京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
表面看起来,大数据似乎只有大企业能够用得上。当人们首次听说海量的信息被用于反恐、治愈癌症或预测埃博拉疫情时,我们的第一印象是这些大数据很昂贵,且耗时费力。但实际上并非如此。
从人口统计到气象预报再到消费者的购物习惯等大量数据,现在都可以在网上免费找到,前提是你需要知道去哪里寻找。此外,随着利用这些数据的基本工具逐渐实现免费,且变得日益简单,任何人都将可以使用它们。
在最基本情况下,任何人都可以使用谷歌(微博)的Adwords追踪他们的用户正在网上搜索什么,这实际上就是一种大数据分析,只是有时候他们甚至连都自己根本不知道。
可是,在很多时候,大数据分析都以不够充分、非结构化或基于临时想法的模式进行。在没有基本策略的情况下,你可能偶尔会走运一次,发现很有价值的见解。但是通过适当的规划和准备,这些见解会以更有规律的方式出现。
大数据代表着小企业的机遇
在很多情况下,大数据都非常适合小企业使用。但是如果你的公司无法灵活地采取行动,即使再高明的见解也变得毫无价值。小企业通常有灵活的优势,这令其可迅速高效地完美适应数据驱动的趋势。
正如分析服务供应商Teradata数据科学主管邓肯·罗斯(Duncan Ross)去年接受BBC采访时所说:“大数据代表着许多企业机遇,但是你必须准备好支点,并关注哪些数据能为你带来利益。”
这是一个高科技舞台,无论是提供传统交易和服务的公司,还是硅谷初创的高科技公司,在利用大数据分析方面,它们都可获得同样多的帮助。
大客户洞察
近年来,食品递送公司迅速崛起,加入到英国订餐网站Just Eat和Hungry House行列中来。这些应用允许客户直接通过智能手机在家中订餐,同时允许企业利用用户数据。他们还提供有价值的信息,比如距离客户宅邸的平均距离,客户愿意花费多少钱,以及他们每天哪个时间段最喜欢就餐等。
小企业也能利用大规模的公共数据,收集受变化驱动的趋势。比如,出租车公司可利用航班和天气信息,找出哪些地方最需要他们的服务。而遛狗服务也可以利用社交媒体确认其附近潜在客户的口袋深浅。
社交媒体科学
对于任何小企业来说,社交媒体都是明显的、有潜力的数据源。所有大平台都提供目标广告,允许你针对特定年龄组、特定地域的目标出售产品和服务。但是即使不花一分钱,他们也可以看到谁在谈论什么,并据此确定将会如何影响他们的产品或服务需求。
一款名为Roambi的应用在中小型企业中正日益受到欢迎。鉴于许多小企业已经习惯于以分散方式储存数据,Roambi和类似服务提供基于智能手机的平台,允许将所有数据汇集起来,查询和报告给能够善加利用它们的人。
利用数据加强战略洞察
许多大企业已经将帮助小企业应对数据问题作为自己战略的一部分。亚马逊、谷歌、微软、Facebook以及IBM等,近年来都已经重点推出各自的大数据服务,同时让其他人从他们收集的数据与建立的基础设施中获益,当然这需要收费。
无论你是否想要建立有关自己信息的完整数据设施,还是只想利用越来越多的现成的分析应用进入公共或共享数据集,最为重要的是,你需要以更为聪明的方式将数据分析融入到自己的业务中。
正如我以前阐述过的那样,与“大数据”相比,我更喜欢“智能数据”这个词。尽管我已经讨论过“智能数据”的原则,但有必要简短回顾下,即在执行企业战略时利用数据分析获益的步骤:开始制定战略——衡量指标和数据——应用分析——报告结果——改变企业。
数据分析也能帮小企业成就大事
以智能化、结构化的方式执行数据战略,是区分大数据驱动企业与基于临时想法简单利用数据的企业的最大分别。对于小型、灵活和处于发展状态的企业来说,这些基础与那些已经利用大数据多年的行业巨头来说并无明显差异。
无论你是否计划建立专门的分析师团队,还是简单地使用iPhone查询谷歌Adwords和Social Reach,了解你正努力达到的目标以及原因非常重要。你想增加销量吗?你想确保自己的客户更加满意吗?抑或是想要更长时间地留住员工?你希望数据给出答案的问题与答案本身同样重要,因为你要确保在提问之前,你能更清晰地把握住需要找到答案的问题。
毕竟,大多数小企业不想总是停滞不前。对于小企业来说,数据分析意味着巨大机遇。但是如果你能以更明智的方式对待大数据分析,巨大机遇才更有可能发生在你的身上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 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 ...
2026-09-22