
“小数据,大提升”—让数据为你所用
如今大多数人会经常听到“大数据”,如果选择一个词来代替“大”,大部分人的脑海里会出现“海量”、“巨量”的字眼,但是,数据真正神奇的地方并不在于其体量,套用iPhone6的广告语:
bigger than bigger「岂止于大?」
数据的收集、分析、应用以及获取最新的数据技术的重要性不言而喻。作为工具,大数据可以帮助我们做出更明智的战略决策、降低成本、更精准地触达受众、理性评估风险、优化产品、更高效地运营业务。随着数据分析工具的推广和普及,预计2019年大数据市场规模将达到数千亿美元。
光大是不行的
为了在全民热捧大数据的大环境中保持理性,不至于被“乱花迷人眼”,我们首先应该确保自己准确地理解大数据的概念。
大数据从本质上讲是指无法在一定的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的巨量的结构化和非结构化数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简而言之,大数据是从各种来源获取的数据,并且会对企业、社会的发展产生积极的影响。
套用国内银行业的一句调侃:
想要「深发展」,「光大」是不行的
*深发展银行已更名为平安银行
尽管在过去几年中,大数据已经成为各种大小企业的核心焦点,大部分企业意识到了大数据的重要性,他们把大量数据存储了起来,寄望于能正确地分析数据,并从中吸取实操和理论依据,从而能更好地把握商业趋势、改善业务。
尽管数据量很惊人,但是对于许多企业来说,他们不清楚目前掌握的数据有什么用、应该分析哪些数据以及如何分析这些数据。许多企业缺乏正确利用大数据的技术、工具甚至是基础知识。
小数据,大提升
与大数据相比,小数据是指可以通过分析大数据集得出的具有特殊属性的数据集,这些数据足以找到企业当前的问题,并得出可行的解决方案。换句话说,小数据可以给企业提供可访问和易理解的数据集,以保证企业能得到及时、直观的数据支持,而不需要使用高深的技术和昂贵的工具来处理大数据。这样企业就可以通过小数据的方式间接挖掘出大数据中蕴藏的宝藏。
如何获得小数据?
答案是通过日志分析。简单地说,日志是指相关事件发生时所生成的文档或记录(例如数据库发生更改时产生的记录),这些事件会被自动记录,并且非常详细。以电商为例,从日志文件中,企业可以推断其日常流程中的销售、财务、安全等各方面的信息,通过识别趋势、改变策略等来支持业务的运营。换句话说,通过分析小数据,企业完全可以得到他们想要的结论,而无须不断分析每天都会激增的基础数据。这并不是说企业可以就此放弃大数据,小数据只能通过将大数据转换成可管理的可理解的适用信息来获得,两者必须相结合,才能给企业提供高效的支持。
让数据为你所用
与大数据一样,企业同样需要对日志提供的“小数据”进行管理分析,但好在不需要使用那些不那么“平易近人”的复杂数据分析技术。目前已经有机构正在开发新的数据应用,旨在帮助企业将大数据转化为易于分析和管理的“小数据”,这样的创新技术已经在科技界引起了巨大的反响。
虽然当前大数据风头一时无二,但“小数据”其实是那些迫切需要在商业策略和推动业务方面获得帮助的企业的首选。
面对数据洪流,小数据能够快速提高企业的数据处理能力,帮助他们快速地分解大量信息,提取出对企业业务有用的部分。虽然大公司依然可以通过大量的人力、财力、物力来发展他们的大数据,但对于大多数没有足够资源来发展大数据的企业,或许专注于“小数据”才是真正的终南捷径。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12