܄

国庆大数据陆续出炉 通过表象可以看到哪些本质?

【数据猿导读】 假期结束了,关于十一黄金周各类的大数据统计也将陆续出现,大数据早已不是一门高深的技术,而是成为贴近人们生活方方面面的一个“普通”技术。很多时候,人们只能看到这些数据的表象,事实上,在大数据的背后,则与很多商业行为有关

国庆大数据陆续出炉 通过表象可以看到哪些本质?

在国庆节刚刚开始时,中国旅游研究院、携程旅行网就根据对今年国庆黄金周的旅游情况和游客行为进行了全面监测,报告显示,国内旅游市场预计接待5.89亿人次,预计出境游人次将接近600万。而浪潮大数据监测则显示,十一黄金周期间,山东在全国各省电商销售总额中排名第8,在网上山东产品销售中,山东煎饼、烟台红富士、阿胶、虾皮、老姜糖等特产销量较高,备受欢迎……

再过两天,关于十一黄金周各类的大数据统计也将陆续出现,大数据早已不是一门高深的技术,而是成为贴近人们生活方方面面的一个“普通”技术。很多时候,人们只能看到这些数据的表象,事实上,在大数据的背后,则与很多商业行为有关。

企业借助大数据应用,可以实现更精准的用户画像,比如,在十一黄金周期间,不同类型、不同地域、不同年龄段的人都有不同的消费倾向和出行习惯,这些则可以帮助更多相关企业进一步挖掘用户价值;不仅如此,大数据还能帮助企业优化自身运营,比如,所有与十一黄金周有关的企业都能够借助大数据分析安排自身的生产制造、物流配送等,实现运营效率的进一步提升;大数据的应用同样也可以帮助企业实现更好的决策,通过对用户喜好的判断,企业可以针对游客需要,在十一黄金周中做出有针对性的决策。

事实上,如今大数据市场在中国已经进入全面爆发阶段。据易观国际统计,2015年我国大数据市场规模达102亿元,2017年有望达到170亿元。这看似百亿级别的市场,背后却能撬动数万亿元的相关市场规模。

不过,目前大数据的能力着重体现在对过往的统计分析上,而并非针对未来的预测。尽管在十一黄金周开启之前,许多部门都对游客人数、交通状况等进行了预测,但这些预测往往是建立在对比历年数据的基础上得出的,这样的数据并不是那么的准确;如果这些数据的分析预测能够与开放的互联网相结合,通过对更多样本数据的分析,则可以得出更加精准的预测,以及更加细致的预测。

从统计分析到预测,大数据还有相当长的一段时间要走,这里不仅仅牵扯到对传统结构化数据的分析,同样也包括对更多非结构化数据的分析;不仅仅是对过去数据的汇总和分析,更是对互联网等终端所产生的一切数据的实时分析。

不仅仅预测是大数据市场未来的一个重点,如何与传统行业的结合同样也是大数据市场发展的关键。

很多时候,数据的统计分析仅仅体现在数据本身上,这些数据背后所蕴含的价值是怎样的,则是很多大数据分析工具所不能很好提供的。以十一黄金周的相关数据为例,如果只是对数据的呈现,显然不能真正满足企业对于大数据的需求,而如果通过大数据的分析,为企业提供一些建议则会大不一样。比如,旅游业、交通运输业、制造业、物流业等等都可以从中获益。

假如旅游业对于游客游玩的热门景点和线路做出分析预测,就可以提前规划好更多优质的旅游产品,进而在黄金周大赚一笔;交通运输业也可以通过对热门线路的分析预测,通过更加优化的交通运输方案,更好地满足人们的出行;制造业也可以根据人们在节假日期间的消费行为的分析,提前安排相关产品的生产制造,保障产品在节假日的热卖……

尽管大数据的应用所带来的优势显而易见,但对于企业来说,如何在经营管理中切实落实大数据项目,则是一个难题。因为大数据项目的实施,不仅和传统系统的融合相关,也与企业管理层对其的重视密切相关,在短期内,受企业数字化转型的压力,企业最核心要解决的是IT系统如何更好地支撑企业业务发展和变化,而并非借助大数据应用对运营进行优化、为决策提供支撑。很多时候,大数据只是锦上添花,而并非雪中送炭。

不仅如此,企业与社会间、企业与企业间、部门与部门间的数据并不共享,这在很大程度上制约了大数据的普及;不仅如此,数据的安全性也在困扰着整个大数据领域的发展。这些,都是大数据快速发展过程中要正视,且要解决的问题。


来源:界面

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

大数据投融资周报(4月5日——4月7日,共9起)
大数据投融资周报(4月5日——4月7日,共9起)
大数据周周看:今日头条近10亿美元融资入账,Adobe推出体验云平台Experience Cloud
大数据周周看:今日头条近10亿美元融资入账,Adobe推出体验云...
【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析挖掘领跑者获资本青睐
【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析挖掘领跑...

我要评论

精品栏目

[2016/10/10]

大数据24小时

More>

[2016/09/26-7]

大数据周周看

More>

[2016/09/01-30]

大数据投融资

More>

[2016/11/28-2]

大咖周语录

More>

[2016/11/29-6]

大数据周聘汇

More>

[2016/12/06-13]

每周一本书

More>

返回顶部