
大数据的赚钱之道与亏损陷阱
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇,随着大数据技术在各个行业当中的不断深入,我们可以看到已经有很多个人乃至企业开始利用大数据来赚钱了。
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇,随着大数据技术在各个行业当中的不断深入,我们可以看到已经有很多个人乃至企业开始利用大数据来赚钱了。然而被宣传包装后的大数据,人们只关注到了它多么能赚钱,却忽视了事物的两面性,过犹不及,大数据可能也会面临赔钱。
大数据的赚钱之道
对于大数据营销而言,业内有很多专家表示,只要企业对于用户数据的积累程度达到一定的数量级,就可以很轻松的分析出用户的使用习惯和购买爱好等很多信息,很多企业利用大数据甚至还做到了比用户自己还了解用户的需求。
近些年,精准营销这个词被无数的企业提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的就是大数据支撑。
投用户所好对大数据营销来说非常重要,如果企业在产品的生产周期之前就能够很好的了解不同人群用户的需求,并且能够很准确的挖掘出产品的潜在用户,那么对于产品日后推向市场将会有很大帮助。比如国产影片《小时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
在传统制造领域,大数据仍然可以提升预测能力。美国的梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
大数据的也可能让你赔钱
大数据绝对是项转折性的伟大技术成果。根据Gartner公司的调查,2013年中64%的受访企业表示已经购买或者正计划在大数据系统领域进行投资,而在这64%认同大数据思路的受访者中,只有不到8%已经实际部署了大数据技术方案。这样的结果实在很糟糕,不过造成项目失败的理由明显更加糟糕:大多数企业根本不知道自己在迈入大数据领域后应该做些什么。
大数据孤岛。大数据供应商总爱谈论“数据湖”或者“数据中枢”,但事实上很多企业建立起来的只能算是“数据水坑儿”,各个水坑儿之间存在着明显的边界——例如市场营销数据水坑儿与制造数据水坑儿等等。需要强调的是,只有尽量缓和不同部门之间的隔阂并将各方的数据流汇总起来,大数据才能真正发挥自身价值。
步子迈太大。大数据并不需要一笔巨大的预算,如果怀着巨大的投入将带来巨大回报的预期开始一个大数据项目,往往会产生问题。在正式开始前,明智的做法是,尝试用有限的投入,在小范围内测试这个技术是否确实能带来预期的收益。按这样的节奏,一个项目可以按部就班地随着收益逐步提高,而逐步扩大投入规模,确保收益始终大于投入。
盲目迷信大数据。大数据的支持者认为,大数据的强大在于每一个数据点都可以被捕捉到,只要分析大数据就能推导出惊人准确的结果,数据背后的原因已经不再重要。但是我们要知道,大数据的核心不在规模大,它蕴含的是计算和思维方式的转变。
不可否认,数据中心是目前技术更新最快的领域之一,也是发展最为迅速的领域,但它并不是万能的赚钱利器,根据自身需求运用得当,才能玩转大数据。数据中心只是信息技术发展过程的必然产物,通过改善数据中心运转效率,可以更好地为人们服务,要脚踏实地的去学习、部署各种数据中心新技术,要让数据中心真正地高效运转起来,为人服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15