
中国大数据进入“挖掘”时代:一片蓝海 潜力巨大
近日,一场围绕数据挖掘的全球赛事――2017中国国际大数据挖掘大赛在我国首个大数据试验区贵州宣布启动。
一堆毫无交集的数据,经过一番交融荟萃,催生出全新的应用,激发出全新的商业模式,孕育出新的产业,培育出新的经济增长点,数据挖掘显现的这一系列价值,正将中国推向一个以数据挖掘为核心的大数据价值输出新时代。
“真正的大数据就体现在大数据的深度挖掘应用。”中科院院士、北京理工大学副校长梅宏在一次大数据论坛上表示。
上述大赛组委会的一位负责人则告诉记者,相对于采集、储存,数据挖掘是大数据走向应用创造价值的关键。贵州在开放数据的同时,也在全力进行数据挖掘,就是要尽快逼出大数据的价值,让大数据战略释放出大红利。
正如该负责人所言,数据开放和挖掘是“两手都要抓”,因为丰富的数据源是进行大数据挖掘的前提。
德勤最新发布报告《2017德勤技术趋势》指出,数据资源正在指数级的增长,到2020年,全球的数字预计将达到44泽字节(zettabytes)。
尽管数据资源在全球呈指数级增长,但是数据资源的开放和共享程度却亟待提升。“从国际上看,政府数据开放还处于初期阶段,主要通过制定战略或政策文件形式指导开放。”中国信息通信研究院互联网法律研究中心主任工程师杨筱敏说。
杨筱敏指出,2015年中国密集发布了多个相关文件,其中最主要的是国务院《促进大数据发展行动纲要》。该文件对相关政策进行了梳理,提出在开放前提下加强安全和隐私保护,在数据开放的思路上增量先行,提出在2018年底前建成国家统一的数据开放平台。
记者梳理发现,北京、上海、浙江、青岛、武汉地已建立了专门的政府数据开放平台。最近,河北省和安徽省均表示要在2018年底前初步建成政府数据开放平台。
在此次大赛启动会上,来自贵阳、北京、上海、深圳、广州、杭州等17个国内政府数据开放先行城市的代表,共同发布了《共同促进数据开放及应用行动宣言》,呼吁共同努力促进政府数据开放。
数据挖掘行业的前景如何?移动信息化研究中心2月10日发布的《2016中国大数据市场研究报告》显示,国内大数据企业此前主要聚焦在技术壁垒较低的应用、可视化等环节,而在存储和挖掘等环节,极少有企业切入。
但到了2016年,情况发生变化。该报告显示,从2013年到2016年,数据挖掘在大数据产业链中的分布情况从4.1%上升到9.2%。
该报告还显示,从大数据主要产业链市场份额占上看,数据存储约占12.5%,存储14.7%,应用7.9%,挖掘占比最高,为17.3%。报告认为产业链纵向各环节均属蓝海市场,而挖掘高风险与高收益并存。
麦肯锡更是对数据挖掘大唱赞歌。麦肯锡全球研究所一份报告指出,到2025年,物联网11.1万亿美元的年产值中60%将来自于对数据的整合和挖掘。
事实上,国内资本看好大数据挖掘这片市场,多数大数据创新企业在A轮或A轮以前可以融到数千万的启动资金,极大程度的催熟创新企业的成长。
资本的热捧下,人工智能(AI)、深度学习等大数据挖掘技术和工具的概念也烈焰高涨。时代呼唤新的“矿工”,寻找新的挖掘技术和工具,成为抢占大数据风口的制高点,关于数据挖掘的赛事也成为外界观察大数据脉动的风向标。
此次作为大数据挖掘大赛的东道主贵州只是全球大数据浪潮的缩影。无论中国的西部,还是美国的硅谷,“挖掘”的声音在全球同步响起,汹涌澎湃。数据资源的开放,挖掘工具的进步,商业前景的清晰,数据挖掘行业未来潜力巨大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29