京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业的商业价值在哪里(1)
时下,大数据的气息扑面而来。大数据产业已成为具有战略意义的前沿性、高端性、新兴性产业,在新一轮科技革命和产业变革中占据重要位置,受到全球企业界和政府的高度关注。如何抢抓机遇、站在大数据的潮头,已成为各国企业、政府探讨的重要内容。今日起,本报开辟专刊《对话大数据》,与专家、学者及业内人士面对面,聚焦大数据产业,探讨其发展趋势。
a
大数据是国外金融机构的“捕鼠”神器
这是一个急剧变革的时代。就像马云说的那样,还没搞清电脑的时候,移动互联网来了,还没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。仿佛一夜间,大数据、云计算就成为了中国人的“口头禅”。但对于大数据企业以及市民来说,大数据的商业价值所在仍然像“谜”一般。
贵州,欠开发、欠发达的地区。然而,面对大数据产业浪潮,贵州的起步不晚,甚至可以说比较早——国内三大运营商的数据中心落户贵州,富士康、阿里巴巴、北京世纪互联宽带数据中心与贵阳市联手打造“云上贵州”新应用……在产业起步的同时,贵州对大数据产业的研究也“走得较快”。2014年5月,贵州大学电子信息学院正式更名为大数据与信息工程学院,成为国内首个专注于大数据人才培养的高等院校。近日,本报记者对贵州大学大数据与信息工程学院副院长、副教授王旭进行了专访,探究大数据产业的前沿与贵州、贵阳大数据产业的发展路径等。
b
呼叫中心产业并非低端产业,其数据收集能力无可比拟
记者:您是什么时候开始接触大数据的?
王旭:应该说是在国外留学的时候开始接触大数据。2003年至2007年,我在四川大学读本科,期间获得了中英优秀青年奖学金。本科读完后便被国家公派到英国牛津大学物理学院量子信息与量子器件小组学习。一直到2012年5月份拿到博士学位证书后才回国从事教学工作。
在牛津大学期间,学生和教授之间有一个好的习惯:就是每天早上11点和下午4点,如果没有特别重要的事情,不同系别、不同专业的学生和教授便会交叉汇聚在一起进行相互交流,学习不同领域的知识来开阔自己的视野。也是在与他们的交流中,我也开始接触到大数据在其它领域中的应用方法和案例,并对大数据产业产生了浓厚的兴趣。
记者:在国外,大数据主要应用在哪些领域?
王旭:大数据技术是近年来信息技术领域的研究热点,其原理是通过采集和分析海量数据获取有用信息,创造价值。它的学科基础比较广泛,例如统计、计算机、软件编程等方面。但从近几年的“热度”来看,在国外,大数据在金融和医疗方面的应用最受瞩目。大家都知道,英国伦敦是一座金融城市,因此对资本市场的监管必须非常严格,大数据在其中就扮演着数据监控的角色。
说一个大数据“捕鼠”的案例。在一些金融机构中,如果交易员私自将一些内部信息透露给身边朋友,让身边朋友代其进行股票、证券交易,这就是我们俗称的“老鼠仓”行为。如果依靠传统的举报、突击检查等方式获得线索的话,是很难查出“老鼠”的。但是运用大数据的话,便可以通过抓取各种看似杂乱而无关的分散信息,利用各种算法将交易金额、开户时间、账户资金规模等数据进行自动关联、聚类、分类和重排,寻找各种违规交易的蛛丝马迹。比如说我发现两个交易账户,交易的品种、时间、频次、手法非常接近,而其中一个是基金账户,那另一个就很有可能是“老鼠仓”。
在大数据医疗方面,国内外的探索热情都很高。去年5月,牛津大学就设立了英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研机构“李嘉诚卫生信息与发现中心”,其中香港富商李嘉诚资助了2000万英镑,主要是通过搜集、存储和分析大量医疗信息,确定新药物的研发方向,探索特定疾病的新疗法。
c
贵州大数据产业发展有四条方向可以选择
记者:目前国内大数据产业发展现状如何?
王旭:有资料显示,人类产生的数据量正在呈指数级增长,大约每两年翻一番。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量之和。据监测,这个速度在2020年之前会一直保持下去。围绕这些数据的收集、处理和应用,形成了具有划时代意义的大数据产业。基于此,国内大数据产业可谓方兴未艾,其中阿里巴巴、京东等电商企业在大数据开发和运用方面一直走在业界前沿。
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、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06