數據時代如何打破迷茫

A. 如何看待大數據時代

一、大數據對思維的變革
二、大數據對商業的變革
在數據時代，量化-切是數據化的核心，意味著任何東西都可以轉化成數據為人所用。比如:文
字、方位、溝通。這個時代為我們提供了一個從未有過的審視現實的視角, 它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。現在這個時代就是數據競爭的時代，各家公司都在競爭數據。

B. 互聯網大數據時代企業面臨的挑戰

沒有人會否定疫情下數據給全國防控帶來的幫助。得益於大數據、 雲計算 、人工智慧以及5G技術的發展,數據得以更好的共享以及分析,政府、企業推出的健康碼、防疫行程卡等應用,使得人員流通、密切接觸者排查有數可依。

也沒有企業不清楚數據在這個年代對經營管理的價值。通過將數據沉澱、清洗,並挖掘、分析,企業運營效率將得以提升、成本得以優化,經營也將得以改善。

事實正是如此。在智能終端、 物聯網 以及5G的推動下,全球數據量正呈指數般增長:2010年全球數據量剛剛突破1ZB,而今年全球數據量預計將超過40ZB。相關數據表明,到2025年時,全球的數據量將達到163ZB。

數據洪流下,全球也正從IT信息時代走向DT數據時代。由大數據引發的產業變革已經開始。IDC發布的《全球半年度大數據支出指南,2018H2》曾預計, 2019年大數據與商業分析解決方案全球市場的整體收益將達到1896.6億美元,同比增長12.1%。

同時,在2019-2023年預測期內,全球大數據市場相關收益將實現13.1%的CAGR(復合年均增長率),並預計總收益於2023年達到3126.7億美元。

具體到中國大數據市場, 2019-2023年預測期內的年CAGR(復合年均增長率)為23.5%,增速高於全球平均水平。到2023年,中國大數據市場規模則將增長至224.9億美元。

盡管大數據市場前景一片光明,但真正能很好把握數據,充分發揮數據價值的企業,往往是少數在技術、資本、人才均占據優勢的行業領導者。

而絕多數長尾企業,本就在行業競爭中處於劣勢,在大數據產業變革中,盡管知道數據對經營管理那麼重要。但受限於運營成本、人才以及技術,很難找到一款合適的工具,去抓住這些數據中蘊藏的商機。

數字經濟下的企業經營困擾

眾所周知的是,無論是國家層面「新基建」概念的提出,還是受疫情影響企業、組織加速數字化轉型的步伐,這些均代表著數字經濟時代的到來。

數據最直觀:到2021年,全球數字經濟規模將達到45萬億美元,全球數字經濟的比重將超過50%。中國是全球數字經濟的引領者之一。到2021年,中國數字經濟規模將達到8.5萬億美元,其中數字經濟所佔比重將超過55%。截止目前,中國數字經濟增速已連續3年排名世界第一。

但作為數字經濟的推動者,企業在面對錯綜繁雜的 互聯網 大數據時,依然不能採取行之有效的方案,將其妥善的用於經營管理。具體來看的話,企業在藉助互聯網大數據幫助經營管理時面臨的挑戰主要在以下幾方面:

一是缺乏專業的市場研究工具或團隊。 相比企業現在所使用的IT技術,大數據可以說是一門新技術。對於沒有部署這一技術的企業而言,由於沒有專業的市場研究工具或者研究團隊,一方面將由於數據質量不佳面臨產品開發設計難題。

這是因為企業無法對所處的市場進行量化統計分析,如市場規模是否增加,友商最近有何動態,是否有新入局者,該市場某細分市場是否有潛在機會。同時,由於不知道市場上有哪些爆款產品、創新產品,友商的競品有何特性以及潛在市場的需求,導致企業在產品開發、策劃、推廣時沒有針對性,難以形成爆款。

另一方面導致店鋪運營效率不佳: 同樣,由於缺乏專業的監控、分析工具,企業無法對友商線上渠道布局清晰掌握,無法實現自營/經銷店鋪的批量監控、店鋪異動的自動記錄以及爆款產品的促銷復盤。並且,由於無法及時獲取用戶的吐槽、建議等,店鋪在改善運營上也存在難度。

