第1个回答 2014-11-30
去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！大数据重要以及不重要的一面与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。网络数据与电子商务对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。一些有价值的应用场景大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手机应用所提供的时间和位置的数据也会提供主动的、及时的推送客户关怀信息，有利于改善客户关系和创造商业机会，也可以利用它进行共同目的和兴趣的社交，这些都会带来一种令人惊奇的业务创新。在视频游戏、电信话费清单上，作者也提出了十分有价值的洞见。技术、流程、方法、组织、人、文化作者是Teradata的首席分析师，绝非是文献学专家和徒有虚名之辈，他在书中也介绍了如何利用海量并行架构（MPP），云计算、网格计算、MapReduce等时下炙手可热的技术从大数据中披沙沥金，驾驭大数据。同时，作者一直在提醒我们，数据只是源，“思想才是分析之父”，“有价值和影响力的分析才是优质分析”，优质分析要符合G（Guided指导性）R（Relevant相关性）A（Explainable可行性）T（Timely及时向）原则，并且优质的分析要能提供答案、提供用户需要的东西，要能提供新的解决方案，对实际行动有指导意义，从这个角度看，它区别于报表那种标准和固定的数据呈现模式，借助于大数据分析，用户能够把握现状、预测趋势，这样才能驾驭未来。作为一个大数据的行动者和实干家，作者也结合自己的工作经验，对于如何成为优秀的分析师，给出了他的答案，那就是学历、数学和编程等技能“它们仅仅是起点而已”，优秀分析专家身上更重要的才能是“承诺、创造力、商业头脑、演讲能力和沟通技巧、直觉”，这种人一将难求，它需要分析师长期的工作经验积累，从这点看，数据分析“不能只把自己当成科学家，业内最好的分析专家毫无疑问也是艺术家”。企业的大数据探索之旅，并非一片坦途，也会充满了各种艰险，这就需要企业具有创新性的文化氛围，容忍冒险和犯错，并鼓励尝试，作者也切中肯綮的提出“关注人，而不是工具”，“打破思维定势，形成连锁反应，统一行动目标”的创新之路，供读者思考和借鉴。时异而世移，我认为，在当今社会，企业直面社会的剧烈变化，在管理工作中依赖小规模的“点子”“好主意”的传统做法已经难以应对市场的激烈竞争，企业需要从那些来自于现场、来源于客户、来源于多个时空的全方位的立体信息中找到利润的宝藏，才能获得持续增长的动力，从这个意义上看，驾驭大数据是企业驾驭未来的必经之路。本回答被提问者和网友采纳
第2个回答 2014-12-05
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。对于公司决策发展这块，我们都用FineBI去解决的，非常好！
第3个回答 2016-01-11
互联网兴起，缩短了企业和消费者的距离，在当下市场竞争日益激烈的背景下，企业品牌形象、产品定位、推广渠道、客户挖掘等因素构成了企业成败的关键。从大数据角度看，可以把整个营销行为进行数据化，使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化。
详细可以了解 勤智数码的全网营销系统
第4个回答 2019-07-02
身边很多IT人对于大数据的新技术、新趋势都是兴趣满满，为程序员又迎来了一场春天，投身大数据领域，锻造新技能。今天就与你共同分享三个精准应用大数据的秘诀，助力你的业绩直线上升。
秘诀一：目标要明确
一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
其实有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够依靠分析大量的数据来得到的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。
秘诀二：要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据能否解决他们的问题。
在这一点上，建议是，一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，建议询问数据小组的意见。
有时候，重要的数据可能会被忽略。比如，当为某家企业搭建交通情况模型时，大家普遍认为天气是预测交通状况的重要因素。后来研究结果却显示，影响那个地区交通状况的是当地学校的放学时间。当学生们放学时，堵车情况尤为严重。
负责人说，从一开始的假设来看，我们并没有预见到会得出这样的结论，所以，应谨慎认真对待数据，数据会真实客观地告诉你想要的答案。有时，数据能告诉你的会让你大吃一惊。
秘诀三：要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。
“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。如果使用了错误的数据，得出的结论往往也是错的。”
数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。