京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
进行大数据管理的四类公司
在大数据时代,大数据使不同规模公司变得如此迫切的原因在于公司间有效管理数据的程度导致了竞争差距。据经济学人智能单元(Economist Intelligence Unit)调查表明,就大数据管理,公司可以划分为四类,它们是:战略数据管理者,渴望数据管理者;数据收集者和数据闲弃者。经济学人智能单元根据回馈信息总结了各类公司的个性特点。

一、 战略数据管理者
战略数据管理者在各类公司中以其最为成熟的能力位居大数据管理者的最先进的小组。这些公司大都属于制造业企业、金融服务或技术公司。战略数据管理者首先明确了与公司战略目标一致的专项计量和数据项目。其他特点包括:
1. 它们选取最为适当的数据制定决策,它们收集数据的利用率高;
2. 公司高管人士负责数据运作;
3. 它们对数据管理实施全面重点投资,确保数据的准确、全面和可靠;
4. 它们挖掘新兴数据的潜在价值。
二、 渴望数据管理者
这类公司所占数量最大。它们完全认可大数据对公司未来的重要性。它们允许大数据用于战略决策,对其投资甚为积极。但它们依然落后于先行者。这类公司大都分布在通讯和零售业。其他特点包括:
1. 它们的CEO 不大负责数据战略;
2. 它们现在偏重于从数据中学习更多关于内部业务操作的内容,但希望把更多数据面向顾客应用;
3. 不同于战略数据管理者,它们依然纠缠于全面清理和调适数据;
4. 它们中66%的公司仅将有效数据的二分之一进行了恰当应用;
5. 它们很喜欢抱怨太多数据,但资源不足。
三、 数据收集者
这些公司认识到了数据的重要性,但除了储存数据,它们缺乏资源对数据有所作为。它们被数据湮没。这些公司分布于医疗护理和专业服务行业。其他特点包括:
1. 它们极有可能由一名IT 管理者负责数据战略;
2. 它们受损于IT 部门与业务部门之间差强人意的联合。它们中近1/4 认为IT 部门不理解数据的重要性,另外有1/4 认为业务部门不清楚数据的重要性;
3. 它们疲于大多数数据的质量、准确性和一致性;
4. 它们数据管理的努力大多源于满足规定的要求;
5. 除了技能投资,它们对数据管理的几乎所有方面投资都不足;
6. 对于数据的恰当治理它们没有任何正规流程。
四、 数据闲弃者
坦率地讲,30%的数据闲弃者不注重数据收集。另外70%收集数据,依然严重地应用不足。这些公司经营惨淡,遍布各行各业。它们受害于业务部门和IT 部门之间的不良配合,它们大都安排一名中层经理负责数据战略。其他特点包括:
1. 它们更关心改善内部操作,特别关注内部报告;
2. 它们劳神于几乎数据管理的方方面面(除了数据安全);
3. 在数据管理投资上落后于其他公司;
4. 它们至今奋力于维持充足的数据管理技能。
上述分类刻画了围绕数据管理的竞争态势。随着大数据的演进,各组的特点可能会发生变化。但就当前而言,上述分类有助于公司对号入座,更好地理解发展的机遇和面临的挑战。大数据应用的趋势不可逆转。大数据将永久作为公司决策的工具,其作用会变得越来越重要。任何公司若不围绕大数据发展竞争优势就会落伍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14