
大数据:引发思想启蒙
国际上,大数据还真是热火朝天,各方都在积极行动。一方面,政府积极介入推动。2009年,联合国启动“全球脉动计划”,借大数据推动落后地区发展。2012年1月,世界经济论坛年会把“大数据、大影响”作为重要议题。美国从开放政府数据、开展关键技术研究和推动大数据应用三方面布局大数据产业。美国在开放政府上非常积极,通过Data.gov开放37万个数据集,并开放网站的API和源代码,提供上千个数据应用。除了推动推动本国政府数据开放,美国倡导发起全球开放政府数据运动, 已有41个国家响应。美国政府还投资两亿美元促进大数据核心技术研究和和应用,把大数据放在与集成电路、互联网同等重要的位置,从国家层面推进。
另一方面,资本市场也对大数据钟爱有加。2012年4月,大数据分析公司Splunk高调IPO,引发投资者关注。12月初,为企业市场提供Hadoop解决方案的创业公司Cloudera在E轮融资中获得6500万美元融资,估值约为7亿美元。近期,高盛联席主席斯科特?斯坦福说:“投资大数据及其运用回报率最高”。大数据领域的企业并购热度也在上升,单笔平均并购金额方面,大数据超过云计算位居IT领域榜首,在总并购额上也位居第二。
在各方力量的推动下,大数据科研和产品开发逐渐活跃起来。一个新概念的兴起,最初往往会有人快速地“新瓶装旧酒”。已经存在好多年的商业智能、数据仓库等技术被重新包装,以大数据系统的面目出现在市场上。这也使人困惑:到底大数据与传统数据分析技术有什么差别?可以说大数据最重要的特征是将数据处理的对象扩展到互联网级别(Internet
Scale),技术上的进展主要包括:1)单数据集达到PB级别;2)非结构化占主流;3)几天至数秒内完成高速处理。技术形成了批处理、流处理和交互分析三种计算模式:离线批处理(Batch
Processing)技术以MapReduce和Hadoop系统为代表,实时流处理(Stream
Processing)技术以Yahoo的S4系统和Twitter的Storm系统为代表,交互式分析(Interactive
Analysis)技术以谷歌的Dremel系统为代表。
大数据的火爆,也带动了国内学术界、产业界和政府对大数据的热情,但笔者觉得更大意义在于唤醒了人们对数据的重视。今年以来,中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会,研究大数据中的科学与工程问题,科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。这些举措着眼长远,短期难以看到效果。但这种热潮的确触发了一场思想启蒙运动,使得“大数据是资产,不是包袱”、“要拿数据说话”等观念逐步深入人心,改变了以往不重视数据积累,不相信数据分析等认识。有了这种思维模式的改变,大数据的应用就有了希望。
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