京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据价值的体现就是数据挖掘技术价值的释放
随着IT技术的发展,给传统行业带来接连不断的历史新机遇,并获得前所未有的发展步伐,比如云计算为传统中小企业节省大量资金、人力成本,提升市场竞争力,带来与同行业强者同台竞争的机会。云产业逐渐成为未来企业市场发展的主力军。在云产业背景下产生的大数据技术注也同样注定会对传统行业以及互联网行业产生不小的地震,为传统行业带来新的变革,但是目前还处于发展初期的大数据技术,很多问题还停留在纸上谈兵层面,没能得到规模化普及与应用。
而要得到普及与应用又需要解决哪些行业以及大数据本身面临的问题?不可否认,大数据的应用一旦得到普及应用,将意味着企业业务结构彻底变革与重组优化。对于行业来说,亟需解决的问题之一便是普及之后是否有一套行之有效的行业标准,个人隐私能否得到有效保障,一旦得到侵犯,是否相关法律法规做坚实后盾。
对于产业链的上游企业,也就是提供商,技术问题、人才问题、商业模式是否已经有眉目了。只有这三者得到保障,产业链下游享受服务的传统企业以及新兴的互联网企业才能认可。对于提供商才有动力去推动大数据的未来发展,促进行业快速前进。除此之外,企业自身也可以设立数据的挖掘、分析职位,这也是大数据为行业带来的福音,如果说让传统行业CIO来顶替数据的挖掘以及分析的职责,那么对未来的CIO将是一个大考。
如何体现数据的价值,以及如何确保产生的数据就一定具有大价值,这背后也、涉及到另外一层技术问题。笔者之前采访某医院CIO,据他表示,未来数据的价值确实不可估量,对于医院数据来源主要集中在电子病历一项,电子病历本身是一种结构化模板,也就是需要医务人员要将数据以关键字的形式而不是一行文字的形式录入,一旦以文字的形式录入,若干年后,数据的价值将一文不值,数据价值被埋没。
所以我们假使这些问题都在按部就班不出现任何差错的前提下进行预测,数据价值的体现就是数据挖掘技术价值的释放,挖掘技术无疑成为未来体现大数据价值的关键转折。从快速增长的海量数据中找到有价值数据是未来挖掘技术需要突围的瓶颈。
据业内专家说,如果没有强有力的挖掘工具,海量数据的增长速度超出人们开发挖掘技术的速度,海量数据最后将成为数据的坟墓,数据价值得不到有效释放,也就无从谈起大数据为行业带来前所未有的变革,不过挖掘技术的发展,需要一个过程,不是一蹴而就的事情。
目前的挖掘已经初露一些端倪,比如,目前审计署通过数据挖掘技术发现一些城市存在问题,针对性的进行解决。同时这些数据价值还能用在市场管理、风险管理、检测管理等当中。
目前数据挖掘技术确实正在朝新一波技术浪潮方向发展,与预测模型、系统集成技术结合,并分析半结构化数据和Web数据。新一代数据挖掘系统,能够分析嵌入式系统、移动系统和普世计算机各种类型的数据。同时新一代的系统能够开发出分布式挖掘技术。实施过程中根据应用需求来确定针对性实施战略。
大数据继云计算、物联网等IT技术后的又一次颠覆性技术变革,对国家治理、企业决策、流程再造、个人生活都将产生重大变革。那么在大数据时代,人类是生产者还是消费者?可以这么说人类既是生产者也是消费者,所以其界限正在变得模糊或者消融。
在企业以及人类生产过程中产生的数据逐渐成为企业的核心资产,深刻影响企业业务模式、人类的行为模式,包括重构文化组织。如果没能利用大数据价值来贴近人类、理解人类需求、高速分析做出预测,传统企业业务将会逐渐被时代甩在后边。
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、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28