京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据专家:小企业也能利用好大数据_数据分析师
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
在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 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 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 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 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 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 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11