京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据如何成为企业未来的商业资产
大数据管理与分析从此走进人们的视野,大数据就如同给我开启了一条隧道,连接着我们的过去,通向未来。
1. “大数据”时代的“小企业”
通过对历史数据的研究分析和展示,我们可以预测出未来的趋势和发展变化,从而影响我们决策,提前做好准备和改变,大数据还可以发掘新的市场机会、发展潜力以及风险,帮助我们设计和开发新的产品。一时间“大数据”成了为企业管理者长期以来梦寐以求的灵丹妙药,让人趋之若鹜。
然而当不少企业开始实践的时候却发现对于大多数企业来讲或许大数据及其分析的这个设想和概念并不适用。
当我们习惯讨论大数据的时候总是以5个V来阐述:Volume、Velocity、Variety、Value,暨大量的,高速产生的,多样的和有价值的。但对于传统企业来讲,由于信息化程度不高,业务开展模式与互联网粘度不强,产品结构及流程复杂,无论如何都不能称之为“大”的概念。有限的资源、产品类型、交易信息……受制于数据量、数据处理技术和数据人才的缺失,实施大数据管理开发和应用现实是不太现实这一切都显示着现实企业在大数据银幕下的渺小。
同时大数据本身作为新生事物,其发展形态和发展趋势也并不清晰。那这是否就意味着传统企业无法享受大数据的红利,分享大数据时代的一杯羹呢?
2. 数据可视化——小数据的大应用
据统计我们为适应大数据所收集的数据中:59%的数据是无效和没有意义的;70%-85%数据类型、产生过于复杂,我们尚且没有很好的理论和分析主题去驾驭;同时85%的企业数据架构无法适应爆炸性的数据增长和复杂性增长需求,也就意味着作为企业我们根本无法捕获我们想象中的数据;最重要的是98%的企业无法及时掌握事实信息并作出反应。
惨淡的数字将我们从梦想拉回现实……对于企业已有信息和知识应用,我们做的还远远不够。
如果说是企业无法享受大数据时代的红利是因为数据量不够大的话,那对于数据无法有效、高效的处理就不得不是我们必须正视的问题。
大数据的根本在于对数据的处理和加工,其实对于数据处理和加工,并指导企业决策的理论早在1996年就有著名的市场调查咨询公司加特纳Gartner Group提出,并定义为商务智能。随着20年的发展,在市场上逐渐形成了以IBM、甲骨文公司为代表的巨无霸bi套件和以SAP水晶F报表、MicroStrategy的TABLEAU为代表的纯粹的商业智能解决方案。
对比后我们不难发现,对于品类众多,风格各异的商务智能软件和解决方案来讲,可视化是众多产品的统一特性。如何将报表中的数据相互关联,并直观的展示出来,更好地让人理解和发现其中的秘密成为关键。可视化的图表展示,动态的形象化展示不仅仅可以提供给我们更直观,更丰富的知识信息,同时还可以超越我们思维的局限为我们思考问题,发现问题提供新的思路。因此数据的可视化将是数据价值发挥的关键,也一直是困扰企业决策者和软件开发者思考和研究的课题。
3. 突破“中国特色”困局,打开数据价值的钥匙
值得提出的是,多年来国际巨头一直试图进军国内市场,但商务智能市场始终无法获得突破性进展,以国外著名软件巨头为背景的咨询公司频频动作却始终却始终无法将商务智能的慧种播向“中国特色”这块肥沃的土壤。笔者观点,原因无非三个:特色的中国式报表制度、特色的中国互联网发展模式及特色的中国式管理。
国内企业互联网化明显呈现两极分化的局面:以电商主导的互联网技术公司始终走在信息技术的前列,而传统或一般企业则在互联网背景下显示明显的疲态和脱节。加之传统企业业务流程复杂、经济过程复杂,催生了独具中国特色的报表体系(以中国会计制度为例,企业上市往往意味着相当长的一段时间内企业财务数据混乱的局面),各式各样的表单,业务关联复杂,逻辑关联困难。因此要释放企业数据价值,首先需要释放出干净的、价值密度高的、准确的和及时的企业经济表单。IBM、SAP、Spotview、tableau等商务智能解决方案和公司也如同帆软软件一样开发了针对不同数据类型和数据源接口,但并没有从根本上解决“中国特色”的报表本省。
同时互联网在中国的发展可谓是跳跃式的,据中国网信数据,中国网民数量移动端远远高于客户端数量,这代表着我国互联网的发展早已实现了PC互联网到移动互联网的转变,或者说:我国的互联网发展是有移动端倒逼PC端发展。这也为企业管理者、软件开发者和产品经理极大的挑战:我们的数据可能并不是由计算机产生,同样我们的需求也不仅仅局限于PC机。原来越多的人喜欢通过手机、平板等通信设备处理工作,查阅自己所需要的信息。作为企业工作和决策的支持工具,商务智能不能仅仅局限于PC机的时代,多元数据采集,多场景多终端的业务支持是关键。
这也直接导致了大部分企业在商务智能面前望而却步,哪怕有极少的公司开展相关的工作也仅仅作为高层的决策支持。随着人人经济的到来,我们更愿意相信,商务智能将会像互联网一样,随着我们的手机、电脑、QQ、微信等一切设备和终端软件开启“人人时代”。苹果早在2012年就宣布世界500强企业中多数企业都在使用iPad办公,互联网在向移动互联网转型的同时也使的连接的两端处于对等的位置,无论是企业决策者还是方案制定者,抑或第一线的执行人员,对于知识的了解、分析的需求都是同样的。这也就预示着商务智能或所谓的数据分析不应该仅仅局限服务企业高层决策者,同样应该根据一线操作人员的具体需求提供服务。按需定制、无壁垒的使用操作无疑是未来商务智能软件的一大考验,点击便可实现图标可视化分析的工具……无疑对企业在未来的竞争中提供了有力武器。
再次反观大数据和商务智能,如果说大数据为我们打开了一扇窗,让我们觉察到数据天空的魅力,那商务智能则给我们提供了一架梯子,让我们对数据价值的云朵触手可及。正如2000年的世界经济论坛中所说:“数据就像货币和黄金一样,成为新的经济资产。”而我们说正是由于以商务智能软件(解决方案)为代表的分析工具给我们提供了一把钥匙,让我们在应对复杂报表,数据有限的情况下依旧可以深入挖掘出知识和信息,打开企业财富,将数据转化为企业的商业资产。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 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 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 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 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27