京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网时代 不擅大数据管理终将走向淘汰
仅仅在20年前,个人电脑与网络还是极少数人才能拥有的。而今天,手中小小的一个智能终端就可以方便的连接互联网。将来,科技发展将会让所有的电子设备都可以连接互联网。现在,随着超高速互联网的普及,即将打开超高速信息通讯的篇章。这时,大数据的管理更显必要。
设备间的沟通
互联网的雏形是研究人员为了互相交换信息而开发的技术,而今天,技术的发展方向成为让每个人都可以最迅捷的连接互联网。手机上网的出现,把电脑连接的互联网转变成了每个人都实时连接的互联网。
SNS(社交网站)就是这个时代催生的代表产物。但技术并没有在此止步,让每一台电子设备都可以与互联网连接的物联网宏图已经逐渐清晰。
这里的“物”可以有很多的解释方法,但最具代表性的就是区别于个人电脑的“物”。它可以是工厂中使用的工业电脑或者动作感知设备中的微型控制单元。另外,还可以解释为区别于人人交流的物物交流。
在移动通讯领域,看似人与交流占据主导,但是仍然存在一定的物物交流。也就是说,物,指的就是除去个人电脑以及移动设备之外的所有生产用、医用、军用、商用的机器。一次为标准,那么大约有20~30亿个设备将需要接入互联网。
超高速互联网带来的新文明
世界互联网用户的数量仍在不断增加。今年互联网用户占38%的世界人口,为2.66亿人。相比前一年相增加约2亿人。
移动互联网的使用量正在迅速增长。今年移动数据增长量比去年增长了80%还多。这应该归功于普通的功能手机向智能手机的转换。具体,在全球范围来看今年全球智能手机销量已经超越功能手机销量。藉此来构建优化物联网的环境,表明超高速移动互联网的会带来巨大的技术变革。这也意味着我们会经历从来没有过的移动文明时代
2020年,虚拟将与现实共存
最近,谷歌董事长埃里克·施密特(Eric Schmidt)谷歌顾问贾里德·科恩(Jared Cohen)合著的专著《新数字时代:重塑个人、国家,企业的未来》中曾预言,在2020年,全球将迎来移动网络时代。作者表示,不仅个人,国家和企业也要准备面对一个新的文明社会。
国家权力会下方给个人,效率和创造力会更加被重视,将来的社会是一个实用社会。科幻电影中的技术会一一实现,人们将同事生活在现实世界和虚拟世界中。因此,国家政策也会分为在虚拟世界与现实世界的政策。认为有必要提供。组织或公司也会由新的形态构成,所以在书中,作者忠告企业主,必须脱离现有的思考观星,来重新探讨公司的营运方式及将来计划。
人们也应该开始改变工作以及内容,以及呈现给公众的信息。如果不主动修改旧世界的法律以制度,当文明的新时代到来,新旧之间就有很大可能会有很多的冲突和矛盾。
考虑到信息通信发展的潜力,相信这个市场会迅速成长。届时,电脑的功能会如春雨润物般渗入所有的领域,从而打开新世界的篇章。
不擅大数据管理,终将被淘汰
在高速的信息和通信时代,最强大的力量是数据收集和分析的能力。换句话说,准确的汇总分析统计来数据会直接相关于企业获利。将来,不仅SNS,未来物联网中也会产生多样的数字信息。
这一时代,每年书数据的增长量将是难以想象的。所以摆在我们眼前最紧迫的问题是,我们需要什么样的数据以进行实时分析,以及向谁应该提这些结果。数据生产者,分析家和提供结果的供应商之间的关系一定要明确。以促进信息系统的良性循环,使开发成为可能。
以上提到的大数据应用策略适用于所有的公共机构,企业,教育机构和小型组织,以社会所有成员为对象的业务都需要进行以适应移动文明时代的转换与促进。
在移动设备中检查工作,处理的文件和信息也变为可能。远程业务技术甚至可以让使用者在移动过程中进行作业。重要文件和数据因为已经被共享,所以并不需要专门的会议,就可以方便的了解别人的意见,来帮助做出何种决策。这无疑进一步提高了工作效率和生产力。那些没有注意到这些变化的机构与企业,最后终将被淘汰。
数字文明时代,个人的培训也至关重要。年轻人,中年人都应该做好迎接数字文明的准备,参加多种多样的社会教育。如不如此,无论这个移动互联的社会多么伟大,都会因为人们无法精准应用而成为一张废纸。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23