京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
决战大数据:驾驭未来商业的利器
我们正处在历史的转折点上,数据技术在快速变革。大数据成了人们竞相争议的热词,但鲜有人提及这巨大变革中需要具备的能力。无数的企业及个人望“数”兴叹:“大数据与我何干?”未来是大数据的时代,未来的竞争就是数据的竞争。
也许,我们早该忘掉那些华而不实的喧嚣,让大数据真正从“看” 到“用”,真正“活”起来。大数据的力量来自触类旁通的关联,我们以前总是用数据来证明或企图说服工作上的盲点。而如今的数据不再成为一加一的依据,而是具备了预测和开创新机的能力。
用数据找机会
我第一次见证大数据的魅力是在15 年前,只是当时的我并不知道那就是“大数据”。90 年代初,我认识了一些专业以博彩为生的朋友,这些人组成了一个团队,每年通过赛马,就能盈利数亿港元。我非常惊讶,要知道很多人在赌马场上可是血本无归的,而他们却能把这种概率游戏变成稳定的盈利工具。
原来,他们的秘密就是使用了一套“养数据”策略——将每一场赛马比赛的过程都录了下来。当时我觉得这个做法很奇怪:“电视上已经在播放录像了啊,还另外录比赛干什么?”后来我得知,他们居然在每场比赛中都会录取赛马不同角度的录像。通过这些录像,他们分析出骑师、马匹有哪些失误动作,这些动作会带来怎样的后果,然后再把这些数据“清洗”出一个更准确的数据(Smart Data)。
赛马过程中有许多意外,他们利用数据来还原——如果在没有意外发生的情况下,马匹在不同场地与不同骑师配合中的应有速度。就这样,他们可以更准确地判断出每匹马的实力和获胜的机会;就这样,通过默默无闻的数据收集,入账数亿元。令我最为震惊的是,他们竟然不看表面数据,而是从无限数据的机会中寻找核心数据。
这正体现了大数据最大的不同。以前,我们都是有问题找数据,而大数据时代则不同,其最核心的特质是“用数据找机会”。 我们做大数据,必须要有一个预判,就是哪些数据是你必须要提炼出来解决盲点的。赛马的结果其实充满了“意外”,新的数据角度帮助我们一窥真实的结果,这就是“用数据来还原真实”。
只有实效的数据才是正道
现在,大数据的概念正处于纷杂的时代,媒体上充斥了各种关于大数据的报道,但其中不乏牵强附会、滥竽充数的言论,某些媒体甚至把简单的统计也冠上了“大数据”的头衔。作为一个跟数据打了十几年交道的人,我深深地知道从“看”到“用”,再从“用”到“养”的运营数据,本身就是一个复杂的过程,而也许目前我们最应该做的,就是暂且忘记大数据的概念。
行胜于言,只有实效的数据才是正道。我希望从一个实用的角度来拨开大数据的“迷雾”,告诉每个人大数据的具体运作应该是什么样的;而且数据量绝对不是一个最重要的问题,我们要的不是数据的量,而是有“质”的量,这正是我写作本书的重要目的。
数据,决胜未来的商业利器
在这个风云变幻的数据时代,只有让数据成为商业的利器才能决胜千里。
首先,我们需要拥有一套具有商业敏感的数据决策框架,可以使企业“看”得更准,并能够对近期做了什么是对的、什么是错的进行判断。这样一来,快速的数据反馈可以让每个决策的误差得到适时修正。
其次,让数据真正从“看”到“用”,让用数据成为构建企业生产力的重要部分。
再次,让Data Technology(DT 战略)深入到企业的每个角落,使数据从生产、收集、使用、分享、反馈变得简单易用。
最后,让DT 战略落地还要特别注意数据的稳定、准确、时效和有效实施。
在阿里巴巴,我学习到一个很重要的经验——人和事是分不开的。企业要想成为一家数据化的公司,文化的培养必不可少。“混、通、晒”及“存、管、用” 两套内功是让企业的血液(数据)流动起来的关键。数据流动得宜,则神清气爽;相反,数据如果出现停滞或质量问题,企业则性命不保。
锻造数据力和思考力的合力
大数据时代的到来,让我们几千年来第一次碰上了数据化带来的机遇和滚滚红利,也让每个人的思维方式出现了重大改变。很多时候,我们欠缺的不是解决问题的方式,而是定位问题的能力;有没有数据可以改善我们的盲点;我们该如何学会用“假定数据是可获取的”来重新思考周围的一切。
当这种数据化思考成为你的“直觉”时,就能够把数据的力量和思考的力量融合在一起,从而产生出新的无与伦比的合力。到那时你会发现,周围的一切都将因此而焕发出新的生机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29