京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与商业的未来
信息乃是企业的根本,几千年以来都是如此。
但是认为大数据只不过是信息发展的延续可就大错特错了。
时至今日我们获取的信息比以往任何时候都多,信息的重要性却超出了仅仅是知道得多做得多的水平。量变引起了质变,我们使用数据的方式有了翻天覆地的变化,总结成一句话就是更新更好与以往不同。
当然我们对数据的利用有其极限,但数据收集的成本和数据处理的难度都发生了彻底的变化。随着大数据在社会,政治和商业等各个领域显示出威力,没有任何一个个人和产业能够逃过即将发生的调整。我们发明了工具,工具也在影响着我们。
数据世界和企业对大数据的利用在政策法规上可能会有两方面的问题。
第一个是就业。如同19和20世纪工厂自动化生产线对蓝领工人的威胁一样,21世纪大数据以及算法的进步也在威胁的白领脑力劳动者的工作岗位。我们倾向于认为科技进步会创造更多的工作岗位,所有的影响都是暂时的。因为在工业革命时期确实如此,虽然有暂时的混乱但最终人们过上了更好的生活。这种乐观的看法忽略了一个事实:有些行业在工业革命中被永远地淘汰了,比如拖拉机和汽车的出现就永远终结了马车在经济中的地位。
工业革命的巨变带来了新的经济哲学以及政治运动,不难想象围绕大数据、机器人、计算机和互联网以及他们对经济政治的影响也会有类似的事情发生,近来关于贫富差距的辩论和示威活动就有点这个苗头。
第二个问题是隐私。隐私问题一直都存在,但大数据使得隐私问题的挑战变得严峻了很多,在隐私方面量变同样引起了质变,当隐私安全的危险从几天发生一次变为一秒发生1000次的时候,保护个人信息的本质已经发生了变化。人们在享受着服务时个人信息已经不知不觉被悄悄地收集起来了,很难想象在这样一个世界中现在的个人信息保护法能起到什么作用,人们的隐私被侵犯时可能很难维护自己的权益,或者压根就没发现自己的隐私已经被侵犯了。
其实现实比我们想的更糟。个人信息安全法的基础,同时也被经合组织奉为金科玉律的原则是企业应在首要目的达成之后弃置所收集的数据。这与大数据的根本原则相悖。大数据认为我们应该把所有的数据永久储存起来,因为未来可能会从这些数据中发现有价值的信息。
因此监管部门应该意识到加入更多的条例不会起到任何作用。事实上今天的隐私政策也没有起到很好的保护作用,再加入更多类似的条规根本就是在浪费时间,大数据业务亟需更新更好与以往不同的隐私保护法。
大数据会改变商业而商业会改变社会,我们当然希望它带来的利大于弊,但这多半也只是希望。大数据是一个很新的概念而我们的社会并未准备好处理收集的海量数据。我们没法预测未来因为科技进步总是带给我们惊喜,就好像打算盘的账房先生你给他个iPhone他也不会用。我们唯一能够确定的一点就是:大数据不仅仅是数据量的增加,它会带来根本性的改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25