京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传统领域是大数据创业蓝海
穿着拖鞋,牛仔裤挽着裤腿,手拿老款诺基亚直板手机,9月14日,在城南一家白领穿梭的高档商务写字楼,国内大数据行业领军人物——电子科技大学“80后”教授周涛走进了记者的视线。
“大数据时代已经来到我们身边,并没有那么多的云遮雾绕,而是相当接地气。”短短一个小时,周涛用身边的例子和最直白的表述,拨开大数据的神秘面纱,描述了一个可触摸的数字化时代。
专家简介
周涛,1982年4月出生于成都。2005年获中国科学技术大学学士学位,2010年获瑞士弗里堡大学物理系哲学博士学位。现任电子科技大学大数据研究中心主任,从事数据挖掘与复杂性科学研究。
26岁获教育部自然科学一等奖,27岁获聘电子科技大学正教授,29岁获中国青年科技奖,32岁入选Elsevier最具国际影响力中国科学家,33岁担任全国青联常委,科技界别副主任。
目前论文引用过万次,创立、联合创立和投资的大数据企业市值过百亿。
怎样理解大数据?
“一切都被记录,一切都被数字化。”
从硅谷到成都,大数据,这个新鲜的话题正全球同步热传。一场关乎每个人生活、工作和思维的大变革正在悄然发生。
到底什么是大数据?
周涛认为,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化的核心理念是:一切都被记录,一切都被数字化。“最近两年,数据量爆炸性剧增,几乎等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和。”
浏览过的网页、去过的地方、吃过的东西、购买过的产品……不经意间,我们生活中的很多数据已经被记录。
这么多数据,有什么用?
周涛解释:“大数据要求数据能充分发挥其外部性,并通过与某些相关数据交叉融合,产生远大于简单加和的巨大价值。”比如,国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率,淘宝销售数据可以用来判断经济走势,微博上的关注关系和内容信息可以用于购物推荐和广告推送……
最近,周涛和他的团队正在做一件有意思的事情——寻找校园中最孤独的人。他们通过选课记录、食堂用餐刷卡等,从电子科大3万名在校生中,采集到了2亿多条学生行为数据。通过对不同ID卡“一前一后刷卡”的记录进行分析,可以发现一个学生在学校有多少亲密的朋友,比如恋人、闺蜜、死党。“我们寻找到了800多个最孤独的人。他们平均在校两年半时间,一个死党都没有,这是一件很可怕的事情。”周涛分析,数据表现出这些学生存在一定的社交障碍,这些人中17%的人可能产生心理疾病。由此,学校可以对这些学生更加关注,有针对性地帮助他们解决心理问题。
这项针对在校大学生行为的大数据研究,是教育部网络文化建设示范性项目中的亮点。在周涛看来,这样的行为数据研究还有广阔的应用市场,比如可以移植到高强度的劳动密集型行业中,关注广大产业工人的心理疾病问题。
如何利用好大数据?
“跨领域关联,才是大数据的精髓。”
近期,成都市设立全国第三个大数据管理局的消息,又一次提振了成都大数据产业发展的信心。“推动新兴产业发展,成都再一次走在了全国前列。”在周涛看来,大数据管理首先带来的改变,就是将实现全市政务数据的共融共通。目前,各部门都储备了大量既权威又高价值的数据,但却很难实现部门间的数据共享。现在通过大数据管理局的牵头,就能实现政府部门权威数据的高效管理和资源共享。
借助大数据,企业和政府管理人员的决策,也将从“经验即决策”过渡到“数据辅助决策”,最后实现“数据即决策”;教育培训、零售业和医疗服务等行业,也有望实现对服务对象的数字化和个性化定量服务。“分割的数据价值有限,只有实现数据的流动才能最大化数据价值。”周涛认为,这个观点也同样适用于当前电子商务的发展。“数据的关联形态正在发生变化,一名用户既在微信上,也在微博上,同时还有线下医保、社保等数据,以及交通出行数据。要了解一名用户,这些数据都需要关联起来进行处理。”
周涛提出,大数据的本质不在于数据量有多少,也不在于是否是异构的数据,而是在于数据是关联的,整体的数据可以流动起来。“跨领域关联,通过一加一产生远大于二的价值,才是大数据的精髓。”
大数据时代如何看待隐私问题?
