京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的企业:数据驱动业务是关键_数据分析师
近几年来,随着互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展,一种新的技术革命浪潮正以一种势不可挡的姿态席卷全球,并悄然改变着公共决策、企业管理、市场营销以及生活的方方面面,成为一种全新的颠覆性技术变革,这便是当前最为炙手可热的话题——大数据。
所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化,其特性被归纳为4个V,即Volume,Variety,Value,Velocity,分别对应:数据体量巨大;数据类型繁多;数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。
据统计,从人类文明开始到2003年,人类共创造了5TB(兆亿字节)的信息。而现在,这样的数据量却仅需两天就能够被创造出来,且速度仍在加快。2011年,全球创建和复制的数据总量达到1.8ZB (1ZB等于10的21次方比特),相当于全球每人产生300GB以上的数据;预计2020年,全球产生的数据量将超过80ZB。毋庸置疑,现代信息社会已经进入大数据时代。
当数以亿计的数据可以在虚拟的空间中自由穿梭时,当各种数据的获取变得瞬间即达时,大数据对政府、对企业、乃至对个人,都产生了深远的影响。对于大多数企业来说,大数据是既是机遇也是挑战。一方面,“得数据者得天下”,通过对大量的数据进行科学的分类整理以及分析,能够为企业的外部营销、内部运营和领导层决策等提供强大的数据支撑,不断提升企业运营效率,提升企业管理水平。可以说,利用互联网与物联网等带来的海量数据,通过挖掘、分析与业务应用,企业可以在激烈的市场竞争中赢得优势。
另外一个方面,海量的数据也给企业进行数据挖掘、分析带来巨大的挑战。如何从纷繁复杂的数据中挖掘出有利于企业发展的信息,并利用好这些信息指导企业运营,对于一个企业来说显得至关重要。“用数据说话”,如何让数据产生真正的价值成为了摆在企业管理者面前不得不跨越的鸿沟。
“大数据”话题的日趋白热化以及对企业管理带来的深远影响,让许多企业管理者更加关注数据带来的业务价值,纷纷想要通过数据分析工具来挖掘数据价值,从而更好地指导企业的发展。然而,在数据挖掘、分析的过程中,一些弊端渐渐流露出来,海量的数据分析起来要耗费非常大的精力,还常常出现错误,得不到想要的分析结果。
“企业由于纷纷想分折其数据, 会发现其数据问题源头在于业务系统分散导致数据分散,不一致及不能关联以及非端到端导致人工输入错误或个人的原因不输入数据。”对此,拥有30年国内外IT项目管理经验的高亚科技有限公司CEO、前花旗银行副总裁罗叶明先生分析道,“当越来越多的企业意识到上述问题时,他们会更加倾向于选择一体化及端到端的业务系统。”
嵌入先进BI技术,数据挖掘一步到位。面对瞬息万变的市场环境,企业必须对海量的数据进行快速的分析,以最快的速度为企业管理者提供有价值的信息,这对数据分析速度有严格的要求。商业智能技术为企业提供快捷数据仓库,与传统数据仓库包含数据库系统开发、数据清理、数据集成及数据挖掘的整个过程不同,该数据仓库简化数据挖掘的步骤,数据挖掘一步到位,不仅最小化数据集成的需要,还提供行业特定的预先集成解决方案,提高数据分析效率,帮助企业更好地应对大数据“大”的挑战。
数据源统一关联,数据分析精准且实用。事实上,对于大数据分析来说,最大的优势便是数据源,从产生开始便是统一关联的。基于“一个设计,一个系统”的理念,在设计之初便是将ERP、 CRM、PM、PMO等功能模块建立在一个统一的平台上,采用统一的数据库来保持数据结构的全面关联与实时同步,克服了传统应用软件在数据实时性、一致性上的不足。这样一来,企业在开展数据分析时获得的数据源便是实时精准的,避免脏数据的出现,提升数据分析的准确性。
大数据时代带来的海量数据需要先进的信息化手段进行分析,这让企业的IT管理面临更加严峻的局势。基于一体化及端到端管理,借助先进的商业智能技术,提升数据分析的准确率及速度,让大数据分析变得又快又准,且易用,帮助企业更好地实现商业价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05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。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04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