京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据成为数字经济时代新引擎
4月23日,在首届数字中国建设峰会“数字经济”“大数据”等分论坛上,嘉宾们围绕“构建以数据为关键要素的数字经济”等主题畅所欲言,探讨数字中国建设的路径。
中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨:
大数据驱动制造业转型升级
“大数据与企业的数字化转型密切相关。”邬贺铨说,如今,我们在制造业中应用了大量传感器,尤其是一些企业在设备管理、资源管理、运维管理、故障管理等环节产生了很多数据,这些数据要分析应用起来。
邬贺铨表示,大数据与人工智能、移动互联网、云计算以及物联网等技术协同发展,并将深度融合到实体经济中,成为数字经济时代的新引擎。大数据将驱动制造业转型升级,提升生产效率,改进产品质量,节约资源消耗,保障生产安全,优化销售服务。
浪潮集团董事长孙丕恕:
数据流通是建设数字中国的关键
“未来三年,能与电商一样红火的是大数据交易。”孙丕恕说,数据流通是建设数字中国的关键,要加快推进国家一体化大数据中心建设,加快推动政府数据的共享开放,释放数据价值。
孙丕恕表示,数据是土壤,万物生长在数据之上,数字经济、各种新应用、新态势都基于数据。建设数字中国不仅要发展数字经济,而且要扩展到政务、民生等社会各方面,要以数据为基础,打造智慧政府、智慧城市,提升政府社会治理能力和公共服务水平,让每个人都能享受到数据带来的智慧和便捷。
神州数码控股有限公司董事局主席郭为:
要推动大数据融合共享
“要推动大数据融合共享。”郭为表示,目前,互联网数据只占整个数据的20%,特别有价值的数据多在组织内部,如何把数据挖掘出来是一个很大的难点。今后要打通信息孤岛,实现数据流动,创新数据价值。
大数据生态是什么?郭为认为,其核心要素包括应用场景、算法、数据信息三个方面。其中,应用场景是数据技术支撑应用的根本,是服务对象最直接感知人工智能的环节要素;算法是数据技术支撑应用的核心,包括自然语言处理、知识表现等技术;数据信息是数据技术支撑应用的基础,是实现大数据智能化的必备条件。
科大讯飞股份有限公司轮值总裁陈涛:
数字中国将带来更大获得感
陈涛认为,数字中国包含四个维度:一是数字的个人;二是数字的政府;三是数字的城市;四是数字的中国。在数字化政府方面,希望政府能够把数据进一步打通贯穿,为百姓和企业带来更加高效的服务,同时也可减轻政府部门的工作压力,实现跨部门协同工作,从而使得决策更加高效。
“从个人,到政府,再到城市,最后汇集成为一个数字的中国,相信未来的数字中国能够给广大居民以及企业带来更大的幸福感、获得感。”陈涛说。
维信诺公司总裁张德强:
未来将实现万物可视化
“大数据作为数字经济的关键生产要素,已成为驱动数字经济创新发展的核心动能。”张德强说,未来随着数字经济的发展,将实现万物数据化、万物可视化。
张德强表示,新一轮技术革命具有数字化、智能化、网络化、可视化的特点。信息化时代的技术发展将给产业带来重大机遇,实现人工智能、移动互联等新技术应用中不同场景的搭建,从而促进产业间的高效融合,促进我国数字经济的快速发展。
美团点评集团首席执行官王兴:
用科技创新为实体经济赋能
王兴表示,近年来,随着移动互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的发展,我国数字经济进入了新阶段。在新阶段,我国将拥有更多的创新机会,以及走向世界的机会。
创造经济价值,首先要创造社会价值。要把数字化、网络化、智能化的力量深度融入实体经济中,通过科技创新为其赋能,提升各个行业的效率,助力经济高质量发展,提升人民生活水平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13