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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11