京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析能否扼杀创新
如今,商业活动在关键业务决策中变得越来越依赖于分析。大数据拥有丰富的信息,如果有效地提取和处理的话,可以基于历史信息规划其未来路径提供管理工具。
毫无疑问,这是很有价值的,但大数据分析是否削弱基于直觉做出的决策所实施更好的管理?而其市场发展趋势并不总是反映在存储数据中。
毕竟,通过引用“真实”信息可以更容易证明公司的发展方向。当然,人们忽略了一个事实,如果分析可以产生几乎任何想要的结果,人们可以通过其工作经验和外部的思想锻炼其管理能力。因此,这也是大数据分析工具的价值所在。
那么,数据的丰富性和易于处理会扼杀创新吗?
据分析供应商sopheon这样的陈述,这并不会,“随着数据的内部机构的增长,以及来自外部渠道更多的可用数据,大数据分析将成为企业在创新和竞争中获得成功的一个重要基础。”但其并没有解释为何如此。
美国管理协会的保罗•埃森在撰写的分析和创新文章中表示,“数据智能来自多个源头,智能集成或数据融合是创新分析的命脉。一流公司通过网站分析、社会媒体分析、移动分析、预测模型动力的文本分析相结合,利用各种方式来理解、解释和预测客户行为以及客户购买行为,通过客户关系管理系统捕获收集服务团队、电子邮件交流、客户的网站评论、网站行为,以及社会媒体行为的信息。”
这同样没有详细说明如何帮助创新。现在人们不会回到工商管理硕士(MBA)炙手可热的年代,每个人都希望拿到企业管理的学位,而整整一代经理人成为合格的案例分析的人才,难道如今企业的成功是依赖案例分析吗?
如今的管理是否过于依赖数据和旧数据,以确定客户的未来需求(即创新)?
这些都不是吸引创新工作人员的环境,他们中的许多人离开去尝试他们的运气,以实现他们自己的想法。许多人得益于众筹投资,其他人则自己投资,但这种情况很少,但很少有人资助这样的公司。因为这些人在他们的羽翼之下,却没有看到他们的潜力。
可以通过分析来发现这些资产?也许不是,但良好的管理可以,因为人的因素将开始发挥作用。而因为人的元素,也可能会失去创新动力,因为我们越来越依赖于数据做出决策。
也许,这个奥妙就在于预测分析,维基百科描述了包括“通过建模为、机器学习和数据挖掘的各种统计技术,分析当前和历史事实,以预测未来或其他未知的事件。”
现在我们正在讨论这些。但是,创新只是为了未来以及我们需要或想要的未来新事物?还是在改善我们已经拥有的东西?无论哪种方式,分析可能会起到一定的作用,但人类还是创造出了最具创新的理念,应该是培育市场,这并不亚于大数据分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26