京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何理解“大数据”:数据质变的3个方面
大数据(Big Data),字面意思是“海量数据”,简单讲就是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前的主流技术和工具来处理,这里的“处理”涵盖了很多层含义:提取、存储、管理、分析、传输、预测等。
可是,这仅仅是对“大数据”的粗浅理解。
最早提出“大数据”概念的学科是“天文学”和“基因学”,这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于海量数据的分析”方法。
大数据可以说是“计算机”和“互联网”结合的产物,计算机实现了数据的“数字化”;互联网实现了数据的“网络化”;两者结合才赋予了“大数据”生命力!
随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活,加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及,新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。
不过,抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象,我们更加要关注的是由数据量变带来的质变,这种“质变”表现在以下3个方面:
1)数据思维
大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”,思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!
- 分析全面的数据而非随机抽样;
- 重视数据的复杂性,弱化精确性
- 关注数据的相关性,而非因果关系。
历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的,旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候,如果大脑不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略,那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。
这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域,然后渗透到传统的商业领域:黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!
当然,这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”,但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想,其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是,如果不给予足够的重视,下一波没落王国的名单中,可能就会有你!
2)数据资产
大数据时代,我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度,因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外,我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能。
这些家用电器在更好地服务我们的同时,也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街,商户的路由器,运营商的WLAN和3G,无处不在的摄像头电子眼,百货大楼的自助屏幕,银行的ATM,加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域,我们喜欢说“入口”这个词,“入口”对应的直接意义是“流量”,而流量在互联网领域就意味着“金钱”,这种流量变现可能是广告,可能是游戏,也可能是电商。
在大数据时代,“入口”这个词还有更深刻的意义,那就是“数据生产的源头”,用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事,也会留下一系列相关的“数据”,这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!
所以,在“大数据”时代,意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局,可能是一个解决刚兴需求的WEB网站,也可能是一个单纯的工具APP,还可能是一个可穿戴的数码产品!
3)数据变现
有了“数据资产”,就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值,然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是“预测”,在海量数据的基础上,通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
“预测事情发生的可能性”继续往下延伸,就可以通过适当的“干预”,来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样,都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”,引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告,并称之为“精准营销”,由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18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。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 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 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14