京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
认清大数据,充分发挥应用价值
大数据正成为继云计算、物联网、移动互联网之后又一个被热议、热捧的概念。在将大数据作为信息技术未来发展方向和经济社会诸行业领域应用方向予以关注的同时,也必须对大数据有全面、清醒的认识,才能充分发挥大数据的应用价值。
一是要全面认识大数据的内涵,避免陷入单纯的计算能力和存储能力建设
虽然“大数据”本指“规模很大的数据(集合)”,但总体上应是数据、技术与应用三者的统一。从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合,这是大数据分析的对象,不以之为基础,大数据分析与利用就无从谈起。同时,大数据并非大量数据简单、无意义的存储与堆积,数据间是否具有关联性,是“大数据”与“大规模数据”的重要差别,也是大数据能够得以应用的基础。从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成,这种对数据对象的动态处理行为是“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别。这其中,大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。大数据所以成为热点,就在于各个行业领域具有了对大数据分析和利用的巨大现实需求和具体应用需求。如果不与具体应用相联系,大数据的作用和价值就无从谈起。同时,不同领域、不同企业、不同业务的数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据分析处理系统也可能存在相当大不同。正由于与具体应用紧密联系,甚至是一对一的联系,才使“应用”成为大数据不可或缺的内涵之一。可见,只有全面认识并坚持“数据、技术、应用”三位一体共同发展,所发展的才是真正的大数据。若只是加强基础设施建设,只是将很多数据存储起来,可能连大数据的皮毛都难以摸到。
二是要清醒认识大数据发展的成熟度,避免过度建设下的目标落空
在多方的擂鼓助威下,投身大数据研发与应用已成为新的热潮,其广泛应用和巨大收益似乎触手可及。但大数据毕竟是由商业机构率先提出并加以推进的概念,为了在软硬件产品和信息服务方面获得更多收益,跨国信息技术企业在推广大数据概念的过程中也难免包含炒作的成分。若不加分辨,盲目跟随,很可能会起大早、赶晚集,甚至赶错集。
全球大数据的发展还处于起始阶段,理论展望尚多于实践探索。特别要注意到的是,与藉成熟技术积累推动应用模式创新的云计算、物联网、移动互联网等领域不同,大数据领域的技术尚未完全成熟,在多源异构信息融合、大规模数据智能清洗、大规模异构数据并行挖掘、大规模异构数据在线分析处理、大规模数据可视化等技术领域还需要做大量研究创新工作,尤其是决定大数据应用能力高低的人工智能技术尚未取得革命性突破,将在一定时间内限制大数据的深度应用。这种背景下,对大数据的发展必须从基础做起,注重核心关键技术创新与应用模式创新的协同并进;对大数据的应用必须考虑技术实现能力,避免目标过于理想,难以落地。
三是要客观分析用户自身的应用基础和应用目标,避免多做无用功
大数据应用可以分为多个层次,例如,对大规模数据的初步加工整理、运用已有知识规则对大数据信息的分析发掘,运用人工智能工具自动发现新的知识规则并挖掘新的关联信息等。从广义上看,这些都可以归属于大数据层次;从实际看,不同的企业、相同企业在不同应用阶段,在大数据应用方面也确实有着不同的应用要求。因此,在运用大数据时,必须与用户自身实际情况相结合。同时,在系统顶层设计时,采用开放可扩展的体系结构,以便在未来功能需求增多增强时实现快速、灵活的升级。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22