企业应用大数据的三个误区和原则_数据分析师考试
目前大数据很火,但是实际情况并不像大数据供应商说的那样,企业采用了大数据就会产生商机。目前企业对于大数据有三个认识误区:一、大数据技术会自行识别出商机;二、就是掌握的数据越多,自动创造出的价值也越多;三、数据科学家可以帮助任何公司从大数据中盈利,无论该公司的组织架构如何。
误区一:大数据技术会自行识别商机。
危险:尽管投入了大量的资金和时间,但这种投资所产生的回报非常有限。失败的技术布局往往是以假想这种新工具会自行产生价值开始。成功利用大数据能量的企业往往都是在重金投入大数据技术前,先将高级分析应用于少量高价值商业问题的解决。在这个过程中,他们学会了如何有组织地实施解决方案,也获得了对于运营挑战的新认识,并渐渐了解其数据和技术的局限性。根据对于他们实际需求的理解,他们可以确定大数据技术解决方案的具体要求。
误区二:掌握的数据越多,自动产生的价值也越多。
危险:对于未经证实的数据来源过度投资,忽略了那些有价值的、接近真相的数据来源。
随着社交媒体和移动设备的爆炸性增长,获取和利用新数据的诱惑在不断强化。很多大型机构已经被淹没在数据的海洋中了,其中多数数据存储在筒仓内,不能轻易接触并连接。我们发现,成功的大数据之路往往始于充分开发该机构的现有数据。
误区三:好的数据科学家会为你发现价值。
危险:现有组织还没有做好实现数据价值的准备。为了从大数据中持续获利,你需要打造出一个持续利用大数据和高级分析力量的运营模式。基于数据和分析团队的思考,成功的数据驱动业务可以让其组织、流程、体制和能力协调化,以做出更好的业务决策。
总结
那些能够实现客户数据分析承诺的公司通常遵循以下三个规则:
在投资大数据技术解决方案前,证明你所在的机构可以将高级分析应用于解决一些高价值的业务问题。
在向新数据来源扩张前,先利用现有数据创造价值。然后再利用测试学习的方法,向你的历史数据注入前瞻性数据。
将运营模式赋能企业,特别是业务前线,使其快速行动,并对企业高级分析团队的洞见报有信心。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22