京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据型企业建设指南:大数据带来什么
在以往的文章中,我们不止一次的提到过数据对企业的重要性。对现代企业来说,数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁,或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。事实上,对于数据的深度挖掘和应用正是工业4.0的核心。在具体应用中,广告自动化购买、用户画像这些基于大数据的企业级应用都已经获得了广泛的认同。
对于互联网企业来说,数据常常贯穿了整个企业的运营过程,支撑着企业的正常运转,但大多数企业的数据资产依然长年累月的堆积在服务器里,并不产生什么价值,如同被埋进地下的金子。
如何将这些埋进地里的金子挖出来、产生价值?这个问题摆在了企业面前。傅志华在三年前加入360,同时开始推动360内部的数据系统搭建的工作。傅志华长期从事数据工作,并且同时在高校兼任讲师。他认为,企业的数据系统构建的首要目标是“因地制宜”,从需求和应用场景出发,“倒推”出一个最适合自己企业的数据系统。
傅志华见证、参与了整个360的企业数据系统的建设,从数据采集的标准化、数据仓库、主机和数据统计工具的建设,再到运营分析的数据体系的指标化……目前,360大数据中心拥有五十多人的团队,利用360在运营中产生的数据进行数据采集、数据预处理、数据仓库的建设、数据统计、大数据的分析、数据挖掘、数据可视化等工作,利用企业在运转中产生的各种数据进行多个层次的应用:
业务运营监控
精细化运营
用户生命周期管理
市场传播
经营分析
战略分析
不同层次的应用需要不同的部门产生的数据,越高层次的应用对数据的要求就越高,也越能够对企业产生巨大的影响。
企业数据系统的构建对于企业来说最大的意义就是打破数据孤岛,使企业的数据资产“活”起来,为企业产生更多价值。傅志华认为,数据对于企业的价值体现在三点中:
首先,作为一种资源,数据的保有和利用就意味着企业拥有的“数据资产”。许多企业以数据资产为核心开发了大量产品,拥有个性化推荐能力的新闻阅读客户端和购物软件都是其中的佼佼者;
其次,对数据的深度挖掘和利用业务运营监控和精细化运营成为可能。如前文提到的利用数据进行用户生命管理、经营分析和战略分析也成为企业建立数据系统的目的之一;
最后一点,数据的利用也同时能够实实在在地增加企业的业绩和收入。无论是利用数据系统开发产品、进行营销或是提升管理效率,都可以为企业创造更多价值和业绩。傅志华表示,在引入个性化推荐算法之后,360手机助手应用下载的转化率得到了非常显著的提升。
那么,企业建立数据系统就是势在必行的吗?傅志华认为,这个问题需要根据实际情况进行考虑。对于互联网、金融和通信等行业,由于先天就拥有大量数据,同时数据应用更加成熟,对企业业绩的增加几乎可以说是立竿见影,所以这些行业更适合主动建立一个完善的数据系统;另一些行业则需要更多成本才能发挥数据的价值,甚至需要从数据的采集开始从头做起,所以在较为传统的零售、餐饮行业大数据应用的发展稍慢。
同时,傅志华也再次强调了“因地制宜”的重要性。尤其是对于中小型企业来说,建立一个完善的数据系统需要投入大量的人力、物力,对于规模较小的企业可以说是一笔大开支了。他建议这些企业利用第三方数据工具进行数据的采集、统计和处理,根据自己的业务诉求来进行企业的数据化建设。
相比之前提到的各种问题,傅志华认为,观念的转变才是企业数据化面临的最大困难。
大数据能够给企业带来什么样的价值?我的企业适不适合大数据?我的企业哪里用得上大数据?很多企业的决策者对这些问题并不了解,缺乏“数据意识”,不习惯通过数据进行经营和决策。
观念的转变需要时间,也需要市场的培养。在大数据时代,数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁,或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。企业只有跟上时代的步伐才能够在血腥的市场搏杀中生存下来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17