京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据入口争夺 大数据时代你的企业加入吗_数据分析师
在大数据时代,很多企业在整体数据入口方面的竞争变得越来越激烈,这种对于入口级的大数据“争夺战”让很多企业在数据挖掘和收集的技术方面开始加快更新速度。
数据入口争夺 大数据时代你的企业加入吗
曾经有一个大数据技术专家表示,从目前的大数据市场发展前景来看,大数据时代的竞争大致可以分为三个层面,也就是大数据本身的竞争、大数据技术层面的竞争和大数据思维的竞争。
虽然这三种竞争力都是不可替代的,但最终大部分价值还是必须从数据本身出发来挖掘,并且大数据本身作为公司的一种私有资产,是很难被竞争对手短期复制的,数据的拥有者也成为立足的重要砝码。
企业机会在信息的“数据化”当中
在当前IT行业激烈竞争环境之下,对于入口产品的控制成为了大数据厂商的必争之地,现在是一个万物互联的世界,我们身边的所有事物之间其实都具有“数据化”的联系,所有的事物所产生的信息都是数据。
只不过目前的大数据理论和技术还只是停留在“线下”阶段,只有将“线下数据”转变为“线上数据”,大数据的价值才可能真正意义的释放,同时形成自己的数据竞争壁垒。
硬件竞争成为“入口”我们常说的数据化一定是伴随着硬件技术的发展延伸而来的,比如,纸笔让有形文字得以记录,万能条码和条形码扫描器使零售进入信息化运营时代,而最新的Google Glasses更是可以将人们的视觉注意力进行“数据化”。
未来,可植入人体的高智能芯片、可穿戴终端、智能网络与物联网等都会成为帮助信息进一步“数据化”的工具。近年来,美国互联网公司的正在增加自身的消费电子化元素,Google、Amazon这些IT行业巨头一直都在从一些消费电子企业身上学习并融合新的元素。
其实这样做的目的并不是为了要争取那一丁点的硬件利润,更多的还是为了拥有一个更加前置产品的数据入口。回归国内,其实在硬件层面的竞争压力也是相当大的,很多企业都是在拥有了大数据的核心竞争力之后,再配合数据思维和数据技术的发展,最终会带来数据价值的实现。
硬件数据能给我们带来什么
通过物联网、车联网等等万物互联的产物已经可以看得出我们的生活方式正在受到数据化的影响,据可靠数据预计,新一代科技产品的出货量和用户量将会是上一代科技产品的10倍量级,那随之而来的则是大量量化用户数据的产生。
不单是对于个人用户,对企业来说也一样,数据化带来的行业竞争开始变得越发激烈,很多不同行业的企业开始利用大数据对自身的优势方面不断扩大化。比如医疗行业,传统的医疗诊断过程更多的依托于“望闻问切”得到的短期的、粗粒度数据,现代医学引入大量的医疗设备,但也仅仅是在医院现场取得的扫描结果。
然而随着大数据在行业当中的不断应用,使得医疗机构在诊治的时候变得更加精准,更“对症下药”,这其实也是大数据给行业带来的改变,以及数据化在行业当中的深度应用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30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