京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析是决定大数据成败的王道
近几年来,我一直在与大数据公司的高管们探讨如何解决他们所遇到的问题。一些有趣的问题仍然持续存在。很明显,我们仍然还处在对于某些问题的初步了解阶段,要充分了解并使用有效的方案来解决这些问题,我们可能仍然还有很长的路要走。 Facebook和谷歌等公司获取了大量的信息。他们普遍遭到侵犯隐私的控诉,尽管我们并不知道这些企业利用他们收集的数据信息可以计算出关于我们的什么信息内容。我们总是假设他们使用这些数据信息是对我们不利的,即使他们很可能尝试的是使用这些信息为我们的谋利益。
没有更好的保护您的数据的方案 历来,围绕着大型数据存储库的许多问题均涉及到如何管理他们。这主要是指确保那些需要访问这些数据的人员的范围权限:从管理报告到遵守一切管理的制度规范,以便让这些人员在需要访问这些数据时可以得到他们所需要的信息。这还意味着必须确保数据存储的安全。这在历史上已然成为了供应商们铁一般坚不可摧的服务准则。 上述这些历来管理数据的方法说明我们一直以来对待这些数据就像海盗的宝藏一样,只是努力寻找创造性的、廉价的方法来埋葬他们。但却没有拿出同样有创意的方案来及时分析、得到他们。 我们可以肯定的是,宝藏是确实存在的,但我们不知道其究竟在何处。甚至有些数据信息已经真的非常老了,其索引和存储往往是如此糟糕,以至于我们有时会认为如果我们当初没有将其存储着首要位置会不会更好些。
新兴的公共云资源承诺低成本的存储与未来高可能性的访问。任意数据信息宝藏资源均被一排排整齐的存储。唯一需要权衡的,当然就是,安全、管理和遵守合规性的问题。 随着数据的不断增长和企业IT预算压缩,上述这些因素的权衡似乎已经不成其为问题了。也就是说,直到犯罪分子找到获得并发布了这些数据,才会造成风险。我们的企业甚至有了风险经理的职位,但这一职位也慢慢随着金融市场的崩溃而日渐变得对于保护企业资产没有什么意义。 数据分析才是决定大数据的成败的王道 现在,我们意识到,最关键的并非大数据本身。相反,是数据和移动设备接入的分析与结果报告。企业高管们越来越多地发现,如果他们能够从他们收集的数据中得到真实的信息,他们可以做出更好的决策,避免痛苦的重复错误,并提升他们在企业乃至整个行业中的地位。
事实证明,知识就是力量。因此,今天的成功人士已然开始把重点放在更多地了解他们的客户、合作伙伴、员工和企业环境,而不再是他们的竞争对手。 新时代的企业执行人员使用工具进行更强大的数据同步。这保证了被分析的数据的准确度和及时性。他们提供移动客户端,可以在智能手机和平板电脑上显示结果。他们利用云服务,可以同时解决企业的成本和安全性的要求。 Hadoop已经成为最大的数据分析平台,供应商之间正在使用Hadoop,进行提供最好的工具的竞争。
然而,随着供应商开始花更多的时间开发附属品,而不是优化整个解决方案;或选择合作伙伴时无意造成了瓶颈,这些优化可能功亏一篑。 明智地选择你企业的数据分析解决方案 最后,当我听到奥巴马总统连任的CIO分析得出结论,大数据本身的部分并不重要。为您的管理人员提供他们所需要的答案才是最重要的。 这可能听起来很简单,但它确实需要供应商必须满足下列条件: 具有您企业和行业方面的大量经验。 愿意承担整个解决方案。 在达到您企业的期望方面有良好的记录。 具有公共和私有云资源的经验。 有能力处理传统的数据存储和实时数据流。
总之,这不是一个自己动手做的问题。您需要有经验、有信誉、有可靠性和值得信赖的供应商。只有少数供应商能满足上述这些标准。您需要进行明智的选择
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21