京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,新一轮技术革命的“支点”
无数据不生活,创新生活模式
人工智能、物联网、机器人、共享经济,这些要素相互叠加后,世界上出现了创造新型生活方式的机会。毋庸讳言,这也是新的经济增长机会。而所有这些都离不开大数据,超大量、随时随地产生的数据。
新技术要素相互叠加对生活影响的根本在哪里?日本《产经新闻》日前刊登文章认为,那就是在各个领域正在出现传统生活模式被取代的现象。比如出行和旅游,以往依赖路上找出租车或通过旅行社预订旅馆。随着大数据累积,旅行者自己也可利用基于数据的评估系统来作出判断,以保证旅途安全和舒适。优步、滴滴、爱彼迎……从大数据领域走在世界前列的企业不胜枚举。
在金融领域,那就是金融科技。以往如果离开了银行这一社会基础设施,人们就不能放心地存款、结算,但通过新技术与大数据的组合,就不断出现更加方便和廉价的存款、结算平台。在中国和美国,都存在IT相关企业推动金融科技的现象。
数据创造价值,产业迎来机遇
当前社会的数据资源正呈指数级增长。清华大学信息技术研究院研究员薛一波说:“现在的突出问题,一是部分传统企业行业和机构缺乏新思维,没有意识到,甚至不清楚大数据这种战略资源的价值所在;二是缺乏机构间融合和深度合作,有数据的不知怎么用,会用的没有数据。”
他认为,需要打破条条框框、利益分割,共同促进大数据产业链的健康发展,“除消费领域外,更多传统企业的大数据思维应成为行业共识”。
传统企业究竟如何赶上大数据的这列发展“快车”呢?
“喷气式客机一起飞,就会产生海量数据,”薛一波举例说,“分析客机实时传输的大数据,可实时掌握飞机的运行状态,提前预警和发现潜在问题,采取预防、维修等措施,大大减少故障率。”
类似技术也应用在高铁上。薛一波说,以往铁路工人在铁轨上敲敲打打,通过声音检查问题;如今,高铁上的各种传感设备可实时传回车辆数据,通过大数据分析,即可实现故障预警、诊断、排查和定位,提高效率,降低成本。
他说,大数据分析可大幅提升传统行业的运行效率、降低运维成本、提升数据价值。在欧美等发达国家,工业大数据应用已非常普及。
“大数据技术推动传统产业升级是必然的,”暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院副院长郑力明对记者说,比如,德国积极推动包含工业大数据应用在内的“工业4.0”计划,正是要进一步促使工业生产与信息技术融合,使供应、制造、销售各环节智慧化。
如今,大数据巨大的商业价值正成为推动经济变革的新引擎。中国工信部已印发《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,提出到2020年基本形成技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系。大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元人民币,年均复合增长率保持30%左右。
美国高德纳咨询公司去年7月估计,未来5年内,仅用于解析大数据的云计算一项,IT产业就将有超过1万亿美元支出,直接或间接促进企业向云计算领域转型。
消除“数据烟囱”,打通“信息动脉”
统计显示,目前中国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,“深藏闺中”造成极大浪费。一些地方和部门的信息化建设各自为政,形成“数据烟囱”和“信息孤岛”,给应用带来不便。
中国人民大学“中国调查与数据中心”副主任、社会学系副教授王卫东说,数据开放意义重大。因为大数据最初是用数据模型采集的各种信息的总和,开放数据能帮助研究人员找到之前看来不相干的事物间的关联,然后据此找到更精确的计算参数。开放程度越高,参数设置和分析就会越精准,得出的信息参考价值越高。
正因如此,“开放数据”已成为一股世界性运动,各国政府则成为这场运动中最重要的对象。推动信息跨部门跨层级共享共用,加快推进公共数据资源向社会开放,已经成为政府工作的重要目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23