当“大数据”落地,当技术接轨商业
这些书中,公认的以舍恩伯格的《大数据时代》为“国外大数据系统研究的先河之作”、“迄今为止关于大数据最好的一部着作”,那么,在众多所谓的“《大数据时代》之后必读之作”的书单中,大卫·芬雷布的《大数据云图》则更胜一筹、实至名归。它开启了大数据从理念启蒙到商业应用的时代,而身为作者、同时也是大数据集团(Big Data Group)创始人的大卫?芬雷布的被业界誉为“大数据商业应用引路人”.究竟,他指引了什么,贡献了什么?
首先就是“大数据云图”(Big Data Landscape),这也是中文版的书名(英文原版书名Big Data Demystified,直译为“掀开大数据面纱”)。为了让更多人理解大数据,并从中得到启发和受益,芬雷布和他的合伙人通过对包括网络科技新贵、传统商业巨头在内的数百家公司进行了跟踪、评估,绘制了一幅大数据领域应用全景图,也就是着名的“大数据云图”,而且每隔一定周期进行更新。通过它,我们可以知道现有各家企业在大数据领域扮演了什么角色,做了什么,以及有哪些空白等待后人去填补。也就是说,大数据的商机在哪,一看云图便知。随着“大数据云图”的广泛流传,大卫·芬雷布声名鹊起,找上门的咨询业务也络绎不绝。于是,芬雷布就从早先的“科技创业者”(他先后创办数家科技公司,很多被大公司收购)一下子变成了“科技引路人”.
其次在于“可视化”,芬雷布提出,它是“数据中发掘机遇的重要工具”.这一点有别于一般的大数据着述。在芬雷布看来,将信息可视化能有效抓住人们的注意力。“有的信息如果通过单纯的数字和文字来传达,可能需要花费数分钟甚至几小时,甚至可能无法传达;但是通过颜色、布局、标记和其他元素的融合,图形却能够在几秒钟之内就把这些信息传达给我们”.可视化是压缩知识、传递信息的一种方式。芬雷布提到了“数据界的达·芬奇”的爱德华·塔夫特,后者早在20世纪出版了《定量信息的视觉展示》一书,而该书就是“以视觉方式传递数据信息”的经典着作。而芬雷布专门花了一章的篇幅阐述“数据可视化”,其意义在于,强调了大数据理性之余的感性一面。事实上,大数据界的许多观点显然偏离了这点,常常倒向模型、算法、数学这一边。芬雷布的这一观点与IBM等业界英雄所见略同,而从理论上的“数据可视化”到实践中的“大数据云图”,芬雷布走在了前面。
不过,仅仅有方法论是不够的,首要的得在观念和思维上有所改变。例如维克托·舍恩伯格在《大数据时代》中要人们在逻辑上放弃“因果”转而“相关”,冯启思在《数据统治世界》里在统计学上提出要“关注异常值,而非平均数本身”(特别是小概率的力量)。在《大数据云图》中,芬雷布将“大数据”推向了极高的位置,视其具有决定下一个大机遇的重大战略意义。他说,数据、算法和速度让计算机能作出更好的决策和预测,从商业到生活甚至到飘忽不定的感情,一切都可以分析。
基于大量实证案例的支撑,芬雷布完全有这样的乐观和自信看待大数据的未来。在书中提到的许多公司应用中,不难发现在研发设计到管理销售,从教育、医疗到电子、汽车再到音乐、建筑,大数据的影子无处不在、并且发挥着不可忽视的作用。而像亚马逊、谷歌、IBM、Facebook、LinkedIn、Twitter、Netflix等公司对大数据的应用已经习以为常、开始得心应手。例如作为社交网络巨擎的Facebook 使用大数据来追踪用户在其网络的行为,通过识别你在它的网络中的好友,从而给出新的好友推荐建议,用户拥有越多的好友,他们与 Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。像商业社交网站LinkedIn则使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkedIn,猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气,而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似,求职者也可以通过联系网站上其他人,顺利地将自己推销给潜在的雇主。可以这么说,现在业界对于大数据的认识可不再是“数据大”或者Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)的“4V”这么简单、表面化了。大数据“真的”广泛进入商用。至于对比舍恩伯格《大数据时代》中提到的应用实例,《大数据云图》更新颖、更前沿、更接近正在发生的未来。
不仅如此,除了“大数据将影响所有方面”外,大卫·芬雷布至少以下两个观点值得注意。第一,他认为下一个获得重大发展的是在应用领域,这个领域通过各种技术的手段,能够真正的把数据变成生产力。过去的几年中,大部分的投资都是在数据基础设施方面,未来人们会看到在应用层有更大的发展。第二,他介绍自己喜爱铁人三项运动(游泳、骑车、跑步),平时通过技术手段,将自己在整个运动过程中产生的数据进行搜集和分析,这里面包括了运动过程中的热量、心率、运动的轨迹、跑的长度等,然后不断自我优化、自我提升。通过这个现身说法,芬雷布实际上指出了可穿戴智能设备对大数据应用的推波助澜的作用。这也可以理解为,下一步移动互联时代,大数据是随时随地的、无时无刻的。商家通过把越来越多的移动端放到消费者的手里,更好的了解消费者在移动端和各个场景中的消费习惯。这意味着,在未来几年中,大数据与移动终端、与云计算的结合,将会孕育更多的商机,会有更多的新的创业者在这个方向开创出新的企业和事业。对此,在《大数据云图》中,专门有一章就叫“谁是下一个上市的数十亿美元项目”.
当“大数据”落地,当技术接轨商业,芬雷布向我们展示了一场已经发生而且将影响深远的商业变革。对于读者而言,应该心领神会:在理想情况下,企业应当具备一种能够让数据分析贯穿于整个组织的视野,分析应该尽可能地接近实时。通过观察谷歌、亚马逊、Facebook和其他科技领袖企业,我们看到了大数据之下的无限可能--当务之急,现在需要做的就是让企业尽快融入大数据战略中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“用户旅程分析”概念 用户旅程图又叫做用户体验地图,它是用于描述用户在与产品或服务互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情 ...
2025-01-22在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-22在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31