京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据“乱政” 缺乏判断或成有害资产_数据分析师培训
经过几年的发展,大数据不仅改变了普通人的生活习惯,而且对企业的战略规划起着决定性影响。然而,如果大数据由于运用不当而侵犯用户隐私被称为“数据暴政”,那么大数据判断失误造成企业决策失误则可以被称为“数据乱政”。
“大数据对企业决策的影响不应该被过分夸大,尤其是在数据质量和数量不能保证的情况下,企业决策更加离不开丰富的经验和准确的市场判断。”北京能源投资集团副总裁刘国忱在日前举行的“中国2013(首届)CIO(首席信息官)论坛”上说。
大数据与董事会
通过物联网、云计算、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,大数据正在以任何行业无法望其项背的速度增长着。 IBM的统计数据表明,目前90%以上的数据都是两年之内产生的,2012年的数据总量已经是10年前的2亿倍。
“亚马逊是最早专注大数据的公司之一,在这家公司的各种会议上,没有人会说‘我认为’,而是说‘数据’认为。利用自身海量的用户信息和积累的大数据,亚马逊可以为商家提供精准营销和个性化广告推介等。”一位接近亚马逊的人士告诉《中国企业报》记者。
就大数据对于企业发展的推动作用而言,企业营销的优化只是基础性的,最大的价值则在于对企业战略决策的支撑。因为传统企业决策流程是从出现问题到调整方向,而大数据背景下则可以转变为数据分析、数据问题。
目前,IBM等公司就在致力于为企业提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案,更多的企业则通过设立CIO来负责为决策层提供市场数据和分析。阿里巴巴原CEO马云退休之后选择原CIO陆兆喜继任,更是突显了企业战略发展对数据的依赖。
不过,仍有相当多的企业战略都是依靠决策者个人的经验和直觉等主观因素做出的,这种方式正在遭受新兴的以大数据为支撑的客观依据的挑战。
达芙妮集团副总裁、CIO梁海璇在接受《中国企业报》记者采访时表示,目前相当一部分传统企业对于大数据的发展不够重视,甚至根本没有设置CIO,或者设置了CIO却没有发挥作用,归根到底跟CEO对大数据的理解程度有关。
警惕大数据乱政
然而,在如今信息大爆炸的时代,企业又容易对海量的数据感到困惑,他们看到的只是破碎的、零散的、局部的数据,如何通过技术对大数据进行分门别类并附以各种算法,最终提炼出有价值的数据却是难于上青天。
“数据是一种资源,但是需要经过科学的筛选、分析才能成为企业的资产,如果不能这样很好地应用则就会变成不良资产,这不但是资源的一种浪费,更重要的是可能会误导企业的发展战略。”用友金融信息技术有限公司董事总裁李友认为。
实际上,大数据的出现并不是新鲜事,微软亚太研发集团董事长张亚勤早前也说过,之所以现在受到越来越多的重视,数据分析的算法和理论趋于成熟是重要的原因,因为只有数据分析技术的成熟才能保证大数据的价值得到真正的挖掘。
需要指出的是,对于同一个数据,不同的人也会有不同的看法。调查表明,对同一个数据,人们通常更加倾向于乐观的看法,而有意回避悲观的可能。
以其所在的能源行业为例,刘国忱举例说,去年虽然多数能源企业都对市场做了大量的调研,由于决策者更加信任当前有利的市场数据,回避了国际经济复苏缓慢、国内经济增长放缓等负面因素,轻易提高产能,最终造成目前严重的产能过剩。
刘国忱表示,大数据的发展虽然对企业决策提供了重要的依据,推动了企业战略决策的变革,但是企业决策仍然离不开决策者个人的丰富经验和领导能力,目前企业最为紧缺的仍然是数据研究和业务发展都精通的复合型人才。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15