
大数据的应用帮助企业商业决策
现在人的思考或者是企业的决策,事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用。我们去调研,去收集数据,去进行归纳总结,最后形成自己的推断和决策意见,这是一个观察、思考、推理、决策的商业逻辑过程。人和组织的逻辑形成是需要大量的学习、培训与实践,代价是非常巨大的。
当今时代,数据不再昂贵,但从海量数据中获取价值变得昂贵,而要及时获取价值则更加昂贵,这正是大数据实时计算越来越流行的原因。由于大数据对营销产生的商业模式的改变,而不只是节省成本和提高效率,传统IT中心所起的作用,大数据部门比较合理的归于销售部门,是利润的中心而不再是成本的中心。
大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节,使营销无处不在。如用户的偏好?上网的时间段?上网主要浏览页?对页面和产品的点击次数?网站上的用户评价对他的影响?他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验?这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析,可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据对企业商业模式的颠覆还包括,由于物联网和智能可穿戴的普及带来的,生产线上普通的蓝领员工,前台电话员,等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分,数据的产生除了来自社交网络,网站,电子商务网站,邮箱外,智能手机,各种传感器,和物联网,智能可穿戴设备。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量,有句话叫“垃圾进,垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外,企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛,数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力,导致数据不能得到实时有效地分享,这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09