京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“天下大同”才是大数据的理想归宿_数据分析师
“大同”原本是中国古代的思想,指人类最终可以达到的理想世界,代表着人类对未来社会的美好憧憬。现代又加入了全球范围内的政治、经济、科技、文化融合的思想。而今正流行的“大数据”,其理想模式也是“天下大同”,最终才能更好的发挥大数据的效能,并最终实现大数据的共治共享。
然而现实世界中,要实现大数据的共治共享似乎有点“天方夜谭”,最典型的例子就是巨头们都在叫嚣着大数据,但往往又出于商业利益的考量,谁都希望守住自家的一亩三分地,不愿意将自家的数据积累共享,甚至连平台接口协议共享实现都不易。
我们都知道Fitbit之前就曾表态过,其产品不会支持苹果的Apple Store平台,数据也不能实现共享,自然和Apple Health就无法同步。结果可想而知,强势的一方苹果公司要求Fitbit公司的应用全部从Apple Store下架,而这仅仅只是APP应用平台和APP应用之间的故事。
在另一个流行的领域“车联网”中,数据的共享同样是难中之难,而且目前也因此而导致目前车联网发展举步维艰。作为汽车的主导者,汽车公司基于安全以及自身商业利益的考量,自然也不愿意将车联网的核心数据共享出去,顶多友情开放一些无关紧要的数据。而车联网产业链条的各方仅能得到有限的数据,弃之可惜,但是即便都收集起来也没多大的实际意义。最终可悲的是,汽车企业尽管也在美其名曰的主导和推行自家品牌的车联网,但车联网始终放在自家品牌之后,都是站在为汽车品牌服务的角度,重点在于售车,其主导的车联网也是自家品牌的联网,和其他品牌的汽车无关,甚至和车联网链条的其他企业亦无关。但车联网的最终实现又必须是人、车、路多方的数据共享和协同,车企自身的车联网充其量也就是一个“过家家”的游戏罢了。
除了APP应用平台和APP之间的故事,车联网产业链关于数据的故事,时下iOS和Android两大系统的大战和数据兼容也是一大难题。对于APP开发者来说,同样的应用必须开发适配iOS和Android两个系统的不同版本。不过更为头疼的是两大系统之间的数据同步和共享问题,因为两方企业基于商业利益的竞争,谁都不愿意妥协和让步,也都不愿意放开自己的用户和数据。
然而尽管企业有企业的商业利益考量,企业有企业的自建屏障进行保护,但数据的共享和协同终究是大趋势。
关于Fitbit数据和Apple Health同步问题有了更好的解决方式。Fitbit数据可以通过第三方数据和Apple Health实现同步,此举自然是可喜的一大步,总有一种力量在推动着大数据的共享。
而关于车联网间的数据共享问题,目前也有着介于“法律边界红线边缘”的处理方式,即有第三方公司通过破解can协议和网关的方式取得汽车数据,并最终“分享”给车联网的产业链。尽管手段有待商榷,但确确实实在助推汽车公司走向更加开放。
iOS和Android数据共享和数据整合则应该交给新的创业型公司,总会有惊喜。iOS和Android的数据共享也是一大刚需和大市场,有理由值得期待。
然而,事情的发展总会损伤到既得利益者的固有利益和脆弱心里,既得利益者必然会防抗。但不管怎么样,笔者不太希望现实世界里,平台太多,“数据”不够用的“杯具”继续。过多相互有意隔绝的平台,势必会造成未来大量的产生的数据,却又人为地产生大量不兼容、不互通、不可二次利用的问题。每个投身期间的大小企业,都惦记着用自己的产品和数据格式和协议,形成竞争壁垒,然后党同伐异都算奢望,每家企业都想着凭借数据制霸天下。
如此,最终大数据终将成为空中楼阁,很难造福人类。前文说到的车联网也就只能成为各家车企内部的局域网,离人、车、路的协同越来越遥远。
有需求的地方,自然就会有商机,自然也会产生新的创业公司和创业智慧。第三方的同步和兼容工具,就极有可能成为一个衍生应用市场。尽管各路衍生应用市场和原有平台诸侯也一定会在捍卫自己的“江山”的过程中打个你死我活。但最终,肯定会有非常少量的平台最终成为数据协同和整合共享标准,推动大数据的“大同”。
当车联网、跨系统平台不再是梦,而是现实的时候,大数据的“天下大同”就开始迈出了实质性的步伐。革命尚未成功,第三方应用,第三方数据协同平台们仍需努力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 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 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02