京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,相关部门应该有共享思维
大数据活在“云端”,唯有云计算能让大数据找到自己的轨迹和存在的真正价值。但是,大数据并不全是飘在天上的浮云,它也需要能源源不断输送数据的“根”.
那么,大数据的“根”在哪里?
共享是大数据的“根”
大数据与云计算,或许就像一枚神奇的金币的正反面,让许多人感觉“云里雾里”、亦真亦幻,却又能真切地感受到金币的光芒。
什么是大数据?按照维基百科的定义,大数据是指无法在可承受时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它的基本特点可以概括为海量的数据规模、快速的数据流动和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。如果将单个或局部领域的数据及其挖掘处理视为小数据,那么关于某一主体的大数据就是由成千上万、相互关联、相互交织的小数据汇聚而成的。小数据的充分融合,就是大数据形成的根基。譬如一滴水,唯有与别的水滴融合在一起,才能形成水流,才能汇成江河、海洋,才能发挥水的价值。这种融合就是共享。没有小数据的共享,就没有大数据生长的“根”。
要从海量的数据中快速地分析、挖掘出有用的信息,单台计算机已难以胜任,必须采用分布式架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据和云存储、虚拟化技术,即透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算、分析之后将处理结果回传给用户。这就是与大数据相依相存的云计算。显然,如果没有数据的共享,云计算也是“无米之炊”。
当然,数据能否共享,涉及到数据的开放性、法律边界、数据价值实现等问题,还面临诸多现实障碍。
谁阻碍了数据共享?
当我们沉醉于大数据的奇妙与魔法无边的时候,现实世界却给了我们一记响亮的耳光——大家沮丧地发现,许多政府公共信息仍处于零散、分割、封闭状态。
各级政府部门在履职过程中掌握了大量的数据信息,其中涉及企业或个人的数据最为丰富。目前普遍认为比较有用的企业信息大致包括四个方面,一是反映企业基本情况的,二是反映企业真实经营状况的,三是反映企业及企业主资信状况及守法情况的,四是反映企业融资、财产抵质押、对外担保等情况的。这些涉及企业的各种信息资源散落在不同的政府管理部门,总体处于彼此分割、孤立、封闭状态,没有实现数据之间的共享、连接和融合,更谈不上大数据价值的体现。
尽管近年来,各级政府都在积极搭建公共信用信息平台,推动社会征信体系建设,特别是在相关文件出台后,步伐进一步加快,各部门也大多建立了自身的信息管理系统,但部门之间信息不共享或共享不充分仍是常态。即使有一些全国性、地区性的统一信息平台,所含企业信息也非常有限,且不完整、不及时。
这种信息割裂的状态,不仅不利于大数据的发展,从眼前看,则对具体运用大数据的相关主体的发展形成阻碍。比如,银行业在服务实体经济特别是小微企业过程中,面临的突出瓶颈之一,就是信息瓶颈。银行业开展小微企业信贷业务面临的最大困惑是信息不对称。信息的不对称使银行在发放小微企业贷款时难免如履薄冰,顾忌甚多。因此,能否切实掌握和了解反映企业真实经营状况、企业及企业主资信状况等相关信息,在很大程度上决定了银行对小微企业放贷的意愿以及介入小微企业信贷领域的深度。
目前客观存在的企业信息共享“难”,根源在于部门利益。相关部门在参与公共信用信息平台建设时,出于种种原因,往往叫得响、做得少。一些部门出于商业利益,将自身所拥有的大量公共信息视为“私有财产”,以有偿作为提供信息的条件;或以维护商业秘密、涉及部门机密为由,不愿将拥有的、本属于公共资源的企业信息与其他部门共享,或者象征性地扔几根“骨头”,人为造成了企业信息的分割、残缺,也造就了许多“僵尸”信息平台;有些信息的共享按说不应存在障碍,只因为一些数据拥有的部门感觉“吃力不讨好”,缺乏主动提供数据的动力。
当然,也不排除个别地方政府从局部利益出发,对可能影响当地企业发展的行政处罚类负面、失信信息的公开加以阻扰,影响信息数据的共享。深层的原因,则是社会信用体系建设法制化步伐缓慢,公共信息征集机制不健全,对相关部门提供、公开相关政务信息缺乏有效的约束,以及信用信息使用在公开与保密之间的法律边界不清晰。
小数据不能共享,大数据必是空谈。所以,看大势、顾大局、破本位,推进小数据共享,是政府部门在大数据时代应有的思维。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04