
大数据是基础性资源也是重要生产力
在互联网经济时代,数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力。信息经济阶段将迎来大数据时代,数据的收集、挖掘、连接、分析和运用,成为国家综合竞争力的新标志。
数据是基础性资源,也是重要生产力
数据是基础性资源。伴随着多媒体、社会媒体以及物联网的发展,大数据规模及其存储容量正在呈指数级增长。“大数据”包括以公众互联网、社交媒体、政府数据库、地理空间数据、电子商务等方式形成的商业数据库、电子文献、各类调查以及其他富有洞察力和具有即时性的数据源。据国际数据资讯公司统计,2013年全球产生的数据达到3.5ZB,到2020年产生的数量将增至44ZB,超出存储空间6ZB(1ZB相当于343.6亿部32GB智能手机的存储容量)。
数据已经成为可以与土地、资金、物质资产和人力资本相提并论的重要基础性资源,可以提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并大幅提高消费者福利。2011年麦肯锡的研究显示,充分利用大数据的零售商能够将营业利润率提高60%以上;如果欧洲发达国家政府行政管理利用大数据,将节省至少1000亿欧元的成本,而利用个人位置数据提供的服务,将可以创造6000亿美元的消费者经济剩余。
数据是战略性资源。人类文明经历农业经济和工业经济之后,将进入一种新的社会经济发展形态——互联网经济。当前,“互联网+”就是依托移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息网络技术的渗透和扩散,以信息互联互通和信息能源的开发利用为核心,促进信息网络技术与传统产业的深度融合,优化重组设计、生产、流通、消费全过程,创新生产方式和企业组织形式,推动传统产业转型升级和经济发展方式转变。
数据是“互联网+”时代的金矿,将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。数据像设备、厂房、原材料一样,成为企业的重要资产,是提升企业核心竞争力的重要筹码。2013年3月,IBM执行总裁罗睿兰预言,数据将是未来竞争优势的基础和“下一项重要的自然资源”;亚马逊前任首席科学家安德雷斯·韦思岸直白地指出,“数据是新的石油”。在本次贵阳会议上,马云预测,数据将取代石油,成为未来制造业最大的能源。随着大数据在农业、工业、金融、地理信息、教育、医疗等领域的应用落地,数据就像是石油和稀有金属一样的战略资源。
数据是重要生产力。大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。随着信息网络技术在国民经济各领域的不断渗透和扩散,各产业部门界限被打破,连接信息的深度与广度不断扩大,实现人、设备、服务、场景的连接。未来最大的能源是大数据,收集、拥有和汇总数据,掌握数据挖掘、分析和利用的技术,就是掌握了“互联网+”时代的先进生产力,
数据可以让你得出真实的结论,会告诉你商机在哪里,甚至可以“利用数据历史减少犯罪”。比如,阿里巴巴通过对平台上商户最近100天的数据分析,得出该企业的经营情况,然后精准地同潜在的贷款对象进行沟通。IBM与孟菲斯警察局合作,利用软件分析,发现强奸案和户外付费电话之间存在关联。据此,警方决定将付费电话转移至室内,这使得强奸案的发案率降低了30%。社会各界通过这些鲜活的事例认识了大数据。当前,70%的大企业和56%的中小企业开始研究、部署和实施大数据应用或项目。
马克思说过,科学技术是生产力;1988年9月,邓小平进一步提出,“科学技术是第一生产力。”在互联网经济时代,数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力。
大数据深刻改变着人们生产生活方式
大数据与云计算、物联网等新技术相结合,正日益深刻地改变人们的生产生活方式。人们在(移动)互联网上的一切活动都形成数据,人们既是数据的消费者,也是数据的生产者。大数据是人类社会或者是人的社会行为数据的总和。
互联网对经济社会的渗透和扩散,大体可分为三个阶段:网络经济(“+互联网”)阶段、信息经济(“互联网+”)阶段、互联网经济阶段。目前,大部分国家处于网络经济阶段,我国等部分国家进入信息经济阶段,由“ 互联网”向“互联网+”转变,少数发达国家则已开始进入互联网经济阶段。2014年7月,麦肯锡《中国的数字化转型》的报告显示,2013年中国的互联网经济占GDP比重升至4.4%,已经达到全球领先国家的水平。
互联网成为人们工作、学习和生活的“基础元素”,正在重构中国人的生活方式。调查显示,我国53.1%的网民认为自身依赖互联网。开放、平等、协同、分享、创新的互联网思维,正在冲击传统的思维模式,重塑开放、多元、个性、共生、互动的价值观,彻底改变我们的学习、工作和生活方式。
除了传统的即时通信、消费、娱乐以外,互联网对民生、医疗、教育、交通、金融等领域渗透程度进一步增加,推动人们生活深度“互联网化”。2014年12月,我国网络购物用户规模达3.61亿,网民使用网络购物的比例升至55.7%;2014年网上支付比例从42.1%提升至46.9%。各行各业探索数据的价值、挖掘大数据时代的商业模式,如大数据可以有效解决我国小微企业面临融资难、融资贵等问题。商业领域的数据跨界结合,既能为商业决策提供真正有价值的信息,还能产生新业态。对大数据的挖掘和分析,才是大数据价值应用的核心。
“互联网+”提升我国产业乃至国家综合竞争力
信息经济阶段将迎来大数据时代,数据的收集、挖掘、连接、分析和运用,成为国家综合竞争力的新标志。大数据将传统产业与数字产业、企业生产与用户消费、制造业与服务业、人们的工作与生活深度融合,形成数字与实体无缝对接的新世界,将信息经济推向新的高度。麦肯锡预计,2013年至2025年,互联网将帮助中国提升GDP增长率0.3至1.0个百分点,带动中国劳动生产率提高7%至22%。
“互联网+”可以使本土工业企业与跨国巨头站在同一起跑线上,特别是深化大数据应用提升中国制造业。《中国制造2025》提出,运用大数据发展基于互联网的个性化定制、众包设计、云制造等新型制造模式,形成基于消费需求动态感知的研发、制造和产业组织方式。充分把握大数据和制造业的发展趋势,改造生产流程、变革运营模式、创新商业模式,我国有望冲出发达国家和发展中国家对我国制造业形成“双向挤压竞争”的重围,实现由中国制造向中国创造、中国速度向中国质量、中国产品向中国品牌的“三个转变”。
“互联网+”将使我国传统的农业、农村、农民迎来互联网的变革与转型。目前我国农业信息市场发育缓慢,农业信息化体系尚不健全。5月7日颁发的《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》提出,“加强互联网与农业农村融合发展,引入产业链、价值链、供应链等现代管理理念和方式”,“推动信息进村入户,利用‘万村千乡’市场网络改善农村地区电子商务服务环境”。随着三网融合物联网的推进,农村流通网络信息化改造、农业生产资料平台、农产品电子商务、服务电商平台四大方面将获得长足发展,农产品将进入一个精准生产、流通和营销的新阶段。
“互联网+”以完善物流基础设施为抓手,我国有望在第三次流通产业革命中占据先机。近二十年来,随着电子商务这一新型交易方式的快速发展,生产企业、流通企业、消费者都被带入了一个网络经济、数字化生存的新天地,流通和生产方式也随之产生深远变革。阿里巴巴菜鸟网络对全国各大物流公司进行“中转站——线路——网点”整个包裹流转链路的运输预测和运输预警,已经建立了覆盖全球五大洲的海外仓储网络和航空干线资源能力;具备国际资源整合能力的供应链服务企业风起云涌,正在加速促进产业链和价值链的高度整合。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29