京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
发展大数据最大瓶颈是人才
日前在京举办的“中国国际大数据大会”上,中科院院士、北京大学教授鄂维南表示,中国大数据的前景非常广阔,市场非常大。但如何把这个广阔的前景变成现实,现在还面临数据质量不高、数据流通不畅、数据分析存技术问题等诸多瓶颈,“但最严重的还是人才问题”。
鄂维南指出,我国理论上说有很多数据,但当前存在“数据孤岛”现象,不同部门数据存储于不同的地方,格式也不一样,整合比较难。“大数据最高的层次就是要用数据来形成智慧,使得社会各方面可以运转起来。因此,做数据分析先要整合数据。”
“数据的质量也是一个瓶颈”,鄂维南强调,但这并不是说我们要有很完美的数据才能做分析,完美的数据永远是等不来的,做数据分析的出发点是有多少数据可以做多少事。“此外,数据的拥有方,像电信、联通,和数据分析者中间有一个很大的鸿沟,双方存在沟通障碍。”
那么,怎样才能够让数据流通起来?鄂维南介绍,目前大家想到的是数据开放,现在政府也在呼吁开放,但数据开放面临严重的隐私问题。严格来说,想靠法律办法解决隐私问题并不可能,这是数据开放面临的现实问题。
另外,现在还存在这样一种情况:即数据拥有方习惯于自己建一个团队自己来做数据分析,但实际上数据分析是一个技术活。“现在我们的大数据分析公司风起云涌,什么人都可以做,没有什么技术含量,但是长远来说这条路走不通。我觉得数据行业服务最重要的是提高门槛。”鄂维南说。
“技术问题也是瓶颈。数据分析本身就是一个难题,另外中国的数据有它自身特色。”鄂维南说,从文本分析来看,我们用中文,美国用英文,两者的文本并不一样,不能完全套用国外模式。此外,我国的数据质量比较差,这个时候就需要对算法和模型进行改进。同时,数据服务作为一个业务模式,其商业模式还没有真正被认可,“数据通过什么方式赚钱,前景还不是那么清楚”。
“当然,最严重的问题是人才问题”,鄂维南指出,我国大数据发展最大的优势是市场大,最大的劣势是缺乏人才。由于大数据产业的火热,目前即使在国外,学术界跟企业界之间的人才竞争也非常激烈,在国内同样如此。并且我国目前没有非常好的培养大数据人才的机制。“本来我国教育界、科技界的人才就缺乏,而在大数据领域,统计、机械学习等相比而言更弱,所以这个问题需要引起重视。”鄂维南说。
“我个人的感觉是,我国大数据市场非常大,但要真正落到实处,要做的事情还非常多。
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