京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22