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
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12