二是部署大數據技術面臨的資金、周期等問題。 使用大數據改善經營管理是大勢所趨,所以企業要麼已經部署大數據要麼考慮部署。而在自行部署大數據技術時,不免要多方考慮,既要考慮新硬體的采購費用或者雲服務的購買費用,同時還要考慮開發人員的招聘費用,開發周期及運維等。而對 中小企業 而言,這無疑又是一項重大開支。

三是數據的安全問題。大數據技術從誕生到現在,其發展並不算太完善,因此自身安全性相對弱一些。同時,大數據平台又存在諸多組件,以Hadoop為例,至少包含了二三十個組件,這意味著黑客入侵某一個組件便可對整個組群整個平台進行控制。

不可避免,企業在開發大數據方案時需要與公司原有IT系統以及各部門數據間打通,這些入口也增加了大數據平台的安全風險。

不難看出,數字經濟時代,企業在藉助互聯網大數據改善經營管理過程中,主要面臨的便是大數據平台的部署、應用以及運維難題。

○本文節選自DOIT傳媒《釋放數據紅利 美雲智數互聯網大數據與企業掘金數字經濟》，圖片為陰山所加。

C. 數據時代如何打破信息孤島效應

據報道，這幾年，通過簡政放權治理諸如「證明我媽是我媽」一類的奇葩證明取得實質性成效，通過數據採集和大數據分析技術，可以把事後解決改成事先預測，將有可能發生的問題預先監測到並且預解決。

大數據不僅僅為政府的治理貢獻數據上的理念、資源、技術、對策，還解決了以前政府在傳統治理當中不能解決的問題，根據大數據提供的實時動態監測、人流趨勢分析、人群畫像分析等信息，當地公安立即啟動應急預案，很快就緩解了現場人流壓力，避免了一場可能發生的事故。

文章來源：央廣網

D. 大數據時代

預測——大數據的核心

量變導致質變

要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要精確

萬事萬物數據化、數據交叉復用的巨大價值

大數據變革公共衛生——它是建立在大數據的基礎上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力:以一種前所未有的方式，通過對海量信息進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。

大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場，組織結構，以及政府與公民關系的方法。

大數據價值鏈的3大構成:數據本身、技能、思維

大數據的精髓——分析信息時的三個轉變

1.在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣

2.研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度

3.我們不再熱衷於尋找因果關系

小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息

大數據時代的思維變革

1.更多:不是隨機采樣而是全體數據

2.更雜:不是精確性，而是混雜性

3.更好:不是因果關系而是相關關系

大數據時代的商業變革

4:數據化:一切皆可「量化」

5."取之不盡，用之不竭"的數據創新

數據的再利用

重組數據

可擴展數據

數據的折舊值

數據廢氣

開放數據

6.數據、技術、思維的三足鼎立

大數據時代的管理變革

7.風險:讓數據主宰一切的隱憂

8.掌控:責任與自由並舉的信息管理

E. 在新時期，如何利用大數據成為不可或缺的人才

感謝悟空的邀請！

 

在新時期，談起大數據，相信很多人都不陌生了吧！其實大數據已經悄無聲息的走入了我們的生活，大數據也是未來互聯網發展的重要方向。

那麼在新時期，大數據對人才的能力有何要求？如何利用大數據成為新時代不可多得的人才？下面帶你詳細分析下：

大家都知道，其實現在的中國市場，最缺乏的就是復合型的大數據開發人才，我認為，在新時代，要想成為大數據人才，應該從以下幾方面著手：

1、大數據人才首先要擁有技術

大數據自然離不開人才，要想成為大數據不可或缺的人才 ，就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道，大數據對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發、大數據架構、軟體開發工程等技術背景，會用大數據分析工具，了解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言，特別是編程方面一定要精通，沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。

 

2、大數據人才需要強大的跨學科學習

隨著大數據向各行業的滲透，大數據從業者往往身兼數職，需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才，必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力，而一個既能做業務數據分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。

 

3、  大數據人才需要堅持

     任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情，當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的編程語言，還需要掌握數據分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平，必須要堅持學習，只有具備大數據知識了，我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。

 

4、 堅持學習的能力

大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。

5、心態很重要

學習大數據的時候，一定要有良好的心態，大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。

 

總結：在新時期，目前大數據人才已經成為市場上不可或缺的人才，大數據已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大數據不是一朝一夕的事情，需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力，只有這樣，才會在新時期，成為新時代所需要的大數據不可多得的人才…

