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】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10