京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的核心价值和意义
“大数据”不是“数据分析”的另一种说法!大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点,具体地说,是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础,针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的,生产线上普通的蓝领员工,前台电话员,等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分,数据的产生除了来自社交网络,网站,电子商务网站,邮箱外,智能手机,各种传感器,和物联网,智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节,使营销无处不在。如用户的偏好?上网的时间段?上网主要浏览页?对页面和产品的点击次数?网站上的用户评价对他的影响?他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验?这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析,可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业内部运作模式,以往的管理是“领导怎么说?”现在变成“大数据的分析结果”,这是对传统领导力的挑战,也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程,还要成为数据专家,跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上,如今熟练掌握大数据分析工具,善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量,有句话叫“垃圾进,垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外,企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛,数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力,导致数据不能得到实时有效地分享,这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来,对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称,电商企业通过大数据应用,可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更 多更好地增加用户粘性,开发新产品和新服务,降低运营成本的方法和途径。而获取信息发展大数据主要有以下两个资质。
1、获取大数据,首先,需要让大数据有一个入口,基本上就是我们所说的带宽。如果是海量数据的话那么就需要交给拥有因特网接入服务(ISP许可证)的企业了,或者企业也可以自己申请ISP许可证来做互联网接入服务。
2、获取大数据后需要有一个存储大量数据的服务器,海量数据的涌入那么就需要海量的存储空间,一般的服务器或或许承载不了这么大的数据量,需要有专门的服 务器机房。服务器机房一种是外包给拥有因特网数据中心(IDC许可证)的企业,但是可能对数据的掌握性不是很好,对机房的维护什么的也不是很到位;另外一 种就是自己申请IDC许可证,企业自己建立数据机房。
经过多年努力,我国已拥有全球最多的互联网用户和移动互联网用户、全球最大的电子信息产品生产基地、全球最具成长性的信息消费市场,培育了一批具有国际竞争力的企业。庞大的用户群体和完整的经济体系积累了丰富的数据资源,而工业互联网将进一步激发大数据发展的潜力,不断拓展信息产业新蓝海。
大数据的意义或作用归根到底就四个字:辅助决策。利用大数据分析,能够总结经验、发现规律、预测趋势,这些都可以为辅助决策服务。我们掌握的数据信息越多,我们的决策才能更加科学、精确、合理。从这个方面看,也可以说数据本身不产生价值,大数据必须和其他具体的领域、行业相结合,能够给企业决策提供帮助之后,才具有价值。很多企业都可以借助大数据,提升管理、决策水平,提升经济效益。
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 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23