大数据:为企业植入“智商”_数据分析师
传统的数据分析,是通过提出假设然后获得相应数据,最后通过数据分析来验证假设。而大数据恰恰相反,它是从收集的海量数据中,通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析,从中寻找到数据之间的相关性。简单而言,大数据更偏重于发现,以及猜测、印证的循环逼近过程。
一方面,大数据有助于人们发现事物的个体特性,并针对每一个个体提供差异化的解决方案;另一方面,大数据研究也能帮助人们从大量个体的差异变化中,揭示其中存在的难以察觉的规律。
“打个比方,当一辆高铁在行驶过程中,大数据技术是通过各个外部渠道的实时数据来分析高铁的安全性。在分析的同时,火车仍在行驶,不会停下。”马克·斯佩尔曼表示,“而传统的分析方法,是一定要等出现事故后才进行追溯分析。”
马克同时坦言,驾驭大数据的能力并非那么容易获得。很多时候,传统的商业智能系统与分析软件,在面对视频、图片、文字等非结构化数据时,往往束手无策,缺少有效的分析工具和模型。
“一直以来,大数据技术的难点并非在数据的收集上,而是如何利用这些数据。”马克称,“企业必须去芜存菁,将数据转化为正确的商业决策,才能与竞争对手形成差异化。”
就这一点来说,全球最大的拍卖网站eBay的做法颇为典型。譬如,一位年轻的女性早上10点在星巴克浏览eBay网站,eBay应该推送给她什么样的商品呢?事实上,eBay此前已经研究了各种不同情形下的不同购物模式,它可以从用户以往的浏览记录里推断她想要什么样的商品,也可以从设定的成百上千种情景模型中计算出用户可能的需求;或是对照另一位有着相似特点的女性用户,看她当时买过什么样的商品,从而判断出这位用户潜在的需求。在综合各种考量因素后,eBay的后台往往在短短几秒内将商品页面推送给用户。
变革与挑战
通常情况下,获得的信息越多越有利于企业做出明智的决策。但很多时候,数据量过大、数据模型欠缺,会让分析的结果与真实状况大相径庭。就eBay而言,其基于数据分析后“猜错”的情况非常非常多。
据专家测算,数据分析师的50%~80%的时间都花在了处理数据上。即便如此,数据搜集的偏差、误差积累叠加、假关联性、数据外生性等问题,纷纷“污染”着分析运算的结果。
在此基础上,全球数据目前以每两年翻一番的速度递增,2007年时,全球传感器获取的数据就超过了存储总量。大数据的存储成本很高,而要获取一些新数据,就必须丢掉旧数据。这同样不利于数据的分析与研究。
此外,来自各种传感器、文档、网页、数据库的数据,大多是不同的格式。而这些数据要被软件理解和分析,必须被转换为统一格式。
将各类数据进行格式统一,又是一个严峻的挑战。数据和人类语言一样都具有模糊性,有些数据人们知道是什么意思,计算机却不能识别。于是,很多时候,人们不得不一次又一次地重复数据转化的工作。
相比于大数据带来的技术挑战,更大的难题来自于决策的变化。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代,企业内作重大决策的人往往都是组织的最高层,或是外部拥有专业技能和显赫履历的智囊团。时至今日,高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉,而不是基于数据。但到了大数据时代,数据分析会直接影响组织怎样做决策、谁来做决策,从而减弱个人的共识性。一个明显例子是,在媒体业,《赫芬顿邮报》和Gawker网站上传播的新闻通常取决于数据,而不再取决于编辑和记者的新闻敏感度。数据比有经验的记者更能揭示出哪些是符合大众口味的新闻。
不过,大多数组织都无法轻松地完成这一转变。在9月10日举办的达沃斯论坛上,普华永道发布报告称,调查显示仅有三分之一高管们表示,他们在上一次制定重大决策时采用了数据和分析。虽然有58%的高管们在决策制定上,还是依据直觉、经验、建议以及在企业中的其他经验,但43%的高管们承认,那些拥有高度数据驱动的企业,在过去两年的决策制定获得了很大的提升。所有高管们都表示,未来两年将优先考虑对高质量数据分析的投入,以更好的制定决策。
“应该说,大数据并不会完全取代个体做决策,即便取代,那也有很长的路要走。”马克指出,“但大数据会改变人们做决策的内容和方向,会对管理者的知识结构和分析能力提出更高要求。”
变革与挑战
通常情况下,获得的信息越多越有利于企业做出明智的决策。但很多时候,数据量过大、数据模型欠缺,会让分析的结果与真实状况大相径庭。就eBay而言,其基于数据分析后“猜错”的情况非常非常多。
据专家测算,数据分析师的50%~80%的时间都花在了处理数据上。即便如此,数据搜集的偏差、误差积累叠加、假关联性、数据外生性等问题,纷纷“污染”着分析运算的结果。
在此基础上,全球数据目前以每两年翻一番的速度递增,2007年时,全球传感器获取的数据就超过了存储总量。大数据的存储成本很高,而要获取一些新数据,就必须丢掉旧数据。这同样不利于数据的分析与研究。
此外,来自各种传感器、文档、网页、数据库的数据,大多是不同的格式。而这些数据要被软件理解和分析,必须被转换为统一格式。
将各类数据进行格式统一,又是一个严峻的挑战。数据和人类语言一样都具有模糊性,有些数据人们知道是什么意思,计算机却不能识别。于是,很多时候,人们不得不一次又一次地重复数据转化的工作。
相比于大数据带来的技术挑战,更大的难题来自于决策的变化。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代,企业内作重大决策的人往往都是组织的最高层,或是外部拥有专业技能和显赫履历的智囊团。时至今日,高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉,而不是基于数据。但到了大数据时代,数据分析会直接影响组织怎样做决策、谁来做决策,从而减弱个人的共识性。一个明显例子是,在媒体业,《赫芬顿邮报》和Gawker网站上传播的新闻通常取决于数据,而不再取决于编辑和记者的新闻敏感度。数据比有经验的记者更能揭示出哪些是符合大众口味的新闻。
不过,大多数组织都无法轻松地完成这一转变。在9月10日举办的达沃斯论坛上,普华永道发布报告称,调查显示仅有三分之一高管们表示,他们在上一次制定重大决策时采用了数据和分析。虽然有58%的高管们在决策制定上,还是依据直觉、经验、建议以及在企业中的其他经验,但43%的高管们承认,那些拥有高度数据驱动的企业,在过去两年的决策制定获得了很大的提升。所有高管们都表示,未来两年将优先考虑对高质量数据分析的投入,以更好的制定决策。
“应该说,大数据并不会完全取代个体做决策,即便取代,那也有很长的路要走。”马克指出,“但大数据会改变人们做决策的内容和方向,会对管理者的知识结构和分析能力提出更高要求。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18在这个数据驱动的时代,数据分析师的技能需求快速增长。掌握适当的编程语言不仅能增强分析能力,还能帮助分析师从海量数据中提取 ...
2024-12-17在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。想要在这个领域脱颖而出,除了热情和毅力外,你还需要掌握 ...
2024-12-17