京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深挖大数据金矿
大数据的本质特征就是“大”。究竟“多大”才算“大”?“大”不是一个简单的数量,而是一个多维的无限的变量。概括起来说,“大”是一个五“V”空间:第一个维度是数量(Vol-ume),主要表现为数据量的快速增大;第二个维度是速度(Veiocity),主要表现为数据增长的速度在加快;第三维度是数据的多样性(Variety),主要表现为新的数据来源和新的数据种类的增加;第四个维度是数据的价值(Value),主要表现为对这些数据的使用和挖掘产生的价值;第五个维度,也是最重要的一个“V”,就是“数聚”(Variable),它使前面四个“V”的数据发生几何级数的变化,从而让数据实现从量变到质变的飞跃。
正如一位美国记者在一篇文章中写到的,大数据是什么并不重要,重要的是大数据正在改变人对世界的看法。在大数据时代,人获取信息的方式、交往或交友的方式、生活方式、生产方式、思维方式、社会组织管理方式都将被跨界、跨代颠覆式改变。
大数据是新的科技革命与新的产业革命交叉融合的引爆器,大数据让发达地区与欠发达地区站在同一个起跑线上。贵州发展大数据,是倒逼政府改革,推进产业转型的有益探索,是坚守发展和生态“两条底线”,发挥后发优势,实现后发赶超和绿色崛起的创新战略,也是新常态下东部与西部、沿海与内地、发达地区与欠发达地区经济的再平衡。这种再平衡将引发中国经济结构的深度调整,重塑中国经济版图。
全球化开放平台 引领“中国数谷”贵阳崛起
贵州商报:贵阳为何提出建立大数据战略重点实验室,实验室的建立有何实际意义。
连玉明:大数据战略重点实验室是根据贵州省委省政府、贵阳市委市政府发展大数据战略部署设计,在贵州省科技厅支持下,由贵阳市人民政府与北京市科学技术委员会共建的跨学科、专业性、国际化、开放型的跨区域研究平台,它依托贵州大学贵阳创新驱动发展战略研究院组建和运行。这是继建立中关村贵阳科技园、北京贵阳大数据应用展示中心之后京筑创新驱动区域合作又一重大成果,是国家实验室管理机制的一次创新实践,是贵州、贵阳发展大数据的重要里程碑。
大数据战略重点实验室是一个全球化的开放平台。实验室聚集国内外大数据相关专业研究者、管理者和决策者,搭建跨区域协作创新平台、专业化决策咨询平台、网络化成果转化平台和国际化合作交流平台,有助于创新资源和创新人才在贵阳聚合,引领“中国数谷”在贵阳崛起。
大数据战略重点实验室立足全球大数据发展趋势和中国大数据发展实践,以大数据发展的重大理论和现实问题为主攻方向,加强大数据发展全局性、战略性、前瞻性研究和咨询,建设具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库,奋力打造中国大数据发展思想和战略策源地。
跨界 跨代 跨区域 五大研究策源中国大数据发展战略
贵州商报:大数据战略重点实验室在做什么样的研究,怎么来服务和助推贵阳大数据产业的发展?实验室研究成果如何落地。
连玉明:大数据战略重点实验室的建立是从理论创新为突破口的。《块数据— 大数据时代真正到来的标志》《DT时代—从“互联网+”到“大数据×”》《创新驱动力— 中国数谷的崛起》三个专著的出版,标志着大数据战略重点实验室在贵州率先启航。基于此,大数据战略重点实验室以五大着力点开展研究及其成果转化:
一是着眼全球大数据发展趋势和中国大数据发展实践,建立全球大数据理论信息中心,建设中国大数据发展规划数据库,出版《全球大数据发展报告》。
二是构建块数据分析理论模型和应用模型,为贵州、贵阳乃至全国发展大数据提供理论支撑和方法支持。
三是研究、编制和发布“大数据指数”,包括大数据发展指数、大数据创新指数、大数据城市指数、大数据社区指数、大数据生活指数和大数据品牌指数。出版年度《大数据蓝皮书》。
四是建立DT空间,搭建众联、众创、众包、众筹创客平台,加快产学研联动,加速成果转化应用,建立国际创客空间。
五是建立“中国DT产业50人论坛”,搭建对外交流平台,打造中国大数据发展的思想和战略策源地。
这五项研究,无论是对贵阳发展大数据,还是中国发展大数据都是一种创新性的、极具前瞻性的研究和探索。必须说明的是,大数据战略重点实验室虽然建在贵州贵阳,但它并不是一个封闭的空间。它更多的是借助北京科技创新中心和国家创新平台的资源,成为一个跨界、跨代、跨区域的开放空间。这个开放空间是全球性的。我们完全超越传统的实验室运行和管理模式,发挥共建优势,整合社会力量,创新市场机制。我们秉承“不求所有、不求所在,但求所用”的原则,可以在北京、上海、杭州、武汉、广州等地建立研究基地,也可以与阿里、腾讯、百度等企业开展联合研究。对贵州、贵阳而言,我们引进的是新思想,转化的是新成果,真正成为助推贵州、贵阳乃至中国大数据发展的战略策源地、人才孵化器、创新试验场、政策先行区。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09