政府和业界都要担责
每一次敲击键盘,每一次点击鼠标,每一次网上交易……在周涛的视野中,互联网生活中每一个习以为常的输入,都可能成为大数据企业的“原材料”。企业就可以利用其中的信息,分析消费者的行为,从而为消费者提供个性化、量身定做的服务。但不可避免的,这也会带来个人权利与自由遭到侵犯的隐忧。
实际上,自从有了互联网,保护隐私就成为一个问题,但是以前泄露的方式和途径比较零散,而大数据的技术和理念,使得企业和政府有可能以前所未有的力度掌握我们个人的信息,拼出一个人的全景信息。“大数据背景下,普通人基本没有能力去保护自己的个人隐私。”在周涛看来,科学和商业进步,都会是一把“双刃剑”,数字化生活中的隐私保护,个人的应对能力会显得渺小。“要真正融入大数据时代,享受个性化专属信息服务,就不得不牺牲一部分个人隐私。”周涛直言不讳,“付出巨大努力,放弃很多有意义的服务,尝试保护自己,往往是得不偿失。”
当然,政府和业界需要扛起担子,肩负起保护隐私的责任。周涛表示,政府应当设计出非常苛刻严格的法律条例和行业规则,这对大数据产业本身也是一种保护。针对那些非法利用个人隐私来收获不正当利益的企业,“职能部门必须下重手,要一棒打死。”
对能够处理隐私数据的企业,周涛建议必须尽快制定出准入机制。“我们现在正讨论一个方案,对隐私分等级。”企业如果需要处理某一个层级个人隐私数据,就必须要具备苛刻的准入资质,如企业的软件防火墙、硬件防火墙需要通过安全评测中心的评测,确保不被攻破而造成隐私数据的泄露。
大数据企业如何创业?
“从市场痛点入手,做一把杀牛的好刀。”
“80后”最年轻教授、电子科大博导、最具国际影响力科学家……走出一连串学术光环,周涛还是创业场上的实战派。
2009年联合创立的大数据科技公司,目前市值超过30亿元;2013年他出资1.2万元参与创立的一家注册资本仅3万元的公司,当下个人所持股份市值已超过3亿元。目前,周涛创立、联合创立和投资的20余家大数据企业,市值总和超过百亿。“创业的风险比较高,但也是一件令人兴奋的事情。”周涛认为,大数据创业,需要集中精力做好五方面功课:找准市场的痛点、具备有优势门槛的核心技术、组建一支专业管理团队、找到优质的数据合作方、选择一家懂自己的基金。
周涛认为,大数据创业首先需要从市场的痛处着手,找准市场的核心需求。如果只有技术,并没有寻找到匹配的市场,手中拿着刀去再找牛,这样的创业一般会失败。“如果现在大家都等着杀牛,就可以考虑如何去做一把好刀。”
8月底,周涛在成都参与创始的一家大数据科技公司,完成了1亿元人民币B轮融资。借助基金之手,短短两年时间,公司规模从3万元裂变成10亿元。“一定找到一个懂自己的基金。”在周涛看来,大数据是不能实现快速盈利的行业,很多创业公司会出现长时间的亏损局面,“你的投行不应在财报上有过多的要求,而是要一直支撑公司把技术做得更好更棒。”
成都的大数据创业环境如何?周涛认为,从全国范围比较来看,成都目前具备很好的大数据创业氛围,已有多家有业界影响的公司聚集。但比起北京、上海、杭州、深圳等地区,成都还有一定差距,主要表现在专业的顶级投资机构少,顶尖的技术、运营、市场和金融人才缺乏两个方面。
目前,国内大数据的发展多集中在泡沫较多的垂直应用领域,周涛认为,大数据未来创业的蓝海,应该集中在目前较少关注的传统领域,如医疗卫生、食品安全、工业制造、农业养殖等领域,创业者可以更多地关注具有颠覆性的硬技术创新,以及大数据在传统行业的巨大价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14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