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