
誰在恐懼大數據_數據分析師
阿里巴巴是“數據竊取者”嗎?騰訊可以“監控”我的聊天記錄嗎?百度會記錄我所有的搜索記錄嗎?最近,一系列關于數據的事件又重新把媒體和公眾引向關于大數據的最初的是非問題:大數據會不會泄露個人的隱私,最終,像《黑客帝國》所揭示的那樣,人被電腦所控制。
實際上,對大數據的宣傳與布道,可以說是互聯網公司最樂于見到的:顯得公司有未來感、有科技感、有益于社會、有益于用戶。但實際上,全球范圍內對大數據的應用都處于初級階段,大數據最有益的應用其實不在于事后分析,推進和改善業務,而在于做以前做不到的事情。但是即便如此,外界對于數據安全的擔憂就已經達到了相當程度:大公司會不會成為“數據竊取者”?或者說,它們會不會成為big brother,知道所有人的所有事,一旦“作惡”,后果不堪設想?
這個時候,不免要提到關于大數據的幾個誤解:
第一,大數據的積累靠“偷”?
付費通和支付寶“分手”之后,付費通暗示,是支付寶過量的用戶數據查詢導致其系統成本增加而最終導致分手。也就是說,付費通在指責支付寶“偷”數據。在這里我們不討論這兩家公司的恩怨是非,我們需要厘清的是,數據的積累,真的是靠“偷”?
如此理解的人,還是將大數據理解為“數量大”的數據,且越大越好。但是,大數據的精髓和要義,不在于大,而在于在線、可用和流動。要說“大”數據,歐洲對撞實驗室做一次實驗產生的數據,100個BAT分析不完。而以往存儲在磁帶、膠片,甚至是現實世界中產生的大多數數據,都不能對未來的事情有所助益——因為它們還沒有在線。
互聯網普及之后,產生的數據可謂多,而Google找 到了人們對數據使用的路徑,做成了搜索引擎,把數據做成了生意。所以說,大數據的本質不在于“大”,而在于在線、可用、流動。要抓住大數據的機遇就一定要 在觀念上打破“壟斷”數據的想法,數據不能利用起來就是一堆只會占用存儲空間的無用字節而已。一些傳統企業由于缺乏足夠的大數據技術和經驗,面對大數據的 浪潮可能習慣性采取“自我封閉”的做法,這無非只能讓自己與時代更為脫節。而即使是阿里、騰訊、百度這樣的大型互聯網公司,看似掌握了海量的數據,但和整 個社會的積累相比也只是九牛一毛而已,同樣需要在數據上跟外部保持開放和分享,并思考一條讓數據分享雙方都能獲益和實現數據增值的途徑。
第二,到底怎么靠數據賺錢?
數據不是個新鮮的東西,電力公司有你所有電力消費的信息甚至你的家庭住址,移動運營商有你所有話費消費的信息,醫院有你的健康信息,但怎么發掘這些數據更大 的價值?大數據的真正價值當然不是用來預測世界杯,目前所有的大數據應用中,真正稱得上商用化產業化的還是在網絡貸款方面。
還記得銀行對小微企業是怎么放貸的呢?情況是:根本不放貸。因為評估風險的成本過高:銀行派個人實地考察下,查查水表電話,支出的人力物力成本就上千了;另一方面,阿里小貸一筆放貸的成本卻不超過1塊錢,那么,這種成本的節省,甚至導致模式的變化,怎么衡量“賺了多少錢”?很難衡量。
總的來看,實際上互聯網公司目前用大數據“賺錢”有兩種模式:一是,提供基礎的大數據處理能力,面向業界,收租用費;二是通過數據共享和交換開拓新的商業模式,共同分潤。
第一種模式,已經有很多案例。例如臉萌團隊租用某云基礎設施,每月只有73塊錢IT費用的案例被廣為傳播。
第二種模式的則比第一種模式要復雜。例如騰訊,可以將交易數據、社交網絡中的有效數據脫敏之后提取出來,與一些功能性網站(如世紀佳緣、51Job、 趕集網、大眾點評)等等合作。背后的邏輯就是:在網購方面信用好的人,也許在婚戀問題上作弊的可能性小。另外,阿里、騰訊兩家都收購或者入股了地圖公司,那么電商數據能不能和地理位置信息打通,能不能給在支付寶上買了車險的人(肯定是有車族)提供定制服務?支付寶能不能和中石油中石化合作,直接把加油站變成 自提點?由此開始暢想,合作機會和可能的商業模式就多得多。
第三,大公司能做所有的事?
