京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是一种技术性战略资源 可开启创业时代
创新驱动发展战略是广东经济发展的“核心战略”和“总抓手”,科技创新是创新驱动的核心。大数据技术正在带来一次革命,大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种新的生产要素、一种创新资源和一种新的思维方式。大数据可以从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业,万众创新”等方面影响经济增长方式,助推创新驱动发展。
大数据技术,绝不仅仅是信息技术领域的变革,更是一种技术性战略资源,它使各种物质生产要素因新技术的介入而提高创新能力,形成内生性增长。
一、作为一种新的生产要素,大数据技术促进经济结构转型
大数据推动经济增长的积极作用,不仅意味着更高水平的生产力,还意味着经济结构的转型。
其一,与大数据时代对应的经济结构是智能经济。智能经济是以人脑智慧、电脑网络和物理设备为基本要素构成的经济结构和增长方式。大数据时代必将催生很多创新产业,重构甚至颠覆某些行业传统的产业链。
其二,大数据可推动突破性技术的研发,促进企业创新,改变产业格局。大数据的核心是预测,精准预测建立在对大量结构性和非结构性数据进行相关性分析的基础上。企业可以利用大数据研发其他领域的专业技术,为企业技术创新提供广阔空间,而这些新技术具有突破性,拥有改变整个产业格局的潜力。
其三,大数据服务渗透到传统行业,推动传统产业升级
大数据的应用对产业结构优化具有积极影响。目前大数据最大的应用前景是在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化,二是因为传统产业仍占据了GDP的大部分份额。大数据已经与社交媒体、电子商务、广告营销、金融等行业发生紧密的融合,专业化的大数据服务已开始渗透到农业、建筑、能源、体育、餐饮、音乐等传统行业,挖掘数据价值,改造和优化传统行业的企业管理、产品服务设计、商业模式等环节。这一趋势在未来将会得到进一步强化,并将极大推动传统产业的升级。
二、用大数据开启创业时代
大数据分析的好处是在海量样本的基础上使分析大数据的技术门槛降低。此外,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,无偿供给全世界的开发者使用,后续包括Hadoop等底层技术均为开源性质,也没有任何专利门槛。在舍恩伯格看来,“算法”可撬动大数据的创业时代。也就是说,只需要拥有对于数据分析的思路也即一套“算法”,创业可以有很多新的可能。首先,你不需要是统计学家、工程师或者数据分析师,就可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。其次,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。第三,大数据服务有利于创业公司的涌现。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向,即顾客无需维护硬件、电源和工程维修资源,服务完全根据顾客的需要而定:顾客有需要时,就可以使用更多功能;不需要时,功能就会减少。大数据服务的优势在于,顾客只为使用的东西消费。这尤其对创业公司有利,它们可以避免高昂的先期管理服务器和存储基础设施的投入。
三、作为一种新的思维方式,大数据思维引发科研方式的变革,促进科技创新能力的提高
过去我们认识世界的方式主要是通过“因果关系”,现在又多了一个方法—“相关关系”。大数据分析形成的“相关关系”为我们认识世界提供了一种新方法,引起科研方式的深刻变革,形成创新的新动力。
大数据技术的一个重大意义在于其能够影响科学研究本身的发展,使科学从过去的假设驱动型转化为数据驱动型。传统科研方法大都采用假设和验证的方法来分析问题产生的原因,进而寻求解决途径。应用大数据技术,人们开展科学研究不再是从提出自己的假设出发,而是先进行数据分析,然后再提出科学假设。大数据时代,知识技术创新模式正在从这种求因果向重相关发生转变,各领域的科研人员可以充分利用大数据快速挖掘事物间的相关性,预测事物发展的方向和趋势,从而实现知识技术创新。
对许多科学与工程学科领域而言,大数据技术能推动大学和工业实验室的基础研究,能加快取得新发现的速度。在推动信息技术的进步上,大数据技术更是起到重要的直接作用。为了应对大数据技术提出的挑战,科学家和工程师们必须要在信息技术领域作出重大创新:需要开发能以更高的速度处理如此复杂的海量数据的高性能计算技术;要求数学家和统计学家开发能够分析这些数据的新算法;要求数据分析专家运用新的技术从数据中“萃取”更大的、甚至意想不到的价值。
四、数据开放激发社会的创新活力
数据开放,可充分利用蕴藏着的社会能量,调动大众的智慧。数据是知识生产和创新的资源,通过互联网开放数据,就是将原来由部分社会精英垄断的知识和创新资源,开放给大众,进一步调动大众智慧,推动大众创新。每个人贡献一点点,大数据就可能还原事件的真相,或者推动某种创新。例如,开源项目、开源社区、开放性创新联盟组织的兴起,有效降低了产业技术的壁垒,推动更多的创业者介入。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30