
行业企业“攻克”大数据需从三方面入手
最近,有幸和国内不同行业的CIO(医疗、教育、互联网、金融等)交流了大数据的看法,听了听他们一线用户对于大数据的理解,总体来看他们对于大数据本身充 满了积极的热情,并且对于大数据有着深刻的认知包括对于大数据技术、产品以及“瓶颈”,虽然现阶段这些行业企业开展大数据仍然存在一定的阻力,但这些行业 CIO普遍看好大数据以及其未来行业的发展。
大数据行业前景以及发展不做过多的阐述,从大数据的应用现状来看,现在不论哪个行业企业在开展大数据时有许多问题待解决比如如何打通并且获得基于企业内部数 据之外的互联网数据?如何让企业及IT部门快速“升级”知识结构去接受大数据?…等等这些问题成为企业开展大数据所必需要思考的。
面 对大数据在行业企业中存在的问题,建议行业企业及CIO开展大数据时应该优先考虑以下几方面,从而保证大数据的成功。首先,向互联网迈进,向互联网电商行 业企业学习大数据的应用经验。企业以及CIO都害怕当小“白鼠”,这很正常的。不过,对于互联网或者电商企业而言,他们在大数据领域已经对于大数据进行了 多次的尝试与实践,而且他们天生就具有大数据的“基因”,他们对于大数据的理解、应用已经走在了传统行业企业的前列并且已经取得了一定的成绩比如熟知的阿 里巴巴、京东、当当、国美在线他们自身就在大数据领域有许多先进的经验可供传统企业参考。
另外,除了互联网电商行业外,在电信、金融行业的企业他们同样也具有惊人的数据,以数据为核心的这些行业同样也已经对大数据有了很多的探索和尝试,开展了许多有价值的新业务,传统企业在开展大数据时可借鉴这些行业企业的成功经验来开展大数据。
其 次,加强与外部第三方数据平台如阿里大数据平台、百度大数据引擎、谷歌大数据平台、腾讯大数据平台等的合作。内部数据分析结果往往有限,要想发挥数据价值 还得借助外部第三方数据的力量,他们本身就拥有海量的数据源以及分析能力,能够从不同区域、不同行业等多个维度进行数据分析,从而创造更商的价值。比如在 医疗领域可以通过疾病的发病区域以及时间,分析出哪些季节、哪些区域是高病发区,然后医疗机构可根据数据结果提前制定相应的应对措施。在教育行业,可以通 过第三方的大数据为考生在估分、报考、专业选择上提供帮助等等。未来,随着这些三方数据平台开放能力的加强,越来越多的行业企业能够借助大数据受益。
第 三,改善现有IT部门的知识结构。某金融行业CIO私下里曾经指出,现在的云计算、大数据技术真的很好,但是在企业中阻碍这些新技术的应用恰恰是这些IT 部门的负责人,这是因为一旦新的技术来临,会对于现有的IT人员的知识结构形成冲击,这导致了新技术很难在企业进行尝试或者部署。面对现状,这需要CIO 以及IT人员勇于接纳新的技术,快速适应如大数据等新技术所带来的变化。
归纳小结,以后的大数据将变得无处不在,但无论是是技术、产品还是应用还有待提升,仍然还需要很长一段路要走,对于行业企业以及IT负责人来讲还需要不断的摸索、实践,相信随着技术的成熟,大数据必然能够在行业中发挥出巨大的价值,助力企业创造出新的辉煌。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23