一個不得不承認的事實是:只有大公司有做數據基礎設施的財力物力和人力。但大公司并不能辦成所有的事。大數據的商業價值在于使用大數據的公司做得好,而平臺公司的意義,就在于提供好用的數據工具和基礎設施。
從阿里、騰訊、百度幾家做云計算(數據處理的基礎)的歷程來看,建立自主的,能適應互聯網要求、彌補IOE(IBM、Oracle、EMC)彈性差劣勢的基礎設施,投入在5年以上是一個基本量。阿里云、騰訊曾經的“臺風”項目、百度的“金字塔”項目都是歷經坎坷,有的逐步走向成功,有的夭折于短期效果和長期效果的平衡中。
家大業大才能玩大數據,但大公司并不能包攬整個大數據時代。原因主要在于:第一,大數據需要盤活,而盤活需要流動、需要共享。不然“大數據”只是“數據 大”。而流動和共享則來自于大型平臺與多種垂直類網站的合作,更多的,在于和非互聯網公司的合作。
第二,大型互聯網公司的優勢在于平臺本質:做平臺,而不親自下場做具體業務。對各行業公司來說,數據的盤活和利用在于對行業的深刻理解,這是互聯網公司本身所難以達到的。
第四,為什么沒有大數據的經典案例出現?
前幾年,Google數據預測流感的案例曾被廣為傳播。啤酒與尿布的案例則是像一塊兒鐵,在眾人的口中生了銹。而各互聯網公司用來博眼球的所謂大數據分析球賽、高考作文、春運等,其本質無非是一張Excel表單,只是事后統計,并沒有進一步的預測、影響經濟決策的作用。
是不是人們對于大數據的效果過于渴求了?是不是互聯網公司在人口紅利逐漸消失時,對新的商業機會的過于期待了?可以肯定的是,目前,對數據的應用,理解,甚 至合理的存儲方式,都還處于初級階段。對于可作為未來核心競爭力的資產,數據并不會像絢爛的煙花綻放,更像空氣、水、電,以一種無聲的方式浸入和改變世 界。
而我們要做的,無非是不要讓恐懼排擠了精彩。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解碼數據基因:從數字敏感度到邏輯思維 每當看到超市貨架上商品的排列變化,你是否會聯想到背后的銷售數據波動?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。 數據分析中的AI是什么 ...
2025-05-20當數據遇見人生:我的第一個分析項目 記得三年前接手第一個數據分析項目時,我面對Excel里密密麻麻的銷售數據手足無措。那些跳動 ...
2025-05-20在數字化運營的時代,企業每天都在產生海量數據:用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數據就像散落的拼圖,而相 ...
2025-05-19在當今數字化營銷時代,小紅書作為國內領先的社交電商平臺,其銷售數據蘊含著巨大的商業價值。通過對小紅書銷售數據的深入分析, ...
2025-05-16Excel作為最常用的數據分析工具,有沒有什么工具可以幫助我們快速地使用excel表格,只要輕松幾步甚至輸入幾項指令就能搞定呢? ...
2025-05-15數據,如同無形的燃料,驅動著現代社會的運轉。從全球互聯網用戶每天產生的2.5億TB數據,到制造業的傳感器、金融交易 ...
2025-05-15大數據是什么_數據分析師培訓 其實,現在的大數據指的并不僅僅是海量數據,更準確而言是對大數據分析的方法。傳統的數 ...
2025-05-14CDA持證人簡介: 萬木,CDA L1持證人,某電商中廠BI工程師 ,5年數據經驗1年BI內訓師,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-05-13CDA持證人簡介: 王明月 ,CDA 數據分析師二級持證人,2年數據產品工作經驗,管理學博士在讀。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持證人簡介: 楊貞璽 ,CDA一級持證人,鄭州大學情報學碩士研究生,某上市公司數據分析師。 學習入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持證人簡介 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度、美團、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做數據分析的小伙伴,都接到過一些高階的數據分析需求,實現的過程需要用到一些數據獲取,數據清洗轉換,建模方法等,這 ...
2025-05-06以下的文章內容來源于劉靜老師的專欄,如果您想閱讀專欄《10大業務分析模型突破業務瓶頸》,點擊下方鏈接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持證人簡介: 邱立峰 CDA 數據分析師二級持證人,數字化轉型專家,數據治理專家,高級數據分析師,擁有豐富的行業經驗。 ...
2025-04-29CDA持證人簡介: 程靖 CDA會員大咖,暢銷書《小白學產品》作者,13年頂級互聯網公司產品經理相關經驗,曾在百度,美團,阿里等 ...
2025-04-28CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-27數據分析在當今信息時代發揮著重要作用。單因素方差分析(One-Way ANOVA)是一種關鍵的統計方法,用于比較三個或更多獨立樣本組 ...
2025-04-25CDA持證人簡介: 居瑜 ,CDA一級持證人國企財務經理,13年財務管理運營經驗,在數據分析就業和實踐經驗方面有著豐富的積累和經 ...
2025-04-25