京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网时代,大数据思维造就“最后赢家”
在信息时代,数据已经变成了一种资源。它和黄金、能源一样宝贵,却又能实现反复的利用,不断刺激经济的发展。
透过一组数据可以看到,大数据产业强劲的发展势头:目前,全球IT行业正以5.5%速度不断增长;可是,大数据产业却以40%的增幅快速成长。通过对比,我们能够认定,大数据产业可以成为全球经济发展的驱动力,可以成为经济发展的革新者。
在全球庞大的人群和应用市场下,探索以大数据为基础的解决方案,深入洞察复杂且充满变化的市场成为了企业提高自身竞争力的重要手段。仅凭直观感受,任何人都能感觉到大数据时代已经来了。
大数据时代的思维变换
维克托 迈尔 舍恩伯格在《大数据时代》中提到,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
可以说,这本书的价值体现在三个方面:第一,关于大数据的思维变换,重在大数据变革时代的价值与观念变化;第二,关于大数据影响商业变革的三个要素:即数据、技术与创新思维之间的互动;第三,是关于大数据泛化下的治理与隐私。
与中国企业相比,美国企业知道大数据价值并且能挖掘大数据的隐藏价值,从而获得最大利益,可以说他们已经建立了大数据思维,从而促使他们不断创新挖掘更好的数据。美国收集的数据要比中国多得多,他们不光搜集可以理解的数据,同时也收集“不能理解”的数据,并且会花大量资源来存储,让数据一直有价值。而反观国内,大多数企业还把大数据作为一种在市场营销手段,但是大数据还可以帮助人们改变商业模式以及盈利模式,这才是大数据最大的价值所在。美国与中国相比,最不同一点就在于他们有大数据思维,懂得如何利用大数据的价值,但这并不代表中国无法逾越美国,中国的优势在于掌握数据量比较大,而在大数据时代“大”也非常重要。
城市的发展需要大数据,没有数据的辅佐城市就不会得到最优化的发展方案,大数据能帮助政府领导者进行更好的决策,尤其是公共政策的决策。城市需要知道如何建立基础设施来收集数据,同时要利用大数据开拓思路,让数据来说话,并且借助多方力量,即便是大数据方面的专家,但是并不一定有最正确的决定或最有效的方法来利用大数据,所以政府在这方面需要多听取私人企业或机构的意见,大数据时代合作、沟通、广泛吸纳意见是非常重要的。
大数据时代的“最后赢家”
大数据所面临困境并不在技术方面,而是在数据流动方面。大数据时代,一个人的智慧不能帮助我们更好的利用大数据价值,所以要让数据流动起来,让不同的部门和不同的公司都参与进来,进而优化数据。
一方面,人们要信任大数据,不要害怕大数据暴露隐私,需要建立完善的大数据保护。不信任就导致人们不愿意让其他机构知道数据,如果不能使用这些数据就更谈不上大数据的价值。另一方面,一定要接受大数据使用限制问题,不要赋予大数据过多的意义。
那么,在大数据时代究竟谁会是最后的“赢家”?至少在笔者看来,赢家不会是那些已经掌握大量数据的大企业,而应该是一些默默无闻的企业因为大数据而发生飞跃性的变化。所以数据好比一座金山,但是数据在那里放着,这座金山就不会属于你,企业需要做的是了解并挖掘这些“金山”,成为大数据的赢家。
大数据是看待现实的新角度,不仅改变了市场营销、生产制造,同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源,这也就意味着新的商业机会,没有哪一个行业能对大数据产生“免疫能力”,适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25