京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析的重点不是数据,而是问题
大数据分析最关键的不是数据,而是找到需要解决的问题,邓白氏高级副总裁、首席数据官安东尼·斯克里费加诺(Anthony Scriffignano)认为,任何一个拥有大量数据的公司, 不能随便就找个数据公司来分析,而是找到自己需要解决的问题 。
“ 他们可以告诉你很多事情。但是不解决任何问题。 ”2015年 12月24日,斯克里费加诺接受财新记者采访时表示,作为国际上最著名、历史最悠久的企业资信和金融分析公司,邓白氏已经和数据打了174年交道,虽然在大数据这一概念之初他们就开始使用这个工具,但是现在面临的最大困难还是,如何用适当的方式解决合适的问题。
1841年成立于美国新泽西州的邓白氏公司一直不断通过技术创新开拓信用评估市场,分拆上市前的穆迪公司、美国最著名的黄页广告公司丹尼雷公司和美国最大的市场调查公司尼尔森公司,都是其子公司。邓白氏的客户中,不仅包括全球最大的、最成功的企业,也有中等规模的和刚刚成立的小公司。
大数据分析,则是目前邓白氏所提供的万千种产品之一。斯克里费加诺说,现在全世界的数据中, 85%的数据是非结构化的 ,而我们过去重点分析的结构化数据,只是其中的15%,只是基于这些数据做出决策已经不合时宜。而通过大量非结构数据,不仅可以挖掘新的商业信息,也可以找到新的商业模式,这在10-15年前是完全不可能的,那时甚至没法描述这些数据。
他举例说,通过大数据分析,可以帮助客户找到新的合作伙伴,找到服务的重点,找到新的顾客。很多时候,他们不仅需要客户提供的数据,还要参考自己手头所掌握的数据,来做出正确的分析。“这项工作几乎永远没有终点, 你要想比竞争对手领先一步,永远都是一个挑战 ……虽然我们没法掌握地球上所有企业的信息,但是我们掌握的数据肯定比地球上任何企业都多。”斯克里费加诺说。
在乌镇的世界互联网大会上,斯克里费加诺碰到许多中国的同行,虽然他们并不都是从事大数据分析服务的公司,但也都在使用大数据,所面临的挑战也是相似的。例如,如何面对新的数据形式,如何面对高度动态化的数据等,“大家关心的主题是云计算,如何使用新的分析工具,但是很少人讨论 我们所面临的挑战究竟是什么,应该解决的问题是什么 ,” 斯克里费加诺说。
对于正在或者希望投入大数据行业的同行们,斯克里费加诺有三个建议。首先就是,最重要的不是数据,而是问题。“ 这里有一大堆数据,我们来分析一下有什么意义 ”,这样是不可取的。要从数据中发现,是否有新的商业行为,要知道自己希望解决什么问题,应该是“ 有没有可能发现新的商业行为 ,能帮助我们了解什么样的企业在增长,什么样的企业在走下坡路”。
第二是需要找到正确的人,他们拥有合适的技能,现在很多人都以数据专家自居,都在谈大数据分析,其实他们 只是给自己加了一个新的标签 ,他们未必拥有把大量繁杂的数据放在一个平台上分析的能力。
第三是领导者的能力要随时更新。现在行业变化太快,现在能够生存,不证明5-10年后能生存。当电视机从CRT过渡到液晶电视的时候,很多的企业主对后者的技术是一无所知的,所以就像恐龙一样消失了。所以领导者要避免自己变成恐龙,就需要不断了解新的技术,提出新的问题,因为这个行业变化太快了。
在这次世界互联网大会上,斯克里费加诺曾经表示,应对海量信息的挑战,需要创新,不仅是做新的事情,也可以 用新的方式来做以前的事情 。有很多没有解决的问题,需要 把它们分解 ,虽然可能还没有解决,但是问题已经变小了,这也是邓白氏现在正在从事的工作。
例如很多小微企业,通过大数据征信报告,成功在银行获得了无抵押贷款。而在迅速变化的时代,银行业本身存在的必要性也受到了挑战。斯克里费加诺说,他曾经问一个同行,10年以后会不会有银行,这位同行的答案是,除非他们做出改变。而在斯克里费加诺看来,银行当然会继续存在,但是 银行业也必须做出改变 。同样,征信行业也需要改变,甚至人们对于信用的理解也需要改变。
大数据带来的也并不都是好处,斯克里费加诺也提醒说,必须要意识到有一些居心不良的人躲在互联网的技术后面,如果不采取措施的话,这些居心不良的人他们能够有更多的进行网上诈骗、网上盗窃的非法行为会更加猖獗。我们会看到更多的问题,所以我们现在必须要进行很好地观察,而且也是要意识到在 网络上还是有很多问题的 ,这也是我们所面临的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18