
讓大數(shù)據(jù)從奢侈品變成日用品
盡管比起AI(人工智能),大數(shù)據(jù)這個詞兒在當(dāng)下聽起來略顯過氣兒,但在很多業(yè)內(nèi)人士眼里,大中型互聯(lián)網(wǎng)公司剛剛真正開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)尚未完全鋪開,更不要提傳統(tǒng)企業(yè)對其應(yīng)用了。
數(shù)據(jù)即價值,關(guān)于這一點,企業(yè)老板們已經(jīng)看得很清楚。不過,讓他們還未付諸行動挖掘這塊價值潛力原因:數(shù)據(jù)在哪里,費事費力成本高,如何讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值。對于大多數(shù)企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)既是公司未來發(fā)展必需品,又是遙不可及奢侈品。
基于數(shù)據(jù)湖泊的商業(yè)應(yīng)用
現(xiàn)在,美國大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的熱詞匯——數(shù)據(jù)湖泊(Data Lake)。瑞金麟集團聯(lián)合創(chuàng)始人、瑞雪科技CEO洪斌給出一個言簡意賅的解釋:存儲每一個可能有用的細節(jié)數(shù)據(jù)。當(dāng)需要時再一站式分析理念。他認為,大數(shù)據(jù)其實離我們很近,雖然它們很少被關(guān)注,但真實存在。只是它們中絕大多數(shù)還沒有被記錄下來就已經(jīng)消失。我們所說大數(shù)據(jù),其實并沒有創(chuàng)造新數(shù)據(jù)。它只是把企業(yè)忽視的、遺漏的數(shù)據(jù)重新挖掘出來,然后進行統(tǒng)一、交叉分析。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理念,根本無力解決海量數(shù)據(jù)問題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理念是在不斷引導(dǎo)企業(yè)拋棄細節(jié)數(shù)據(jù),致使數(shù)據(jù)每匯總一次都是分析潛力喪失。就這樣,企業(yè)最終得到的只能是越來越多不同程度匯總過的數(shù)據(jù),而有價值的細節(jié)數(shù)據(jù)卻在不斷匯總過程中被過濾掉。
“工程師才是企業(yè)連接數(shù)據(jù)與價值最大障礙?!焙楸笳f,企業(yè)不可能預(yù)先定義所有分析目標(biāo),這就意味著業(yè)務(wù)需要不斷地與工程師溝通新數(shù)據(jù)分析需求,這個過程費時費力。因此,應(yīng)該將分析的權(quán)利和能力徹底交還給業(yè)務(wù),工程師只需要搬運可能有用的數(shù)據(jù)。我們設(shè)計產(chǎn)品思路是基于數(shù)據(jù)湖泊理念,實現(xiàn)輕量化商業(yè)應(yīng)用,即輕松存儲細節(jié)數(shù)據(jù),并提供大數(shù)據(jù)級別處理能力;接入數(shù)據(jù)時不要求預(yù)先定義分析目標(biāo),任何分析目標(biāo)都可以隨時產(chǎn)生即時解答,無需依賴工程師搜集整理數(shù)據(jù)。
懂行才能做好數(shù)據(jù)服務(wù)
瑞雪科技數(shù)據(jù)產(chǎn)品瑞雪分析云負責(zé)人夏曦說,企業(yè)遇到最多問題是沒數(shù)據(jù)可分析。一款好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)該自帶高價值數(shù)據(jù)或者說商業(yè)情報,供客戶分析。企業(yè)關(guān)心還有數(shù)據(jù)使用成本高昂,比如大量數(shù)據(jù)根本用不上,或者需要自建IT團隊,一款好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)該可以讓數(shù)據(jù)使用者零門檻地在數(shù)據(jù)中探索真知。此外,企業(yè)擔(dān)心數(shù)據(jù)分析結(jié)果不能直接轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,一款好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以為企業(yè)做好IT技術(shù)整合,讓企業(yè)不用考慮各個系統(tǒng)間如何集成,開箱即用地使用其系統(tǒng)直接解決經(jīng)營中實際問題。
“在過去,每次找工程師做一項數(shù)據(jù)分析,把結(jié)果交給你發(fā)現(xiàn)不對再改,時間就這樣消耗了??扇∽龇ㄊ牵屆總€人沒有時間成本,沒有試錯成本,可以自己隨意探索數(shù)據(jù)。實現(xiàn)這一目標(biāo),一是提高分析模型能力。我們實現(xiàn)學(xué)習(xí)成本最低方法是把分析模型內(nèi)置在軟件里,用戶拿來就可以使用。這就需要軟件公司具備行業(yè)經(jīng)驗,把各行業(yè)最優(yōu)模型納入進來。行業(yè)經(jīng)驗是數(shù)據(jù)核心分析能力,而不是計算能力?!毕年乇硎?,為實現(xiàn)這一目標(biāo),軟件公司需要與專業(yè)人士合作,構(gòu)件專業(yè)伙伴群,把行業(yè)專家多年積累經(jīng)驗直接變成模型固化在系統(tǒng)里。使用這樣數(shù)據(jù)分析軟件等于直接雇傭?qū)<以诂F(xiàn)場分析服務(wù),無論是預(yù)先設(shè)定,還是臨時產(chǎn)生的分析需求,都可以很好地得到滿足。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10