京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的概念从问世到现在已有5年历史,这个概念从诞生到发展在全球引起了一次又一次热潮,经久不衰。为什么会这样?
从历史和全局战略认识大数据
大数据的浪潮翻涌至今,我认为有两个重要因素在起推动作用。第一个是人类社会在发展过程中对信息的渴求。在人类社会发展的所有时间里,信息一直是人和人类社会发展的最重要的内容。但是为什么直到5年前才“突然”出现大数据的概念?就是第二个因素——以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术,使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。
从这样的角度去分析,由于技术和信息内在的联系,我们会看到这两支力量在未来大数据为代表的信息时代的重要性将会进一步凸现,这是历史的角度。
我们还需要从全局的角度再来看一下大数据。2011年大数据概念产生的时候,当年4月份英国《经济学人》刊登了一篇专题文章论述“第三次工业革命”,指出大数据在其中发挥着重要作用。
是这样吗?至少我们看到了一系列重大变化:产业互联网、工业4.0、先进制造业、智能制造、中国制造2025……从中国2008年开始持续推进两化融合到两化深度融合,从电子商务到3d打印,从远程治疗到智慧治疗,从远程教育到智能教育……一系列经济和社会发展的新概念都在发生变化,我们从这样的发展变革中看到所有这些变化背后都有大数据在其中发挥着极其重要的作用。
为什么我们要从这两个角度去看大数据?由于技术进步和社会发展的需求,人类社会发展进入新的历史阶段,新的基础性技术力量和新的资源概念正在诞生。这个新的技术力量使信息技术和工业技术融合在一起,使我们从产品服务、生活管理等方面有了一个迈上新台阶的生产力构建。这个生产力构成的背后是人类社会自工业革命以来,由物质和能源建设的进步推动的社会发展演变成由能源、信息、产业三种资源共同推动社会的发展。
因此,大数据的热潮有其必然性、深刻性和广泛性。因此我们要重视大数据,用好大数据,否则便不能跟上历史发展的潮流。
从问题和价值导向来推动大数据产业
大数据技术我们面临什么问题?价值在哪?制高点在哪?
从技术的角度来看,主要有两大问题:一是大数据以每隔几年提升一个数量级的角度看,如今的计算机处理体系——以芯片为基础的处理体系机构是不是适应大数据发展的需要?答案很清晰,不是。迄今为止,以x86为代表、以arm为代表、以存储芯片为代表的三个芯片架构从逻辑上来说都不符合大数据处理的需求,所以要从芯片开始重构适合大数据发展的处理需求。也即,要有新的芯片和新的处理结构,这是问题价值制高点。当真正满足大数据处理的芯片被设计出来,谁就站上了制高点。
从产业角度看,大数据产业大概可以分为两类:一类是“技术变成产业”,就像当年数据库管理系统变成了数据库公司,当真正的大数据处理芯片和计算架构形成时还将会形成新的产业;另一类是各个企业、机构甚至个人——以后我们很多“个人”都可以变成大数据的拥有者。
千万不要小看这点,我们对历史总是很容易健忘。20年前,很多机构包括中央部门,数据库量级是以g为代表的,而今个人都可以拥有t级的数据。这样的企业、机构、个人如何使数据管理应用成本更低、效率更高,这需要产业的支撑。因此谁能为这些“个体”的大数据应用提供便利,谁就会在发展过程中形成增值的发展基础。
然而从应用的角度看,大数据最重要的含义不在上述技术和产业,而是在于,所有企业、机构和个人如何将大数据变成我们提升能力、提升竞争力、提升生活质量的来源。那么在这个命题上,当前大数据应用的主要问题是什么?
我认为第一个问题是,数据有没有用、能不能用,能不能变成提高劳动生产力和提高市场占有率、提高创新能力、降低成本提升效率的源泉。这是社会进步的根本所在,也是大数据的本质所在。
所以,不管是企业还是机构,在讲大数据应用的时候,首先要解决的问题是“大数据能贡献什么价值”,然后通过这样的分析再去看大数据在哪,怎么才能得到。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25