
大数据应用的最后一公里路,怎么走
对于大数据这一“宝藏”,不知有多少英雄“竞折腰”。前段时间阿里为了争夺数据,不惜与顺丰“撕破脸”,上演了一出“数据封杀门”;马云更认为现在是数据为王的时代,并强调“数据”将成为主要能源,如果离开了数据,任何创新都基本上是空谈。而6月亚马逊以137亿美元的大手笔收购全食超市更是让人“领悟”:这桩并购案给亚马逊带来的真正价值,在于全食超市积累的大量顾客数据这将为亚马逊IoT+AI战略积累了实体的实践场景。
这真是“大数据”最好的时代。
大数据已然上升成国家战略,成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2017年1月,工信部就公布了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,提出到2020年的发展目标:大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右。
亚马逊、微软、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯等巨头已然“争先恐后”布局大数据产品和服务,但至今无人站在大数据产业链的“鄙视端”。因为这不是“一个人在战斗”,而是需要大数据、云计算与人工智能技术的深入融合;这也不是拥有大数据就可高枕无忧,大数据是“因”,要产生“果”,就需要数据与应用结合
问题是,该如何应用大数据资源?参加“2017中国大数据应用大会”将带您走完真正实现大数据应用的这最后一公里路。
本届大会将于7月13日-14日在成都举办,以“大数据 大智能 大健康”为主题,探讨和推动大数据、云计算与智能技术的深入融合,分享大数据技术应用的实践价值,正是助力企业借助 “大数据”成就价值的“洪荒之力”。据悉,在本届大会上,美国白宫顾问、《工业大数据》作者李杰(Jay Lee)以及曾任美国前总统奥巴马竞选团队首席技术官的Harper Reed都将做精彩的演讲与分享。
技术+应用“标本兼治”
要让大数据成为经济的新驱动引擎,那么技术无疑是基石,AI、云计算、分布式处理、存储和感知技术的发展涵盖了大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程,然而这些技术各有“生态”或“玩法”,如何形成“合力”?
应用无疑是大数据的最终价值体现,是大数据技术创新和产业发展的原动力。正如中共中央政治局委员、国务院副总理马凯在前不久指出,数据是重要基础性战略资源,大数据发展正在驱动变革,大数据将在智能制造、智慧交通、智慧城市、智慧医疗等领域持续激发应用创新,不断催生新业态。问题是如何对海量数据进行专业化处理,实现数据的“增值”和应用的“价值”?
看一看大数据的“杰出”表现:大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果;大数据帮助航空公司节省运营成本,帮助电信企业实现售后服务质量提升等等不一而足。这些还只是“冰山一角”,未来大数据的身影应该无处不在,而智慧行业既是大数据的采集数据来源和服务范围,大数据亦当仁不让成为智慧的核心“能源”。
这就如同张无忌习练的“乾坤大挪移”,集一切武功之大成,一法通,万法通,实则是发挥本身所蓄有的潜力。张无忌一学到乾坤大挪移心法,体内潜力便如山洪突发,沛然莫之能御。而大数据与应用结合的“潜力”激发之后,也将无往而不胜。
可见,大数据技术为“标”,应用成“本”,需要“标本兼治”。
想要了解当今大数据应用之“本”,就不可错过一年一度的”中国大数据应用大会”。这一业界最受瞩目的行业峰会,已是第二年在成都举办,为期两天的主论坛外加10场“接地气”的分论坛,将为与会嘉宾深入讲解大数据的技术落地之旅、应用价值之探。值得关注的中国健康医疗大数据产业发展与信息安全论坛、通信与行业大数据发展论坛、教育大数据论坛、首界西部金融大数据论坛、大数据人力资源论坛、大数据产品及解决方案对接专题活动等将围绕热点应用,多维度探求如何让数据“新生”,创造“价值”;而工业大数据与智能制造论坛、大数据与人工智能论坛、大数据与智能汽车论坛、大数据与智媒体论坛等将围绕AI和平台,厘清“加工”和“剖析”数据的“道与术”,呈现一道大数据的“满汉全席”盛宴。
新维度解构大数据
对于国内的大数据产业而言,侃侃而谈4个V,有深度地谈到BI或预测的价值,或聊起Hadoop和云计算,都无法勾勒对大数据的整体认识,一个全国性、国际化的交流平台,让政企面对面深度对话,全产业链广泛参与,分享开拓与实践经验,一个极具特色的政府-资本-产业-应用-技术交流全方位大数据国际对接平台——2017中国大数据应用大会或能提供新维度新思路,从容“解构”大数据。
阿基米德曾说过,给我一个支点,我将撬动整个地球;而现在的“支点”就是数据。就像微软史密斯说的:“给我提供一些数据,我就能做一些改变。如果给我提供所有数据,我就能拯救世界。”
大数据的蓝海宏图还在徐徐展开,而“空白”的想象力更是无远弗届。决心让大数据“芝麻开门”的企业,无需再等,来到2017中国大数据应用大会,走完大数据应用的最后一公里路吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29