京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据 其实一直在路上_数据分析师
看过三国演义的朋友想必都知道草船借箭这个典故,是说诸葛亮可以提前预测到三天后的夜晚,雾锁长江,于是他与周瑜立下军令状,在最后一个夜晚,与鲁肃在长江上草船借箭,完成了周瑜下达的几乎是不可完成的任务。
现如今,这或许是大数据应用的一个典例。一个人若是通晓上下五千年的知识,其实他的大脑就相当于一个大型数据库,将这个库里的知识进行融会贯通,就能应用于各个行业。诸葛亮能想出草船借箭这样的绝妙计策,应用于军事,他是掌握了历年来长江这个地段的天气情况,夜观天象,或许这就是一种基于大数据分析的预测模型。
历次产业技术革命,中国都是学习者和模仿者,进入了大数据时代,中国几乎和欧美发达国家处在了同一起跑线上,有媒体指出,中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,随着中国经济的不断发展,其海量数据中蕴含的商业价值是不可估量的。中国很可能成为大数据这一领域的先驱,巨大的多元化社会创造了大量机会,制造了大数据这一资源,并建立大数据应用。
跨界融合意味着什么
软通动力集团首席技术官方发和在接受采访时表示:当前主流的SMART技术,即社交媒体、移动互联网、大数据分析、云计算、物联网,不是孤立存在的,而是一个相互融合的应用与发展。在数字化经济迅速崛起的趋势下,这种创新融合使得今天的IT业不再像过去那样只是提供简单的服务,而是通过技术的不断的发展与创新,以及在行业中的不断渗透,为客户创造更多价值。
当然,大数据不仅仅是IT业的事情,许多行业内领军企业,都意识到大数据新思维的巨大冲击,给这些企业家们带来冲击的不是大数据本身,而是一些新兴企业不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊,很多人采用新技术、新模式,大规模采集数据,迅速形成预判,扩张到企业行业。譬如乐视网,销售电视、拍电影;小米做手机、售电视;百度、360等开始做着各种硬件
方发和认为,新技术既是挑战,更能带来机遇。SMART技术的发展与融合,在催生出一些新的行业与领域的同时,也给更多的传统行业带来了新生机。各种行业云的应用落地以及智慧城市、智慧金融、智慧医疗、智慧商务、智慧旅游、智慧农业等一系列智慧产业的迅速崛起,也为更多的技术企业带来了新的发展机遇。未来,大数据基因将更多的融入各行各业。
开放与隐私如何和谐共处
纵观国内大数据市场,仍处于概念大于应用的阶段,大部分企业尚未理顺线性、封闭系统内的数据关系,更无法将大数据转化为商业价值。
众所周知,丰富的数据源是大数据的前提条件,但大多数企业面临着孤岛危机,只能获得公司自身的数据而无法获取外部数据,即使企业内部,IT团队的数据访问权限也无法全面放开。要真正做到大数据的开放,还需要很长的路走。
然而开放与隐私如何平衡,亦是一大难题。任何技术都是双刃剑,大数据也不例外。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私,逐步加强隐私立法,将是大数据时代的一个重大挑战。
大数据平台在提供服务的同时,也在时刻收集用户的各种消费习惯、浏览习惯甚至生活习惯。如何保护用户的隐私成了大数据时代发展过程中不可回避的问题。因此,大数据的应用价值在于个人隐私保护与数据精准之间的平衡。
方发和表示:公共数据资源的开放,是需要一定的标准和规范来加以约束的,哪些公共数据资源可以开放?如何开放?这都是需要考虑好的问题。其中,对于那些涉及信息安全的数据,一定要尽最大可能地给予保护;对于那些有可能涉及个人隐私的数据,也要经过处理之后,例如封装之后才能开放。在安全的前提下,实现数据分享,真正创造数据价值,这才是大数据真正的目的。
大数据会成为互联网之后,人类又一个技术乌托邦。大数据的启动跟互联网有着相同的逻辑,初步探讨时不知道如何起步,会有一轮甚至几轮比较明显的产业泡沫,但是随着那些看似乌托邦的愿景,一个技术、一个尝试的创业公司的进入,会一步一步变成现实。
饮水思源 唯有源头活水来
作为大数据的领跑者,美国已经拥有了三家最成功的大数据公司--谷歌、亚马逊和Facebook.大数据究竟给这三家企业带来了什么?用大卫芬雷布的话说,就是谷歌知道你想搜索什么,亚马逊知道你想买什么,而Facebook知道你喜欢什么.
大数据分析也不例外,需要真实可靠的数据来源。随着移动互联、社交网络、电子商务、物联网的快速发展,数据来源多种多样,除了我们在网上使用的浏览器有意或者无意记载着个人的信息数据之外,手机、智能手表、智能手环等各种可穿戴设备也在无时无刻地产生着数据;生活家居中的路由器、电视、空调、饮水机、净化器等也逐步智能并具备了联网功能,家用电器在服务我们的同时,也在产生着大量的数据;甚至我们出去逛街,商户的WIFI"
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】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10