京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据可以创造出更高质量的价值
作为最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,舍恩伯格在数博会“数据资产化发展论坛”上发表了《大数据的大价值》主题演讲。舍恩伯格认为,大数据是可以反复使用的资源,人们可以利用大数据创造出更高质量的价值。
舍恩伯格说,如今,数据已经成为了有价值的公司资产、重要的经济投入和新兴商业模式的基石。虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题。人们必须意识到数据价值,并合理加以利用。
什么样的数据可与未来潜在因素发生更加紧密的联系?舍恩伯格认为,关键就在于让数据“说话”,展现出数据之间真正的联系。通过小数据到大数据的累计,可以创造出更高质量价值。就像拍一个人骑马,随着照片数量的增加,画面就会连续起来变成电影那样,小数字增量到大数据也是一个质变。
对于如何利用数据做出决策,舍恩伯格以一个英文学习软件Duolinga为例。这个软件通过数据研究发现,西班牙母语的人学习英文会犯很多错误,所以他们根据反馈的数据又开发出了对西班牙母语人士最好的学习课程。数据帮助Duolinga发现了看问题的新角度,并创造出了比其他产品更优秀的软件,因此,数据能够帮助人们做出更加准确的决策。
舍恩伯格认为,数据产生的价值从过去到现在已经发生了改变,在过去的小数据时代,人们是根据一个问题去搜集回答这个问题的数据,得到针对这个问题的答案,就像找到了水面上的冰山,而忽略了水面以下大部分具有价值的数据。而在未来,数据大部分的价值都藏在水面下,在对数据的重复使用当中,人们可以更多地挖掘出冰山下面的那一部分价值。比如一个来自MIT的初创公司,通过每天搜集10亿项阿里巴巴、亚马逊等电商网的数据,并作出针对通货膨胀比率的预测,2008年9月之前,他们就通过这些数据预测出了经济危机。
舍恩伯格指出,谷歌的无人驾驶车之所以比大众、宝马、奔驰生产的无人汽车效果更好,其原因就在于他们的数据和经验更多。谷歌通过不断地使用和试验,累计了大量的数据来让其系统获得更好地学习,就像人工智能的不断进化也是要依靠试错数据的累积,而这也体现出大数据的价值。
舍恩伯格说,未来当人们意识到大数据的价值后,它将会在一些行业带来颠覆性变革。例如,医疗研究应该将以万计的人、数以万计的数据资料进行接合,才能加速医疗行业发展。现在中国已经有了数据中心、贵阳有了大数据交易所,又有大体量的人口样本,应该有信心将医疗数据投入研究之中,推进医疗发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27