据战略的企业都具备哪些主要特点呢?
建立信息中心文化
那些已经成功实施了大数据策略的企业都知道,仅仅是对海量的数据进行收集是无用的。关键在于对所有收集的重要数据信息进行正确的分析,从数据检索中找出有助于正确的经营决策的信息。成功部署了大数据策略的企业都建立了信息中心文化,企业的所有员工都充分认识到良好的分析和可视化的信息的可能性。信息可视化效果越好,您才能根据这些信息做出更好的企业决策。美国货物运输公司US
Xpress就是这方面的一个很好的例子,通过iPad,该企业所有的卡车司机都能及时的掌握所有必要的信息,及时他们仍在运输途中。整个企业围绕信息的充分利用来做出业务决定。
不断创新和保持领先的动力
大数据使得企业能够在激烈的市场竞争中保持领先的竞争优势,并不断的重新发掘企业自身。这些企业都在引领着市场。他们都是新技术的创造者和早期采用者,其创新的动力使他们在很早之前都早已经实现了大数据策略的部署。如果您想充分享受到大数据的策略的优势,您的企业最好是新技术的创造者或早期采用者,从现在起点5到10年内,大数据将成为商品。
集中式数据存储
大数据是海量的数据,每天都能够达到数百万GB甚至更多。所以,为了开始您企业大数据战略的部署,您需要首先收集大数据。大数据企业最为强大的特征之一便是他们收集一切的数据:包括社交媒体数据、工作日志数据、传感数据等。然后对这些数据进行存储,之后决定您的企业是否需要这些数据。利用Hadoop,数据信息的存储成本应该不是一种障碍,您的企业可以使用商品硬件,以非结构化和半结构化的形式保存其原始格式,这样可以在您不使用这些数据时为您节省资金。您可以存储任何您所能收集到的数据信息,并将其存储在一个集中的位置,以防止IT基础设施各自为政。
数据驱动的产品
为了收集数据,确保您企业所提供的所有产品都能够收集到数据。对于在线产品,很容易进行数据信息的收集,但越来越多的离线产品也可以收集大量的数据。劳斯莱斯的发动机在运行过程中也能收集100GB的数据信息,而TomTom公司每天能够从其遍布全球的导航系统收集到大约55亿的数据集。而那些汽车公司在他们的汽车上安装了数百个传感器来对其进行监测,并在汽车发生故障后规划如何进行维修。最后的例子是约翰·迪尔,他将自己的拖拉机与智能传感器相结合,用来监测拖拉机机器的操作,但更重要的是监测农场的农作物。您所收集的数据信息越多,您的大数据的策略就越奏效。因此,从现在就开始收集大数据吧!
聘请大数据专家
分析百万兆字节而且是不同类型的数据是一项相当艰巨的任务,尽管许多大数据初创企业都声称他们的产品不需要IT部门耗费昂贵的成本来运维(但聘请大数据科学家的成本是昂贵的)。所有部署了大数据策略的企业至少聘请了一个数据科学家。如果您的企业是一家大型企业,您应该聘请更多的数据科学家。以LinkedIn为例,该公司有超过100位数据科学家,而通用汽车决定雇佣1万名IT员工,其中就包括许多的数据科学家。一位训练有素的数据科学家可以帮助您找出您需要咨询的问题的准确的解答方案,进而充分利用大数据战略的优势。请务必要好好对待这些大数据专家,因为他们是稀缺的,而且市场需求非常大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06