
大數(shù)據(jù)作為現(xiàn)在最流行的一個方向,被很多的企業(yè)重視。那么如何提升企業(yè)的大數(shù)據(jù)能力,以發(fā)掘出它最大的價(jià)值呢?您可以從本文中找到答案。
一個成年人平均每天做出70個有意識的決定,一年就要做出超過25000個決定。企業(yè)的大部分決定是不重要的,但這其中會有一些決定給企業(yè)帶來重大的機(jī)遇或者嚴(yán)重的后果。企業(yè)無法避免做出壞的決定,但是可以通過提升數(shù)據(jù)和分析能力降低做出壞決定的概率。
數(shù)據(jù)和分析并不是一個新的概念,早在上個世紀(jì)的兩股宏觀經(jīng)濟(jì)潮流中就已經(jīng)形成。第一股潮流是勞動力從勞動力密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。第二股潮流是二十世紀(jì)60年代企業(yè)引入了決策支持系統(tǒng)。隨著不斷增加的智力工作者從事于高科技工作,存儲的資料和數(shù)據(jù)量也隨之提升,數(shù)據(jù)分析在企業(yè)決策制定和執(zhí)行中扮演著越來越重要的角色。
但是,企業(yè)在初期是很難整合數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于他們的日常運(yùn)營中的。他們所收集的數(shù)據(jù)變量有限,且數(shù)據(jù)以不同的格式和結(jié)構(gòu)存儲在不同的地方。而且,從這些含有噪音的數(shù)據(jù)中過濾出相關(guān)的、重要的、有效的數(shù)據(jù)的困難程度隨著數(shù)據(jù)量的增大呈指數(shù)級數(shù)上升。根據(jù)IDC的研究,從2005年到2012年,全球的數(shù)據(jù)量翻了27番,約達(dá)到2.5ZB.其中僅有25%的數(shù)據(jù)是有用的,僅有3%的數(shù)據(jù)貼有標(biāo)簽?zāi)鼙皇褂?,僅有0.5%的數(shù)據(jù)被用于分析。
許多具有行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位的企業(yè)已經(jīng)意識到需要提升組織內(nèi)部收集、存儲、獲取和分析這些超大量、極復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的必要性。而且,企業(yè)需要為提升大數(shù)據(jù)能力投入更多的資源,以讓其全面發(fā)揮潛在的作用。對大數(shù)據(jù)能力的投資需要遵循數(shù)據(jù)分析的價(jià)值鏈,布局于5個方面。
收集與前期準(zhǔn)備:要有效地收集和管理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生于各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫。為了后期能最大化數(shù)據(jù)的使用,企業(yè)應(yīng)制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可轉(zhuǎn)換性。
處理:數(shù)據(jù)必須能被實(shí)時處理。在一些競爭激烈的領(lǐng)域,對企業(yè)來說,比競爭對手提前幾天可能就能存活下來。因此企業(yè)需要評估基礎(chǔ)架構(gòu)、算法,編程語言,以提高數(shù)據(jù)的處理速度。
可視化:處理完的數(shù)據(jù)需要以簡單易懂的方式呈現(xiàn)出來。人腦對大規(guī)模數(shù)據(jù)或文本數(shù)據(jù)的處理是緩慢的,因此企業(yè)可使用可視化工具提升對數(shù)據(jù)認(rèn)知、洞察的能力。
解讀數(shù)據(jù):可視化數(shù)據(jù)應(yīng)被正確地解讀。企業(yè)應(yīng)盡量避免錯誤的數(shù)據(jù)解讀對認(rèn)知造成的偏差。僅靠直覺亦或是極端推崇數(shù)據(jù)結(jié)論都可能將企業(yè)引向歧途。
改進(jìn):智力工作者必須提供反饋與指導(dǎo)。企業(yè)要促進(jìn)利益相關(guān)者的反饋機(jī)制,形成反饋閉環(huán)。這種反饋機(jī)制能夠?qū)B續(xù)的分析、學(xué)習(xí)、問題識別給予支持,從而擴(kuò)大信息的數(shù)量與范圍。
企業(yè)要獲得大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值的困難是艱巨的。這些困難橫跨多個領(lǐng)域,如預(yù)算、技術(shù)的可獲得性、已有基礎(chǔ)架構(gòu)的使用、運(yùn)作模式等等。然而,能夠有效使用數(shù)據(jù)、洞悉先機(jī)的企業(yè)將在行業(yè)里占有優(yōu)勢地位。而從長遠(yuǎn)來看,這樣的企業(yè)將變成這個行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者而非僅僅是參與者.
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(shí)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(rèn)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(jī)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(jià)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(shí)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(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)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(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)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(jì)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(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)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(jià)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(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)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(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計(jì)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(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)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(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
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(zhǔn)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(zhǔn)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(jià)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(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)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(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)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