京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据还不等于大时代 还差些距离
近几年以来,“大数据”已经传得沸沸扬扬。技术开发商和媒体记者铺天盖地式的宣传,你怎么可能不知道“大数据”?即使不知道也总会听说过。让我们来看看他们是怎么大力宣传所谓的“大数据”:“大数据”无所不知无所不能;有了“大数据”的支持,公司运行效率突飞猛进;“大数据”还能帮助你了解数据,做出最明智的决策,使你的公司时刻都充满了竞争优势。
多么具有诱惑力的宣传,当然我们不能百分之百地说报道违背了事实。只是人们对于高科技的宣传总是过于乐观超前。事实上,很多公司都发现以目前的条件实现“大数据”困难重重,理想很丰满,现实却很骨感。的确,在数据的收集和处理方面,可能具有可观的优势。但真正的使用这些数据、乃至借助这些制定更优化的决策则完全又是另一回事。那么问题出在哪里呢?多数公司表示在“大数据”和对大数据的“大理解”之间,缺少了某个重要的联系。如果这个问题得不到解决,那么人们只是空有一堆看似有用的数据,却难以从中挖掘出有用的价值。
大数据时代
正如硅谷的一名资深业内人士最近透露,尽管从近日创业公司的活动和融资情况来看,大数据的数据采集和处理似乎受到广泛关注,但是现实和预期之间的巨大差距依然无法视而不见。他说,“大数据还没有真正转化为大认识、大洞见和大智慧。”以他们的预测,我们离真正的“大数据”时代还有很长的一段路要走。
炒作和现实,不可混为一谈
我们希望从大数据中获取价值的方法越简单越好,比如导入数据,运行程序,最后得出富有远见的结论。你觉得这可能吗?如果智慧那么容易获得,那人人都可以是乔布斯了。事实上,从大数据中获得有价值的信息远比“导入、运行、输出三部曲”要复杂得多。《数据预测:大数据战略》(DataDivination:BigDataStrategies)一书的作者帕姆·贝克(PamBaker)说,数据直接给出答案的实例确实存在,但只存在于特定的情况下,鲜有发生。我们不能寄希望于例外,我们需要的是普遍规律。
“也许,有人会辩解说,我们可以举出很多例子,在这些例子中,数据往往可以给出非常明确的答案。比如预测分析学可以精确地预测出飞机或供水系统中的某个零部件的报废时间,还能告诉我们替换零部件的最佳时间,以便于在旧部件报废之前最大化地利用其剩余价值。”贝克解释道。
她马上又强调,“但是,更多的情况下,我们是没有办法直接获得想要的答案的。你可以从诸多可能的行为中选择一个或者什么都不做,具体情况具体分析,这才是我们所面临的真实情况。”
贝克一语中的。一些基于数据的决策的确是这样。数据不是“冰冷的数字”,它们是“多愁善感的精灵”,正如布鲁斯·斯普林斯汀在一首歌中唱道,它们需要“一点点的人情味”。人们可以通过开发良好的指标和强大的算法来挖掘数据。但这远远不够,人们必须通过自己的认识和见解才能真正地了解数据的“内心世界”,才能充分利用数据背后的价值。有的数据很“直白”,有的却很“委婉”,我们不能一概而论。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08