京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
全面解读大数据是否过热
9月7日,据媒体报道称,从工信部获悉,《大数据产业“十三五”发展规划》有望在年内发布。王叁寿认为,未来最有价值的资源就是大数据,这将推动制造业、服务业等全产业链的革新,大数据产业“十三五”规划将激活相关行业的万亿元产值。
近年来大数据产业“持续升温”,各行业都在纷纷谈论大数据。2015年,阿里巴巴集团董事局主席马云在演讲中表示,未来的时代将不是IT时代,而是DT(Data Technology数据科技)的时代。
但面对热潮,也有不少人冷静指出目前大数据行业存在过热嫌疑。大数据产业是否为一场虚热?该话题在业内亦有争议。中科院院士梅宏就曾在一次演讲中表示“大数据被炒得过热,其实很多领域只是穿上大数据的马甲而已。”
为此,“财经”V课特别策划了“大数据的商业应用”专题课程,并邀请九次方大数据创始人、贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿分析目前大数据产业的发展现状,全面解读大数据的应用领域,亦回应这一产业是否过热的问题。
在王叁寿看来,在信息为王的经济发展时期,数据将会触发经济全产业链的创新与变革,谁利用“大数据”,谁将占据发展的制高点,赢得主动与先机。
中国大数据的产业发展几乎与美国同步
王叁寿认为,虽然中国的互联网行业起步比美国晚了30年,但在大数据产业的发展上,中国与美国几乎处于同一起跑线。在几乎所有的新兴产业中,大数据是中国可以“弯道超车”美国的绝佳机会之一。
而在此背景下,中国政府也大力推进大数据战略。2015年11月,国家出台十三五规划,把发展大数据列为国家战略之一。与之同时,2015年国家出台了多项与大数据有关的国家政策,比如《促进大数据发展行动纲要》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》等。
数据将成为政府和互联网企业最宝贵的资产
对于企业,尤其是互联网企业而言,数据将变得越来越重要。王叁寿判断,在未来三到五年,全球的互联网公司都将拥有另一种身份,变成大数据公司。因为不管是互联网还是物联网,未来都将产生大量的数据,而这些数据会产生新的价值。
而对于政府而言,数据的重要性也日益显现。王叁寿认为,政府现在拥有的两项核心资产,一是土地,二是数据。土地资产的价值已经被激活了二三十年,下一步将轮到数据发挥价值了。“大数据所创造的价值迟早会超过土地创造的价值,”王叁寿说,只要激活这些资产,这也将成为非常好的供给侧改革方式。
而对于公众普遍不了解政府大数据的情况,王叁寿解释称因为现在政府的数据像是“地下水”,尚未被充分激活,大量的数据并没有被采集、清洗、脱敏、建模,进而变成商业上可用和公众可感知的“自来水”。而目前的行业发展中,国内已经有一批公司专门从事帮助政府激活手中数据资产价值的业务,把政府手里的“地下水”采集上来变成“自来水”,这一现象引人关注。
大数据产业还没有真正“过热”
目前,大数据产业是否过热,这一问题在业内仍有争议。在王叁寿看来,当下的大数据产业仅是“浪花”阶段,还没有形成一种“浪潮”,变成一种势不可挡的力量。
“当这个产业还处于一个浪花的阶段,就说这个产业过热,这种说法是不恰当的。”王叁寿举例称,2010年时中国几乎没有做大数据的公司,到2013年时相关企业不到一百家,但截至目前中国大数据公司已经突破5000家。从数量上看,2013年到2016年三年半的时间,中国的大数据企业增长约60倍。
应用产业在大数据行业中最为活跃
在中国众多大数据公司中,最活跃的一个群体是大数据应用产业。比如说交通大数据、能源大数据、政府大数据、金融大数据、医疗大数据等。这类群体在几千家大数据公司中大概占60%左右。这些公司中,又有60%是集中在政府大数据和金融大数据的应用。
公众普遍担忧大数据会泄露个人隐私
在9月7日的节目互动中,“财经”V课的用户最关注的问题还是大数据对个人隐私的侵犯以及由此可能产生的安全隐患。有用户认为,如果不注重数据信息的安全防范就可能造成信息泄漏、篡改或盗用,将严重损害用户的利益。
大数据时代如何保障个人信息安全不被泄漏,大数据产业的激活还需要跟进多少配套工程,这些都是待需解决的问题,亦是公众关注的焦点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08