数据的记录、连接与价值转化(转)
吃饭、睡觉、旅行、走路、购物,所有纯物理性的行为都成为可被记录数据的组成部分,这些看似与我们的生活、工作、赚钱等无关的行为,正成为新时期的价值瑰宝,谷歌、亚马逊、Facebook、百度、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。
近期,腾讯、搜房、浪潮集团、易观等纷纷与统计局签署了大数据战略合作框架协议,再加上去年签署的11家公司,越来越多的互联网公司、传统企业数据正被纳入新构建的大数据“基地”当中。
不少人对大数据的概念有很大误解,甚至有不少公司搭上“大数据”的概念来玩资本运作。大数据并不仅仅是“大”,但它首先得“Bigger”,拥有足够量级的数据才能被称作大数据,所以你看到仅仅分析几百人的数据就说自己是大数据的公司基本上都是骗子。我不认为当前有多少公司量级的数据能够是“Bigger”的。对于用户级市场,至少该产品的用户量达到亿级,达到该产业用户量的前几名;对于企业级市场,也至少得拥有足够量级的企业用户,才算得上拥有大数据的基础,再加上用户使用各个产品的习惯大不相同,所以当前的大数据绝对是缺憾的,抽样数据并不准确不是么?多谈无益,故本文纯从数据来分析。
数据的记录
数字产品的出现,迅速让用户的个人信息能够被记录,电脑、智能手机、可穿戴设备、智能硬件、未来的智能电视等正成为数据记录的新工具,其中较为热门的是围绕医疗需求来建立相关的数据记录,睡眠、血压、体重等产品较多,虽然这些产品的用户量并不“多”,但是硬件厂商们依然乐此不彼的做着这一切。
要想让数据能够真正的发挥作用,首先这些数据肯定得被记录,必须有了记录才会有相关的模型分析,否则都是纸上谈兵。比如用户的睡眠时间、用户的出行时间、用户每天所摄入食物的卡路里、用户吃饭的消费金额等等,所有出现的物理性数据,只有被记录了这些数据才会有价值,没有记录,这些都是“废物”,没人会重视这些物理性动作的价值。
数据如何才能被记录?首先得有工具,拿医疗为例,我们在医院看病,医生会使用相关仪器记录用户的心跳周期;我们去餐厅吃饭,餐厅会记录每桌顾客的消费记录以及用户最爱点的菜品;我们在网上使用搜索引擎,搜索引擎会记录用户的搜索习惯。医疗器械、ERP系统、电脑等成为了数据记录的工具。
数据被记录是用户被动选择的结果,如果用户不去医院检查,那么数据就不会被记录,用户去了B餐厅而不是A餐厅消费,A餐厅也无法获取到用户的喜爱。所以,可穿戴设备、智能硬件等都试图让用户能够主动将自身的数据被记录,应该说这也是UGC模式的一种,用户自愿将自身的数据提供到平台上去,供平台进行分析。
被动和主动的区别是非常大的,被动就意味着有用户的数据会流失掉,当流失掉的这部分用户足够多以后,新的数据模型就无法完成。记录是数据的基础,接下来就是连接。
连接
用户不可能一直在某个餐厅消费,也不可能一直在某一个地方睡眠,至于可穿戴设备,用户也很难做到每天都按时去佩戴,让自身的数据可以记录。单个用户某一行为被不同商家记录,而这些商家记录的数据是分离的、独立的,无法形成连贯性,当这些被记录的数据到了一定时间滞后,肯定是面临被丢弃的命运。让数据能够同平台的相互连接,要比单个“独霸”有用的多。
另一方面,就是数据和用户的连接,如何让用户的数据能够被主动贡献出来,并通过互联网、移动互联网相互连接,形成数字存储而不是纸质记录,这是当前围绕数据进行创业者的思考。
跨界连接是最困难的,就像拼图一样,如何通过混乱的形体组合,形成有效的画面。比如餐饮和超市购物、搜索和社交、电商和社交等,这些数据得形成有效的连接。单一的从搜索行为就分析出用户的购物行为或者其他行为是有失偏颇的,搜索的需求太单一,并不能是用户整个的行为特征。只有综合用户搜索、购物、社交等多个使用行为,才能有效的分析出用户的某个行为特征。
有效的价值转化
从记录→连接→价值转化,这肯定是一个漫长的过程,要知道先祖们用了数千年的时间也仅将少量的数据形成转化并遗传下来。互联网、移动互联网在国内的发展还不足20年,而数据从被重视到被记录到被连接,就更是一个漫长的过程,目前市场上的智能手环、智能手表、无线路由器、盒子等产品虽然都不尽人意,但是其无一不在让数据变的有效的道路上奋斗着。
将用户的搜索数据记录并有效价值转化,最早的案例是谷歌当年预测流感病毒,当然,已有不少互联网公司都有将用户数据记录、连接并实现有效的价值转化。互联网公司离数字存储最近,占据着有利条件,能够更敏锐也是正常。
不过,仅仅有互联网的数据是不完全的,用户在线下的数据,用户在生活中的数据,在更多不使用互联网情况时使用的数据,我把它称之为物理数据,这部分数据是现实生活当中的数据,其价值要高于互联网络上的数据的,互联网公司们正在吸收着这些数据。
数据的有效转化,可以体现在几个方面,一是预防,针对企业级的。应该说每个行业都有泡沫的存在,就算没有泡沫,也会有倒闭的风险,通过对相关数据的分析,可以对未知的风险起到一定的预防措施,即使不能避免,至少能更大程度上的减少损失,并能够助力公司挺过这场风暴。
一是隐性价值,针对用户级的。比如时间成本,通过地图工具和当地公交系统对接,让用户实时了解公交车的到站时间,节约用户等待公交车的时间,海量用户的时间成本加起来,肯定是一笔不菲的价值。再比如健康预防,越来越多的慢性病开始向用户渗透,通过对相关数据记录、连接,让用户能够尽早预防慢性病的发生,比如肥胖的问题(健康产品的前提是有高质量的医疗体系在背后支撑)。
让所有可能有价值的数据都被记录、连接,再将这些数据分析之后,实现有效的价值转化,互联网公司、传统企业、统计机构、用户,所有人都是这场风暴的参与者。我们应该给予正在为这场大风暴做贡献的企业和创业团队,可能有人被“掉队”,也有人可能在这场风暴中崛起。
相关推荐
1. 打开记录集:首先创建并打开一个记录集对象,连接到包含图片数据的数据库表或内存数据表。 2. 定义字段:在记录集中定义一个字段,用于存储图片的二进制数据,通常选择“二进制”类型。 3. 读取数据:通过SQL查询...
