京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何才能避免运用大数据的失败
当一个新的理论被提出和应用时,似乎都会遭到不同程度的反对,而在最近,“大数据”就成为IT界被攻击的对象,人们对大数据是褒贬不一,但业界对大数据抱有极大的期待,这点从大量的大数据研讨会和展示会风潮就足以证明。
近几年,云计算浪潮的来临,大数据的随后而至,给IT带来了不小的动力,也许大数据会成为恢复业界活力的强心剂。与此同时,日本政府提出新的IT战略--“将行政数据向民间开发,以便不断创造新商务”。也就是说,如何有效利用数据,推动商业成功,业已成为国家战略的一环。
很多人对大数据有着各种不同的看法,也提出了各种问题。这些对IT业界的读者而言,都是理所当然的事情。但正是这些众所周知的道理通常也是非常重要不可忽视的。下面将重新提出大数据的“陷阱”,探讨如何才能避免运用大数据的失败。
是否真正需要大量的数据
首先,必须明确的一点是,是否真正需要大量的数据。有人说,只要有一定量的数据,无关数据数量,分析的结果并不会有很大的差别。如果果真如此,不禁让人产生怀疑,即到底大数据是为何而存在。这些观点,使人感到大数据所面临的矛盾。本以为通过大数据分析,满怀期待能够发现以往没有认识到的新的东西,但有时其结果不过是已有所知的事实而已。如果企业为系统开发投入数十亿日元,得出的不过是证明资深职员“经验”的结论,这也未免让人难以接受。正因为如此,就有必要重新考虑为何需要大数据这一问题。
数据的“质量”有无问题
第二点是由谁来维护大量的数据,即数据的“质量”如何能够得到保障。举个例子,某企业的总经理每个月都会收到有交易往来的IT供应商的宣传杂志,但收件人的头衔不是“总经理”,而是他曾经兼任公司CIO时的头衔“常务董事”。虽然将头衔搞错,但还是都能收到,因此并没有太在意。但当这家IT供应商的总经理到公司进行礼节性拜访时,就提出了希望改一下头衔的想法。
该IT供应商的新卖点就是大数据,公司的总经理当场表示回去马上会进行修改。起初以为这点事情对于运营大数据业务的IT供应商而言不过是举手之劳,一定会进行纠正。但是,等到下一个月他收到的的PR杂志时,发现收件人的头衔仍然是“常务董事”。这位总经理通过两本PR杂志感到仿佛看到了大数据的现状,因此他非常失望地说:“归根到底IT供应商并没有维护顾客数据库”。
例子中所提到的虽然是顾客数据,但也不仅仅是顾客数据,说到大数据必然还需要处理很多各种各样的企业外部的数据。但是,这些数据是否是最新数据,其数据的精确度又如何等数据的“质量”就会非常重要。分析出处不明的数据将毫无意义。如果顾客数据不能随时进行维护,也就不会产生任何价值。
是否忽视了现场职工的工作干劲
企业应当努力培养数据科学家,同时提升现场职员的分析数据的能力。如果在店头等现场直接接触顾客的员工变得“擅长数字”,他们也能够常常通过数据考虑事情并进行判断,这样的企业必定会强大起来。
通过现场增加的销售额,也许和利用大数据获得的销售数字相比很小,而且其分析能力也远远不及数据科学家。但是即便如此,如果通过将这种方式横向拓展到其他现场,积累的数字也会非常可观。同时,最为重要的是,这种方式能够提升现场员工的工作动力。
文中所提到的这几点对大数据很重要,而且还是和用于整个信息系统,IT业界对于大数据的期待已久,想要让大数据成长壮大,就需要踏实努力,不要被华丽的外表所束缚摆弄,希望大家对上面这几点仔细考虑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21