京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。根据IBM的一项研究,过去两年生成的信息占整个人类历史信息总量的百分之九十。换言之,大数据的体量已经达到了传统数据库管理系统无法有效处理的程度。人们无论是使用手机,还是进行网络购物,都会留下自己的数字足迹。
数据信息的大爆炸,无疑将引发企业的巨大管理变革。“应该说,大数据会让企业更好地理解消费者,同时让决策变得更加有效。当然,它带来的挑战也不容小觑。”埃森哲战略咨询全球董事总经理马克·斯佩尔曼在本届达沃斯论坛上向记者表示,“如果企业忽视了这些数据,将会引发巨大的竞争风险。”
那么,大数据将为商业世界带来怎样的本质性的变化?
掘金大数据
眼下,各个行业都在产生数据,现代社会的数据量正持续地以前所未有的速度增加着。与此同时,数据的类型变得难以计数,包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等,各种形式的数据都出现了爆炸性增长。
传统的数据分析,是通过提出假设然后获得相应数据,最后通过数据分析来验证假设。而大数据恰恰相反,它是从收集的海量数据中,通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析,从中寻找到数据之间的相关性。简单而言,大数据更偏重于发现,以及猜测、印证的循环逼近过程。
一方面,大数据有助于人们发现事物的个体特性,并针对每一个个体提供差异化的解决方案;另一方面,大数据研究也能帮助人们从大量个体的差异变化中,揭示其中存在的难以察觉的规律。
“打个比方,当一辆高铁在行驶过程中,大数据技术是通过各个外部渠道的实时数据来分析高铁的安全性。在分析的同时,火车仍在行驶,不会停下。”马克·斯佩尔曼表示,“而传统的分析方法,是一定要等出现事故后才进行追溯分析。”
马克同时坦言,驾驭大数据的能力并非那么容易获得。很多时候,传统的商业智能系统与分析软件,在面对视频、图片、文字等非结构化数据时,往往束手无策,缺少有效的分析工具和模型。
“一直以来,大数据技术的难点并非在数据的收集上,而是如何利用这些数据。”马克称,“企业必须去芜存菁,将数据转化为正确的商业决策,才能与竞争对手形成差异化。”
就这一点来说,全球最大的拍卖网站eBay的做法颇为典型。譬如,一位年轻的女性早上10点在星巴克浏览eBay网站,eBay应该推送给她什么样的商品呢?事实上,eBay此前已经研究了各种不同情形下的不同购物模式,它可以从用户以往的浏览记录里推断她想要什么样的商品,也可以从设定的成百上千种情景模型中计算出用户可能的需求;或是对照另一位有着相似特点的女性用户,看她当时买过什么样的商品,从而判断出这位用户潜在的需求。在综合各种考量因素后,eBay的后台往往在短短几秒内将商品页面推送给用户。
变革与挑战
通常情况下,获得的信息越多越有利于企业做出明智的决策。但很多时候,数据量过大、数据模型欠缺,会让分析的结果与真实状况大相径庭。就eBay而言,其基于数据分析后“猜错”的情况非常非常多。
据专家测算,数据分析师的50%~80%的时间都花在了处理数据上。即便如此,数据搜集的偏差、误差积累叠加、假关联性、数据外生性等问题,纷纷“污染”着分析运算的结果。
在此基础上,全球数据目前以每两年翻一番的速度递增,2007年时,全球传感器获取的数据就超过了存储总量。大数据的存储成本很高,而要获取一些新数据,就必须丢掉旧数据。这同样不利于数据的分析与研究。
此外,来自各种传感器、文档、网页、数据库的数据,大多是不同的格式。而这些数据要被软件理解和分析,必须被转换为统一格式。
将各类数据进行格式统一,又是一个严峻的挑战。数据和人类语言一样都具有模糊性,有些数据人们知道是什么意思,计算机却不能识别。于是,很多时候,人们不得不一次又一次地重复数据转化的工作。
相比于大数据带来的技术挑战,更大的难题来自于决策的变化。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代,企业内作重大决策的人往往都是组织的最高层,或是外部拥有专业技能和显赫履历的智囊团。时至今日,高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉,而不是基于数据。但到了大数据时代,数据分析会直接影响组织怎样做决策、谁来做决策,从而减弱个人的共识性。一个明显例子是,在媒体业,《赫芬顿邮报》和Gawker网站上传播的新闻通常取决于数据,而不再取决于编辑和记者的新闻敏感度。数据比有经验的记者更能揭示出哪些是符合大众口味的新闻。
不过,大多数组织都无法轻松地完成这一转变。在9月10日举办的达沃斯论坛上,普华永道发布报告称,调查显示仅有三分之一高管们表示,他们在上一次制定重大决策时采用了数据和分析。虽然有58%的高管们在决策制定上,还是依据直觉、经验、建议以及在企业中的其他经验,但43%的高管们承认,那些拥有高度数据驱动的企业,在过去两年的决策制定获得了很大的提升。所有高管们都表示,未来两年将优先考虑对高质量数据分析的投入,以更好的制定决策。
“应该说,大数据并不会完全取代个体做决策,即便取代,那也有很长的路要走。”马克指出,“但大数据会改变人们做决策的内容和方向,会对管理者的知识结构和分析能力提出更高要求。”
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、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 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 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 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 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 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 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04