WiFi数据记录器是一种用于捕获和存储无线网络数据的设备,它通常被用在网络监控、故障排查或者数据分析等场景。本项目是基于Teensy 3.1平台设计的,利用了PJRC(Paul Stoffregen)公司提供的Teensy 3.1开发板。...
数据清洗通常包括填补空缺值、删除重复的数据记录、纠正错误值等方法。填补空缺值的方法有多种,包括使用缺省值、平均值或最可能出现的值来预测和填补这些空缺值。 数据集成是将不同数据源的数据进行合并,以便创建...
数据中台以数据为核心,通过建立数据智能促进连接与互动,抑制网络负效应,并建立利益分配机制,推动企业实现高附加价值。 数据中台的构建需要企业在业务信息化、运营营销信息化、研发生产信息化、企业管理信息化等...
例如,订单数据和流量数据相对受到较高的关注,而某些特定类型的数据如购物车转化率等可能关注度较低。 #### 管理电商数据,提升营销能力 为了更好地利用电商数据,提升营销效果,电商企业需要采取有效的数据管理...
在数据挖掘过程中,首先需要将原始数据转化为宽表形式,即在一个表中尽可能多地整合相关的信息。这样做的目的是为了便于后续的数据分析和挖掘工作。宽表设计方案通常涉及以下几个步骤: 1. **数据清洗**:去除重复...
这些工具允许开发者执行SQL语句,获取数据并将其转化为C#对象。 2. 数据分页:数据分页是处理大量数据的关键技术,它允许用户按需加载部分数据,而不是一次性加载所有数据,从而节省资源。CSDataPager可能是自定义...
《华为数据之道》是华为关于数据管理和数字化转型的理论与实践分享,涵盖了企业如何构建高效、智能的数据体系。从给出的考题及答案中,我们可以提炼出以下几个关键知识点: 1. **数字原生企业与非数字原生企业的...
如果需要定时增加数据记录,可以设置定时任务或者使用SQL Server的调度功能(如SQL Server Agent)来定期执行插入操作。 6. **异常处理与优化**:在数据读取和写入过程中,需要考虑错误处理,例如OPC连接失败、SQL...
航天科技记录仪软件是一款专为行驶安全和管理而设计的专业工具,它集成了记录仪、读卡器驱动和管理软件,旨在提供全方位的数据记录与分析功能。在行车过程中,记录仪能够实时捕捉并存储车辆的各种运行数据,如速度、...
流量积算记录仪,作为工业自动化领域中的一种关键设备,主要功能是对流体的流量进行实时监测、累积计算以及数据记录。SPR10F流量积算记录仪是一款专为各种工业过程应用设计的高效仪表,它集成了流量测量、总量积算、...
1. 数据源识别与连接:确定要集成的数据源并建立连接。 2. 数据抽取:使用SSIS或Python从源系统中提取数据。 3. 数据清洗:处理缺失值、异常值和重复数据。 4. 数据转换:将数据转换为适合分析的格式,如汇总数据或...
- **数据可视化**:将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告。 - **业务洞察**:通过数据分析提供有价值的业务见解。 #### 四、数据治理框架 - **目的**:提升数据准备度,为业务运作提供可信的数据支撑。 - **...
这个压缩包“参考资料-模拟量输入数据点调试记录.zip”似乎包含了一个名为“模拟量输入数据点调试记录.doc”的文档,这可能是一个详细的工作日志或技术指南,用于记录和解决与模拟量输入相关的技术问题。 模拟量...
总的来说,数据分析是连接美食世界与数字世界的桥梁,它能帮助我们从海量数据中提炼出有价值的信息,让美食产业更加智能、个性化。通过"豆果美食数据分析"项目,我们有机会一窥美食大数据的魅力,感受数据驱动的决策...
- **狭义数据分析**:指的是为了达到特定的目的,采用诸如对比分析、结构分析、相关分析和描述性分析等方法,对收集到的数据进行处理与分析,从中提取出有价值的信息,并揭示数据之间的内在联系。 - **数据挖掘**...
综上所述,数据分析不仅是一项技术,更是连接数据与业务之间桥梁的关键手段。通过运用恰当的方法和技术,我们可以从看似杂乱无章的数据中发现价值,指导决策过程,推动企业和社会的发展。随着技术的不断进步和应用...
因此,我们可以通过串口编程实现与二次表的连接,并实时获取称重数据。 在进行串口编程时,开发者需要选择合适的编程语言和库。例如,Python有pySerial库,C#有System.IO.Ports命名空间,Java有javax.comm库等。...
Web数据挖掘是指通过应用数据挖掘技术对互联网上的海量数据进行分析,提取有价值信息的过程。它不仅仅局限于传统的数据挖掘算法,还涉及到计算机网络、数据库与数据仓库、人工智能、信息检索、可视化和自然语言理解...