大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，當前正處在大數據時代，大數據未來將創造出一個巨大的新價值領域，而這個領域的核心就是圍繞數據價值化的一系列環節。從目前大數據領域所形成的初步產業鏈來看，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用，目前數據分析是比較常見的落地應用之一。所以，要想利用大數據成為不可或缺的人才應該從大數據產業鏈入手。

對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大數據技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大數據分析技術，未來對於大量的職場人來說，數據分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大數據運維的相關技術，包括數據採集、大數據平台部署等。隨著大數據逐漸開始落地到傳統行業，大數據分析、大數據運維、大數據開發等崗位將有大量的人才需求。

對於當前的職場人來說，要想通過大數據成為不可或缺的人才，需要從三個方面入手，其一是掌握大數據技術；其二是把大數據技術與行業相結合；其三是能夠通過大數據技術創造出源源不斷的價值。

學習大數據技術要根據自身的知識結構來學習，對於職場人來說，可以從大數據分析工具開始學習，基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python編程。大數據與行業的結合有多種不同的方式，目前場景大數據分析是比較常見的落地應用。要想通過大數據技術來創造出價值，一個重要的出發點就是通過大數據完成各自決策的制定，大數據不是目的，通過大數據完成各自決策才是目的。大數據一方面是給人力崗位使用，另一方面是給智能體使用，未來智能體的應用空間將非常廣闊。

我是從以前做淘寶天貓的，今年不做的。在我看來大數據有點類似淘寶的生意參謀，它會給您提供行業各種數據，只是現在應該這個數據維度更豐富了。比如這個行業同行的轉化率，有些行業的轉化率，進店訪客等等；在電商平台都是可以看到的，但是實體以前是做不到的。

現在隨著數字技術的發展，以及實體行業對消費反饋收集困難等原因，才有了大數據的概念。比如現在好多行業面臨的問題是自己設計的產品，消費者不喜歡，賣不出去。可以如果有了大數據，你就知道你的客戶男女比例多少，年齡分布、喜好什麼價位的產品等等，讓你設計的產品更精準。

其實在我看來，你成為數字化的運營高手，你就可以成為不可或缺的人才。

大數據在我看來就是「1+1=N」。

怎麼說呢，比如大數據提供給您行業轉化率是多少，你的實體轉化率是多少？等等，你想成為不可或缺的人才，那你就要有通過這些數據知道我公司現在問題出現在什麼地方了？是什麼因素刺激的出現了這種情況的能力，比如這周你店鋪成交額漲了多少？這是數據給您能提供的，但是為什麼漲了，數據給您提供不了，這你要自己分析，是有節氣，還是因為你做了一個什麼活動等，並針對現有數據對下一周做出計劃。

數據給你的是「1+1=N」你要做的就是把這個數據反映到實物上，並進行分析，並制定下一步公司運作計劃。

比如現在是數據給你1+1=3，那你就要分析為什麼是3，不是2或者1甚至0呢？是什麼刺激這個數據的增長了，是因為你在某些方面優化了還是因為有節氣等，下一步什麼安排等，也就是說你的每一步都能從數據反映出來，並能分析數據，做出下一步的安排等。

好了就說這么多吧，說太細我怕我理解的不準確，誤導人。

對於一個企業來說，大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

大數據的工作中最重要的是什麼？

1. 細致精準的數據採集；

2. 同時具備邏輯性與適用性；

3. 數據標簽的規劃切實可行(務實)；

4. 具備行業垂直度的商業性思維能力；

5. 能夠做到更強的擴展性構架。

總結來說，商業化的大數據最重要的價值便是邏輯性與適用性，而擴展性也能保證在實踐中更有競爭力，最後便是務實和思維能力的支撐。

任何時代的任何職業都需要面對競爭，所以能夠產生的價值決定了我們被需求的程度，如想成為那個不可或缺的人，不僅要具備能力，還要具備務實的心態！

感謝悟空邀請回答。當今世界是 科技 高速發展的時代，也同樣是大數據時代，競爭也是十分的激烈，要想成為大數據不可或缺的人才，必須要保證自己的專業知識過硬，這是一個看技術的活，弱者會被淘汰只有強者才能生存！

大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。