京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据这货到底是干嘛的,用途到底在哪
人人都在说大数据,在于方育柯的交流中可以发现,现阶段的大数据主要围绕企业提供服务。
在电影《永无止境》中,落魄的作家库伯利用药物将智商提高,做到可以将世界上已存的海量数据进行挖掘、分析,10天内在股市就赚了200万美元。这部电影最大的意义在于告诉人们数据挖掘的潜在价值,毕竟对于曾经只是收集、统计数据的公司来说,如何利用有些鸡肋的数据变现将是一门新的学问。
虽然大数据的概念这两年已经被吹捧的有些过于膨胀,但这项技术被人们感知的地方却很少。我们在与身边非科技圈朋友的交流中发现,多半儿人甚至不知道「大数据这货到底是干嘛的」。
CTO方育柯是在2006年加入数之联科技的,CEO周涛在2009年博士毕业后加入了团队。公司最早只是电子科技大学中由三个人组成的数据挖掘实验室,一直为中兴、华为提供相应的服务。2010年大数据火起来之后,团队认为“与其为大公司提供模块化的算法服务,不如专门成立一家公司做这方面的业务”。所以两年之后,这家公司正式成立。
作为一家做大数据分析的公司,方育柯首先回答了雷锋网记者关于大数据能做什么的疑问。针对客户的需求,数之联公司目前主推四项服务:
大数据顶层规划服务,很多企业其实并不清楚大数据该怎么落地,顶层规划服务可以深入到不同的公司,实现数据协同到业务协同
云端数据挖掘平台,可以降低数据分析师做数据挖掘的门槛,快速在云端实现数据建模。据他们了解,这是国内第一家分布式数据挖掘平台(国外有IBM的PSS等)
电商数据服务平台,帮助传统企业实现互联网+的模式,分析销售数据并进行反馈。目前与义乌购(小商品电商平台)有合作
图像搜索,在ToC市场,他们推出了拍图购,用户浏览网页时看到喜欢的衣服可以用拍图购直接进行搜索。而在ToB市场,数之联也在与电商平台合作,可以做到用户分析预测、客户流失情况统计、精准化营销等
传统企业预估销售额和收集产品改进意见时,采用的方式往往是做成百上千份调查问卷。这种方式既耗费时间, 又无法保证精准性。方育柯认为,大数据的作用就在于从数据角度帮助企业进行决策。
将大数据应用到普通消费者的生活中的现象将会越来越多,但很显然,人们能够直观体验到的却很少。在交流中记者发现,虽然有在ToC市场进行探索,但企业级服务才是目前他们的核心。
提到数据挖掘分析,就不能不说数据的来源。方育柯在交流中向记者介绍,公司收集的数据60-70%来自于互联网的公开协议,包括电商产品的图片和信息,微博、知乎等社交平台。另外则是来源于行业客户的合作提供。他向我们强调,公司从来不会从第三方获得敏感信息。
不论是数据的收集还是分析,对很多人来讲,首先能想到的就是百度、阿里这样的巨头公司。方育柯告诉记者,阿里云这一类产品帮助的是中小企业快速搭建云平台,解决方案是通用型的。数之联要做的则是通过深度整合大数据,将企业的业务流程进行分析、优化。“针对不同企业的特点,利用数据分析搭建平台,本质上来讲我们并不是同一个类型。”
在一些细分市场,比如企业征信,已经有邓白氏这类大型国际公司存在,优势就在于拥有很多企业的经营数据。方育柯向记者介绍,邓白氏在数据的收集和分析方式都比较传统,并且对于国内市场来说,外企总会有水土不服的现象。数之联由于与政府和企业合作的原因,对于国内市场的了解是外企所不具备的。这也是他们不惧怕邓白氏一类外企竞争的原因。
应用数据能如何改变日常生活?方育柯向记者举了个例子,给小区送快递时会放在门口的箱格里,利用数据分析收件人何时回家,改进存放时间可以提高箱格的使用效率。还可以针对收件人的身高等等因素调整到适合的位置。
技术实现或许没有困难,但雷锋网关心的是技术能否尽快落地,对于国内来说,要克服的显然还有很多问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16