
谁能用大数据写出那个神秘的小纸条
前两年有一部叫做《点球成金》的电影非常成功,我是在从香港飞往纽约的飞机上观看的。这部由真实事件改变的影片,讲述了全美职棒大联盟的球队奥克兰绿帽队,在经理比恩的带领下,发挥出了超乎想象的实力,最终以弱胜强的故事。这个故事中的传奇经理比恩,重用了数据分析天才布兰德。通过大量的数据分析,挖掘了一批其貌不扬,但是却能够在球队里各司其职的边缘球员。而这种看似神奇的案例,在大数据时代的背景下是完全可能被复制的。实际上比恩和布兰德所运用的分析手段以及数据量,并没有达到大数据的标准。而促使他们成功的关键,却是他们对于数据的解读和认知。那么在今天我们拥有了难以计数的大数据的情况下,怎样能够复制并超越比恩的成功,就成为了所有企业和所有人成败的关键。
英国有一家十分成功的大数据分析公司叫做OPTA。这家大数据公司从收集及分析英超足球比赛数据开始,几年之间将自己的业务扩展到了NBA、网球、高尔夫等几十项体育项目,覆盖了几乎全球所有的主流体育赛事。以足球为例,OPTA为每场比赛提供超过200项数据的收集以及分析服务。球员在场上的每一次触球、每一次跑动、每一次有意识或无意识的动作,都会被OPTA专业的软件记录下来。假设每一场比赛首发加替补,两队一共出场了25名球员,那么OPTA将为这场比赛提供至少5000项球员数据。算上球队数据,每场比赛OPTA就能为球队经理们提供一个十分庞大的数据量。那么如果球队经理们能够正确地运用这些数据,复制比恩的传奇将成为可能。
在2006年世界杯四分之一决赛的点球决战时刻,德国队的守门员莱曼在阿根廷队球员罚点球之前,接到了来自教练组的一张神秘小纸条。凭借这张小纸条,莱曼精准地预判到了阿根廷队多名球员的罚球方向,并扑出了两名阿根廷队球员的点球。而这个神秘的小纸条,正是运用了数据分析,准确地预测了阿根廷球员的罚球方向及角度。这神秘的小纸条就如同芝麻开门的钥匙,能够将大数据这座大山点石成金。
实际上,我们中国自古就有利用数据来分析并作出预测的实例。三国时期,诸葛亮夜观天象,通过对天文数据的收集及分析,准确地预测出了风向,从而赢得了赤壁之战。这样的例子在中国古代还有很多。虽然诸葛亮、比恩和德国队的教练团队并没有真正地使用大数据,但是他们运用的这种分析方式以及对数据作用的理解,非常值得我们学习。
在这个大数据爆炸的时代,收集数据的方式在日益革新。然而,我们所能获取的数据量,已经远远超过了我们能够分析的上限。依据现有的分析手段以及思考方式,其实根本无法将大数据这座大山整个点石成金。我在美国接触过的所有大数据分析公司所能做的,也不过就是将这山上的微小石子变成金子而已。我们每天面对着2940亿封邮件、200万个帖子,到底能够运用多少?数据的单位已经从TB上升到PB、从PB上升到EB、又从EB上升到了ZB。再向上,还有YB、BB、NB、DB,数据只会随着信息技术的发展不断地爆炸式地增长。
那么问题就是,我们应该用这庞大的数据库来做些什么呢?
这个问题,即使是最尖端的美国信息技术学家也无法准确地给出答案。实际上单从商业来讲,美国管理学大师彼得德鲁克也许给我们指出了一些方向。作为现代管理学之父,德鲁克的思想深深地影响着一代又一代的美国营 销管理专家。在与前Saks Fifth Avenue(萨克斯第五大道精品百货)的营 销顾问John O’Malley(约翰奥麦利)的交流中,他反复提到了德鲁克的思想对于现在商业的深刻影响。我们共同认为,德鲁克的思想,即使放在这个大数据的时代依然是超前的。德鲁克认为不论是B2B还是B2C的商业模式,所有企业都需要清楚地认识到,我们到底在哪一个行业里以及我们到底能够为顾客提供什么?这看似简单的问题,却难倒了全球百分之九十以上的公司。大数据的出现,为我们回答这两个问题提供了工具。
那么有了趁手的工具,我们该怎么去运用呢?
德鲁克的思想贯穿了整个商业社会的所有经济行为,而从这之中延展开的却是对行行业业、对整个社会现象的思考和总结。实际上这种思考和总结与中国优秀的传统思想具有很多暗合之处。我在2014年曾经写过一篇论文,专门探讨了德鲁克的思想与中国传统思想的契合。在文章中我提到,这种人类伟大的智慧,是对于整个人类社会的运行规律的探究。不论是西方亦或是东方的优秀思想,均是沿着对宇宙、社会、人生的规律进行探究。大数据的出现和发展,为整个人类带来的财富远远超越了商业价值。而我们生存在这个大数据时代,想要真正的理解并运用大数据,不去对人类最高的智慧进行探究,是必定无法驾驭这庞大的数据的。
中国传统思想讲格物致知。对大数据的研究分析即是格物。这种格物的层次,已经远远地突破了人类世界发展几千年的总和。那么,对于大数据的应用即是致知。这种致知的程度,也会比大数据出现之前更加准确、细微。然而操作分析大数据的人所拥有的智慧,将是决定这种格物致知是否能够产生最大效用的关键。
格大数据之物,致点石成金之知。笔已经放在这里,只看你能否写出那包藏财富的神秘的小纸条。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19