京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的变革思维
信息时代,数据深刻影响着银行的未来发展。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。
维克托 迈尔舍恩伯格——《大数据时代》一书作者,牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,英国新闻周刊《经济学人》曾经将维克托迈尔-舍恩伯格定义为大数据领域最受人尊敬的权威发言人之一。2010年,维克托 迈尔舍恩伯格就已经开始对该领域进行了系统而深入的研究,并在《经济学人》上和数据编辑肯尼思库克耶一起,发表了长达14页的大数据专题文章,成为最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
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》中最具洞见之处在于,他明确指出,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。
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我们多得多,他们不光搜集可以理解的数据,他们也收集不能理解的数据,并且会花大量资源来存储这些数据,让数据一直有价值。”在维克托迈尔舍恩伯格看来,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’也是非常重要的。”
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。
维克托 迈尔舍恩伯格以伦敦为例谈道:“伦敦政府其实是从一家私人企业买了关于人们交通模式的数据,让政府惊讶的是人们的行动路线跟他们想象的完全不一样,所以在这一方面的帮助他们更好的优化交通,包括高速公路、停车场,以减少城市拥堵。”
谁是大数据“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。
“更多的人会认为大数据只是用在企业营销方面,但是如果让他们知道大数据可以帮助孩子更好的学习、更好的生活居住条件,以及能够解决城市交通、居住等问题,他们慢慢发现大数据的好处,他们就会关心大数据。”维克托迈尔舍恩伯格谈道,“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。所以只有让他们信任数据,才能挖掘大数据价值。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。”
维克托 迈尔舍恩伯格理解的大数据赢家,并不是指本来就已经很成功而且在大数据时代同样成功的的公司,“我认为大数据的最大赢家应该是一些默默无闻的公司,因为大数据而发生飞跃性的变化,所以大数据时代最大赢家不可能是那些已经掌握大量数据的大公司,而是新兴创业、年轻人来工作的小公司,帮助他们在大数据时代成为非常有竞争力的企业。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,我们需要做的是了解并挖掘这些‘金子’,成为大数据的赢家。”维克托迈尔 舍恩伯格如是说。
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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09