京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的本质是虚拟中介,和实体经济相生相伴
互联网发展的一个重要的特点,就是很多线下的业务被放在了线上,互联网本身具有去载体化的天然特性,正是因为有这样的特性,所以数据沉淀就显得特别重要,若是没有这个数据沉淀的优势,互联网去载体化就不可能实现。
以往传统的线下业务其实也沉淀了大量的数据,只不过这种数据的负载形式是物理的,传统的统计形式更多的依赖人工,所以这些沉淀的数据一直在沉睡而没有被唤醒,因为人工的方式根本没法做到。互联网充当了唤醒这座数据金矿的重要角色,使得人类第一次对数据的效用重视起来,所以大数据的概念风靡当下,不能不说这是互联网带来的意外之喜。
互联网将传统线下业务搬到了线上,于是这种大数据的形式就凸现出来,因为既然互联网具有去中介化的天然特性,那么这种中介化的价值信息就附着在海量的数据中——除了数据,互联网的价值链就显得没那么有价值了,所以从某种程度上说,互联网时代的中介化,就是沉淀的海量数据形式。这和传统的物理中介当然是两个不同的概念,只不过互联网时代,很多传统的物理中介都受到了虚拟中介的冲击。本质上,这只是中介身份的一种转换,而不是物理中介被消灭了。
例如,银行、证券、交易所等金融机构都是物理中介,其业务所积累起来的数据非常可观,当这些数据被海量的搬到线上的时候,我们并不能简单的认为这些金融机构被消灭了,而应该认识到,这些金融机构的身份,是以搬到了线上的海量数据为新的虚拟中介形式的,物理中介反而成了虚拟中介的生产源。这些生产源的本质属性是不变的,例如,金融方面,其股权、债券、信托等金融核心功能不变,其所涵盖的契约也是不变的,所面临的金融风险、所面对的监管的基础都是不变的,这种本质属性的固定,并没有在互联网时代因互联网的迅猛发展而发生改变。当我们在分析互联网对传统行业的冲击时,往往用去中介化来描述互联网对传统行业的冲撞,但是我们应该认识到,这种去中介化,并不是消灭了物理中介,而是摆脱了物理中介,实现了和以大数据为依托所形成的虚拟中介的联姻。
所以,大数据的形式其实是一种互联网时代的虚拟中介,它是从传统的物理中介中衍生出来的,从此,市场的生态环境发生了变化:一种线上的虚拟中介,一种线下的物理中介。整个市场被重新构造起来,线上线下两种生态共同支撑着当前的互联网时代走向一个较为繁荣的阶段。
迈尔·舍恩伯格(《大数据时代》一书的作者)认为,大数据的一个重要特点,就是事物之间具有相关性,而因果性倒是处于其次。
其实,这种观点也不新鲜,因为在统计学上,要证明两个事物之间具有因果性,前提条件是这两种事物要具有一定的关联性,即,事物之间的关联性是求证它们因果性的必要条件。所以在某种程度上,舍恩伯格这种观点是将事物之间的相关性和因果性分开看了。从前面的分析我们可以得知,海量的数据并不会无缘无故的产生,线上的大数据中介是传统的物理中介衍生出来的,可以说没有线下的物理中介经过产业链的整合,从而将这些数据整合到线上,那么线上的虚拟中介是不会产生的,所以,数据之间绝对不仅仅是只有联系性那么简单,数据之间的因果性才最终指导着企业如何经营的极为重要的因素。
大数据的形式作为新型的中介形式,本质上还是伴随着互联网的迅猛发展而产生的,这是一种有别于传统中介形式的新型中介,并不能独立于实体经济而孤立存在,没有实体经济的最终繁荣,互联网只能呈现出较为繁荣的假象,而最终会变成没有根基的浮萍,所以,只有线上线下生态同步发展,或才是一个市场较为成熟的表现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09