大数据分析的重点不是数据,而是问题
大数据分析最关键的不是数据,而是找到需要解决的问题,邓白氏高级副总裁、首席数据官安东尼·斯克里费加诺(Anthony Scriffignano)认为,任何一个拥有大量数据的公司, 不能随便就找个数据公司来分析,而是找到自己需要解决的问题 。
“ 他们可以告诉你很多事情。但是不解决任何问题。 ”2015年 12月24日,斯克里费加诺接受财新记者采访时表示,作为国际上最著名、历史最悠久的企业资信和金融分析公司,邓白氏已经和数据打了174年交道,虽然在大数据这一概念之初他们就开始使用这个工具,但是现在面临的最大困难还是,如何用适当的方式解决合适的问题。
1841年成立于美国新泽西州的邓白氏公司一直不断通过技术创新开拓信用评估市场,分拆上市前的穆迪公司、美国最著名的黄页广告公司丹尼雷公司和美国最大的市场调查公司尼尔森公司,都是其子公司。邓白氏的客户中,不仅包括全球最大的、最成功的企业,也有中等规模的和刚刚成立的小公司。
大数据分析,则是目前邓白氏所提供的万千种产品之一。斯克里费加诺说,现在全世界的数据中, 85%的数据是非结构化的 ,而我们过去重点分析的结构化数据,只是其中的15%,只是基于这些数据做出决策已经不合时宜。而通过大量非结构数据,不仅可以挖掘新的商业信息,也可以找到新的商业模式,这在10-15年前是完全不可能的,那时甚至没法描述这些数据。
他举例说,通过大数据分析,可以帮助客户找到新的合作伙伴,找到服务的重点,找到新的顾客。很多时候,他们不仅需要客户提供的数据,还要参考自己手头所掌握的数据,来做出正确的分析。“这项工作几乎永远没有终点, 你要想比竞争对手领先一步,永远都是一个挑战 ……虽然我们没法掌握地球上所有企业的信息,但是我们掌握的数据肯定比地球上任何企业都多。”斯克里费加诺说。
在乌镇的世界互联网大会上,斯克里费加诺碰到许多中国的同行,虽然他们并不都是从事大数据分析服务的公司,但也都在使用大数据,所面临的挑战也是相似的。例如,如何面对新的数据形式,如何面对高度动态化的数据等,“大家关心的主题是云计算,如何使用新的分析工具,但是很少人讨论 我们所面临的挑战究竟是什么,应该解决的问题是什么 ,” 斯克里费加诺说。
对于正在或者希望投入大数据行业的同行们,斯克里费加诺有三个建议。首先就是,最重要的不是数据,而是问题。“ 这里有一大堆数据,我们来分析一下有什么意义 ”,这样是不可取的。要从数据中发现,是否有新的商业行为,要知道自己希望解决什么问题,应该是“ 有没有可能发现新的商业行为 ,能帮助我们了解什么样的企业在增长,什么样的企业在走下坡路”。
第二是需要找到正确的人,他们拥有合适的技能,现在很多人都以数据专家自居,都在谈大数据分析,其实他们 只是给自己加了一个新的标签 ,他们未必拥有把大量繁杂的数据放在一个平台上分析的能力。
第三是领导者的能力要随时更新。现在行业变化太快,现在能够生存,不证明5-10年后能生存。当电视机从CRT过渡到液晶电视的时候,很多的企业主对后者的技术是一无所知的,所以就像恐龙一样消失了。所以领导者要避免自己变成恐龙,就需要不断了解新的技术,提出新的问题,因为这个行业变化太快了。
在这次世界互联网大会上,斯克里费加诺曾经表示,应对海量信息的挑战,需要创新,不仅是做新的事情,也可以 用新的方式来做以前的事情 。有很多没有解决的问题,需要 把它们分解 ,虽然可能还没有解决,但是问题已经变小了,这也是邓白氏现在正在从事的工作。
例如很多小微企业,通过大数据征信报告,成功在银行获得了无抵押贷款。而在迅速变化的时代,银行业本身存在的必要性也受到了挑战。斯克里费加诺说,他曾经问一个同行,10年以后会不会有银行,这位同行的答案是,除非他们做出改变。而在斯克里费加诺看来,银行当然会继续存在,但是 银行业也必须做出改变 。同样,征信行业也需要改变,甚至人们对于信用的理解也需要改变。
大数据带来的也并不都是好处,斯克里费加诺也提醒说,必须要意识到有一些居心不良的人躲在互联网的技术后面,如果不采取措施的话,这些居心不良的人他们能够有更多的进行网上诈骗、网上盗窃的非法行为会更加猖獗。我们会看到更多的问题,所以我们现在必须要进行很好地观察,而且也是要意识到在 网络上还是有很多问题的 ,这也是我们所面临的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10