京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据之和的价值远大于数据的价值之和
在宽带化、移动互联网、物联网、社交网络、云计算的催生下,一个大数据的时代,不经意间顺理成章地翩然而至。不久前,沣西大数据产业园悄然落户陕西省西咸新区,发展大数据产业正在“试水”。
全球数据总量在以每两年翻一番的速度增长
从事广告文化创意行业的何先生,清晰地记得,从12年前购买的仅有20GB硬盘容量的家用计算机,到为满足使用需求而不断扩容的80GB、120GB、250GB、500GB的主机存储空间,变化很快。“如今2TB的硬盘都不够用,还得靠移动存储设备来备份。”
根据IDC(国际数据公司)的监测统计,2011年全球数据总量已经达到1.8ZB(1ZB等于1万亿GB,1.8ZB也就相当于18亿个1TB的移动硬盘),而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长,预计到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量,增长近20倍。
由于数据规模的急剧膨胀,各行业累积的数据量越来越巨大,数据类型也越来越多、越来越复杂,已经超越了传统数据管理系统、处理模式的能力范围,于是“大数据”这样一个在含义上趋近于“无穷大”的概念才会应运而生。
“首先在于体量大,是一个数据全集的概念”,国家工信部软件服务业司司长陈伟为大数据概括出四方面特征,“第二是类型多,包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型,其中视频数据在目前占到了90%以上的总额;第三要求速度快,需要以秒级为目标进行实时动态处理。”
“最后在于价值密度”,陈伟认为,由于大量有用和可能没用的数据并存,“遍地是金子,又遍地是沙子”,所以大数据的目的就在于从庞大的数据集合中找寻有价值的数据和知识,通过分析挖掘为各行业提供真正的智慧,“可以说21世纪是‘数据钻出石油’的时代。”
“以交互数据为例,目前一些自媒体平台,比如新浪微博,每天都有超过2500万条的微博信息在发布,里面有很多有价值的信息尚未得到发掘”,中国电子信息产业发展研究院副总工程师李峻认为,在这样庞大的非结构化数据背后,如何利用大数据技术,从海量堆积的交互数据当中发现带有趋势性、前瞻性的讯息,就能够发现并产生巨大的社会价值和商业价值。
一个小苹果背后的大数据:数据之和的价值远大于数据的价值之和
“由于数据的存储、分析、应用等方面的商业运营方式还没有定型,这个行业发展的潜力、创新空间都十分巨大”,陕西省西咸新区管委会副主任、沣西新城管委会主任刘宇斌打了一个“小苹果背后的大数据”的简单比方:
以陕西省苹果产业发展为例,诸如某品种苹果种在哪里最适宜生长所需要的空间地理信息数据,与具体产区的苹果产量、含糖量等数据叠加,并通过物联网等手段赋予苹果可追溯的唯一“身份”,在种植过程中实时监控,由每一个苹果“反馈”收集而成的数据,假如足够海量,就整合而成了大数据。
拥有了这些数据,首先可以通过数据租售服务的方式与潜在客户产生价值,“此类商业模式体现了数据之和的价值远远大于数据的价值之和。”
其次,如能运用组群分析、数据挖掘等科学方法,辅以云计算、分布式存储等手段,则可以对数据展开深层次分析和预测服务,“哪些苹果品质最好,市场反应更好,明年产量销量会怎样,各地市场对苹果购买的喜好会有何变化”,这种数据深挖及其背后的消费者行为预测分析,曾是统计学家的特权,未来则可能花费几分钟时间就可以完成。
数据经过积累,并与全国其他地方进行比对,则可为陕西苹果产业发展提供决策支持服务,并成为政府、行业指导果农生产的决策依据,避免产品滞销和果农利益受损。
最后,随着数据和分析方法共识性的建立,数据服务商有可能搭建一个第三方大数据分析平台,为更多的数据持有者提供数据整理、过滤、分析和处理服务,甚至有朝一日发展出类似于ebay、淘宝等电子商务交易平台一样的第三方数据共享交易平台。
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数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 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 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 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 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02