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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23