京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的三个变化
今天想说的是大数据时代的到来,就是靠智商吃饭的时代的到来,包括人的智商和及机器的智商。大神与神经只有一线之隔,时间不能等待,生命不能浪费,大数据时代,到底是大神还是神经,总的来讲,就是先要以积极的心态拥抱大数据。
大数据时代,信息将被逐步挖掘,趋向简单透明化
最近几个已经毕业多年的研究生因为过去的论文抄袭被挖掘出来处理了,事实上,这些都不能算得上是大数据,甚至连大数据的前奏都不算。之所以提前这个事,我想当事人当时并非只是侥幸心理,或许他们做梦也没有想到会被如此起底。个人信息在过去的时间里还能因信息不对称的问题有所隐瞒,在未来大数据将加速信息自身的对比与筛选。
大数据将带给我们三个颠覆性的观念转变:数据是全部数据,而不是随机采样;方向是大体方向,而不是精确制导;关系是相关关系,而不是因果关系。大数据时代,人们的生活习惯、工作信息、消费观念等将被记录,甚至隐私也会被充分挖掘。未来数据的价值将逐步增值,这种增值需要在一定的框架下进行,否则可能引发新一轮的个人信息安全与隐私问题,甚至也可能引发新一轮的伦理道德的讨论。
大数据时代,成本概念将拓展到事物的整个生命周期
互联网带给人们的冲击已经逐步得到全行业的认可,从不了解到抵触,再到互联网泡沫,再到成为一种基础设施,互联网成为了人们生活、工作等一切社会活动的必备品,如今人们也不会再去讨论互联网是否应该存在的问题了,而是变成了如何应用互联网的问题了。互联网本身所表现出来的属性,让“互联网+”成为了新的国家战略,事实上最初的原动力就是在解决信息不对称的问题以及效率低下的问题。随着互联网技术应用的不断广泛与深入,信息数据成为了未来世界竞争的热点。
大数据时代的到来,人们或者产品的竞争环境发生了改变,在参与竞争过程中其成本结构也发生了变化。在信息极度不对称的时代,由于信息匮乏或者传播效率低下等问题,成本主要依赖于产品本身及供销渠道,未来成本将延伸到诚信体系当中,而且诚信将作为一种常态化存在贯穿整个产品的生命周期,失去诚信将会导致产品成本的增加。
大数据时代,海量数据没有意义,精确制导靠的人机智能化
数量的量级到底应该以什么单位进行计算,目前都是泛泛而谈。有人判断最起码应以P单位计算,1P就是1000T,肯定的是大数据时代的数据量级应该很大。但是海量的数据并不代表有价值。类比现在比较火热的流量,举个简单的例子。比如2015年出现了很多类似于丁良辰等网红,产生的流量是很大的,但是在2015年,实际上这些流量都没有产生太多的价值。未来的大数据也是一样的,拥有海量的数据并不代表能够将其变现出来,海量数据更像是生产资料,先进的生产力还是要靠人智发掘出来。
精确制导虽然不是大数据的本质属性,但是精确制导却是人们在利用大数据谋求的结果。虽然无法做到有针对性的直达目标,但是最大化的缩减范围无限的接近目标却是数据应用的一个方向。这一趋势所依托的将是人机智能化,不仅仅有人的参与,而且有智能系统或产品的参与。
大数据时代的到来,智力将不再廉价,包括互联网、车联网、物联网,甚至是电力网络等,都将呈现出“数据网”的特点,人的行为也将会被记录在周围的环境当中,就算跑得了“人”,也跑不了“数据”。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09