京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不仅是新科技,还是种革命性的概念
当世界卫生组织(WHO)在2014年10月公布伊波拉病毒(Ebola)在全球有8,997个感染病例,并夺走4,493条人命的警讯时,加拿大的Bio Diaspora公司运用地理资讯系统(GIS)结合大数据(big data),发布了一张动态全球病毒地图,预测下一个可能引爆伊波拉病毒的地区。
Bio Diaspora分析全球航班资讯、人口移动、温度、湿度变化等资讯,建立模型,找出下一个可能爆发感染的传染途径。就像2008年Google推出流感预测趋势(Google Flu Trends),透过分析使用者在各地区搜寻流感相关的关键字,来预测流感会爆发的地区。这些帮助人类“未卜先知”的工程,就是大数据的魅力。
与其说大数据是新科技,更正确地说,它是种革命性的概念。随着数位化、网络化,数据累积的速度超乎想像。举例来说,在Facebook上每10秒有 5,000多万则以上贴文、Apple Store每分鐘有5万个App被下载、Google每分鐘有400万笔关键字搜寻,这些惊人数字的背后,隐藏了巨大的商机、预测性以及决策的影响力。
根据国际数据资讯(IDC)预测,大数据技术与服务市场的年复合成长率为31.8%,市场规模至2016年将达到238亿美元(约新台币7,500亿元)。随着大数据成为显学,人力市场对相关人才的需求强烈,IT研究及顾问公司Gartner指出,全球至2015年因大数据所产生的IT技术职务,将有 440万个。麦肯锡(McKinsey)更预测,至2018年,单在美国就有14~18万的专业数据分析师职务需求量。
让数据个性化,推动服务升级
事实上,每个人随时随地都在被搜集数据。只要透过有系统地整理、运算与分析,就能解读顾客在想什么、需要什么,这些资讯将成为洞察使用者的最佳线索。
例如,澳洲的老牌酵母咸味酱Vegemite在2009年销售量大幅下滑,为了重新掌握消费者,委託IBM进行数据调查分析,包括部落格、论坛、网络新闻等等,总共蒐集了超过30种以上语言、50万笔数据,从中发现消费者对酱料的创新用法。于是Vegemite发动新的社群行销活动,让市佔率起死回升。这就是大数据的魔力,难怪美国政府将其定义为“未来的新石油”。
各行各业因大数据应用而成功预测结果、或力挽狂澜的案例不胜枚举。因成功切入市场而声名大噪,功典资讯总经理夏雨农分析,大数据是种“服务升级”,透过“个性化”数据,让塬始数据产生意义,再藉此赢得商机。以往空有数据,却无法区分“杂音”与“关键数据”,往往出现企业满手好牌却胡乱出招的状况。
目标是应用大数据的核心,例如是针对顶级客户推出更高单价商品、还是扩大客群与市佔率,这两个目标所设定的数据分析与解读面向就非常不同。
21世纪最性感的职业
至于因应大数据潮流所造就的新职种中,最具代表性的,莫过于数据科学家(data scientist),能透过电脑演算分析数据、解读意义,难怪《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)将它称为“21世纪最性感的职业”。
而进入这一行,需要哪些能力?需具备统计学、数学、电脑演算程式技能。另外,因为数据来自企业各部门,更要有横向跨部门索求数据的沟通力,汇整数据的整合力,对于数据的好奇与洞察力。
毕竟,大数据的价值不在数据本身,而是如何从巨量数据中萃取出洞见。谁有这样的本领,谁就是当红炸子鸡!
Hot Job!
★数据科学家:
具备统计学、数学等专业,能将大量资讯运用电脑演算,转换成具有商业价值的数据,并具备优秀的沟通力,能分析、解释数据,影响企业决策。
★数据视觉化分析师:
将大量数据经过演算、建立预测模型, 再透过如Tableau、QlikView、Spotfire等工具,进行视觉化转换,强化数据的易读性。
★商业智慧分析师:
具备Hadoop、Hive及HBase等软体使用经验,能分析企业数据仓储的各种不同类型数据,从中洞察客户行为、市场趋势,进而拟定策略。
★数据管理师:
企业内所有数据的“进”与“出”,都需要经过他认证与管理。也必须确保数据的安全性,甚至具备数据备援的专业技能。
★数据工程师:
需懂数据库、数据结构、自然语言处理、数据採矿、数据模型等技术,协助建构大数据的数据平台架构。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22