京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如今,大数据分析到底有多重要?McKinsey Global Institute(位于旧金山,是总部位于纽约的麦肯锡公司的研究机构)的高级合伙人Michael Chui(去年发布的麦肯锡大数据价值研究报告的作者之一)认为,在数据分析方面的能力将决定企业市场份额的得失。而且根据长久以来观察的结果,强者将会逾强(Whoever has will be given more,出自圣经之马太福音)。
“很快,我们就会看到那些领先的公司从中得到收益。”Chui说。海量数据的收集和分析已经在医疗健康领域得到了实际运用,麦肯锡在报告中预计该行业将从大数据中获得多达3000亿美元的收益,其中2000亿来自于相关成本的削减。
James Noga是Partners HealthCare System(位于波士顿的一家非营利性医疗机构)的CIO,他认为医疗行业已经认识到大数据分析能够极大地提升人类健康水平(即便不是最重要的因素)。“在我们这,即使只是基于一个很小的数据集,我们也能够通过分析来发现诸如Vioxx(一种已被发现有重大问题的药物)之类的问题”.
Noga认为尽管医院在大数据分析方面还不够成熟,但是情况正在一天天发生着变化。大量的数据正不断从医疗第一线汇集起来并经过整理和分析。Noga预计,随着人类基因组序列分析的成本降低,总有一天会给公众带来重大的福音。“无数的人正等着这些数据来进行分析利用。”Noga补充到。
数据蕴藏的新价值
Chui和Noga都参加了在马萨诸塞Cambridge举行的MIT斯隆CIO论坛,并作为数据专家阐述了大数据分析的诱人前景和面临的挑战。论坛由纽约时报的技术编辑Quentin
Hardy主持,还包括The Corporate Executive Board
Co.(CEB,位于华盛顿特区的一家咨询公司)的高级总监Shvetank Shah和Babson
College(位于马萨诸塞Wellesley)的管理和信息技术教授Tom Davenport.
数据分析的用武之地绝不仅限于医疗健康领域(已经建立了一套规范的科学方法)或者消费品行业(已经拥有大量的用户数据)。比如,基于物流行业供应链而收集的海量数据也已经开始被用于对经济趋势的分析。[page]
Hardy最近遇到了一个物流公司,其客户占了世界经济总量的3%到5%.该公司所拥有的数据对未来具有重要的指向作用,比如圣诞季的零售业状况和阿拉伯之春后约旦的走向。“我告诉他们,这些信息都可以在华尔街进行交易。”
Davenport是数据分析方面的高产作者,他最近专注在工业界并且预计大数据分析正给振兴美国制造业带来机遇。“通过数据分析,你可以及时发现问题并优化业务。”
流程和产品的数字化为企业开辟了另外一个天地。“我们可以毫无束缚地开始各种创新实践。”Chui说。
CIO在大数据分析中的角色
那么,在大数据分析中CIO应该承担什么样的角色呢?包括Partners
Healthcare的Noga在内,至少有两位与会者强烈建议业务端来领衔分析工作。“我们有部分的责任,但分析是实实在在的研发工作,IT只是提供支撑。我们负责基础架构的事情
–
比如什么类型的计算适合放在公有云、私有云或者完全掌控的数据中心里。”Noga解释说:“就我自身来说需要理解分析技术,但是不应该成为责任人。分析事关企业战略,属于研发类型,应该由具备专业素养的人来担当数据科学家(data
scientist)。”
这种看法的原因可以从一次相关的讨论结果(大数据和分析法学的挑战:数据聚积和偏好)中看出端倪:大数据时代的成功在于发现能够提升业务决策的模式。而这个过程中需要扎实的数学和技术功底,以及对业务的深刻认识。
Noga的看法得到了Davenport的赞同,后者以通用电子为例来加以说明。通用电子计划在投资超过10亿美元的全球软件中心(位于旧金山)招聘800位数据科学家。这些科学家将受聘于公司的研发部门。另外,惠普公司也在其战略规划团队中增加了数据科学家。“对此,我们给予完全正面的预期。”Davenport表示。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05