京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的下一个前沿是什么_数据分析师
MGI(麦肯锡全球研究院)和麦肯锡商业技术办公室的报告显示,当今世界的信息量已呈爆炸式增长态势,大型分析数据集即所谓的大数据,将成为引发新一轮生产力增长、创新及竞争的关键基础之一。
多媒体的崛起,社交媒体及物联网所捕捉到的、与日俱增的信息量,将会使数据在可预见的未来呈指数性增长。
麦肯锡研究了五大领域的大数据美国医疗保健、欧洲公共部门、美国零售业、美国制造业及全球个人位置数据。对于每个领域,大数据都能创造价值。
例如,如果充分利用大数据技术,零售商就能使其营业利润率提高约60%以上。大数据在公共领域也有较大潜力可挖掘,如果美国医疗保健行业能够创造性地、有效地利用大数据以提升其效率及质量,那么每年就能创造出3000多亿美元的产值。欧洲的发达国家使用大数据后,政府管理人员仅在提升操作效率方面,就节省了至少约1000亿欧元(约合1490亿美元)的成本,这还不包括使用大数据减少舞弊和错误等。
此外,利用个人位置数据所提供服务的用户还可创造6000亿美元的消费者剩余。该研究提出了七大关键观点:
1.数据已深入各个行业及企业功能,目前已成为除劳动力和资本以外的又一重要的生产力因素。据估计,到2009年,美国所有行业中具有1000名以上员工的公司都至少拥有一个平均200兆字节的存储数据(是1999年美国零售商沃尔玛数据库规模的两倍)。
2.以下5种使用大数据的方法可创造价值。第一,大数据可通过信息透明化及更高效的数据利用,来释放巨大的价值。第二,随着组织以数据的形式创建并存储更多的交易数据,他们能从产品库存中收集每件产品更为准确详细的性能信息,从而发现可改善之处并提高其性能。一些骨干企业正使用数据收集和分析开展控制实验,以便能做出更好的管理决策。其他企业则正利用大数据进行低频预测及高频短时预测,以便及时调整经营杠杆。第三,大数据能更加细分用户群,从而定制更为准确的产品或服务。第四,复杂的分析能大幅改善决策的制定。第五,利用大数据可改善下一代产品和服务。例如,生产商可利用产品中嵌入的传感器获得的数据,创造更有新意的售后服务,如主动维护(指故障发生前或意识到会发生故障前所采取的预防性措施)。
3.大数据的使用将成为个人公司提升竞争力、促进增长的一个关键基础。从竞争力及获得潜在价值的角度来看,所有公司都应认真对待大数据。在大多数行业,类似的竞争对手及新市场进入者将利用数据驱动策略进行创新、竞争,并从深层次及实时信息中获取价值。
4.大数据的使用,将引发新一轮的生产力增长及消费者剩余。例如,我们预估,充分利用大数据的零售商能使其营业利润率提高约60%以上。大数据能为消费者、公司及组织带来可观的收益。比如,利用个人位置数据所提供服务的用户还可创造6000亿美元的经济剩余。
5.尽管大数据可跨部门使用,但我们将美国部门的历史生产力与这些部门从大数据中获得的潜在价值进行了对比(使用索引结合一些量化指标),结果发现机遇与挑战会因部门而异。计算机电子产品和信息部门、金融保险和政府,能从大数据的使用中获得更大的好处。
6.有些组织会缺少相应的会利用大数据的必备人才。到2018年,仅美国就会缺乏14万~19万数据分析专家,以及150万深知该如何利用大数据分析进行有效决策的管理人员和分析师。
7.想要完全挖掘大数据的潜力,就必须要解决一些问题。在大数据的世界需要建立有关隐私、安全、知识产权、甚至法律责任方面的政策。组织不仅需要将合适的人才与技术安排在合适的位置上,还需要构建工作流程及激励措施将来自数据源(经常来自第三方)的信息汇聚到一起。此外,激励措施也必须到位,以确保能实现这一点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 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