京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据催生新运营模式
如今,大数据如浪潮般席卷全球,越来越多的国家开始从战略层面认识大数据、发展大数据。目前国内外的大数据技术发展到哪一步?大数据给社会及个人生活带来了哪些变化?带着这些问题,本报记者近日采访了上海德拓信息技术股份有限公司创始人、CEO谢赟。
国内大数据应用领域将实现跨越发展
记者:如今大数据越来越火,大数据企业也雨后春笋般成长起来。在您看来,目前国内外的大数据技术发展到哪一步?
谢赟:大数据之所以越来越火,是因为它已经从概念变成了技术。大数据技术可以把我们多年建设所产生的数据更大范围、更深度地聚合起来,产生新的价值和运营模式。
现在世界越来越扁平,已经没有封闭的技术,国内外的大数据技术的掌握本身差别不大。任何团队只要更多的实践,就可以达到业界一流水平。
但是国内外在大数据应用领域还是有较大差距,技术掌握不等于应用落地,相对而言应用的广度和深度还是有一定差距。要用好大数据,首先要聚合数据,但是国内有行业壁垒,不会轻易开放自身数据,就很难真正达到多元数据聚合实现新运营模式。随着数据壁垒被不断打破,国内将在大数据应用领域实现跨越发展。
记者:结合您的经历,请您谈谈大数据给社会及个人生活带来了哪些变化?
谢赟:从2003年个人创业起,我就在数据领域探索。我觉得大数据的确能让我们的社会及个人生活进入到价值发现阶段。
什么是价值发现阶段?就是通过研究我们自身工作和生活的痛点来定义我们要解决的问题。贵阳交通大数据孵化器是我们交付的一个项目,在上面有很多企业在利用共享的数据进行创业创新,如,“车来了”公司在平台数据的支持下,对贵阳市民提供出行服务。
德拓信息帮助多个行业大数据应用方案落地
记者:德拓信息长期致力于大数据领域技术与产品的研究与实践,能否介绍下德拓信息的大数据产品?
谢赟:德拓信息研究的是数据智能。数据智能是人工智能的先导,只有将自身数据和外部数据融合起来,才有可能带来新变革和走向人工智能。
数据智能就是将数据降维技术变成标准化平台,让合作伙伴和用户将精力更多发放在行业大数据落地上,而不是技术本身。这样可以快速落地、快速实践,也有利于强强联合,我们称之为“Dana Inside”(DANA是德拓信息的智能大数据开发平台)。
记者:德拓信息已经主持了政务、交通、媒体、医疗等多行业大数据应用方案的落地,能否就其中一个谈一谈?
谢赟:在北京朝阳区的智慧物业试点工程中,我们和旋极股份一起为用户建立了“三六三”大数据中心平台,将各个委办局数据进行汇聚,再收集互联网上对应的数据资源,通过大数据技术分析、比对,并结合相关工作,完成“最后一公里”的政务管理,对于人口疏解、金融风险控制、安全生产隐患、淘汰落后产能、常住人口动态更新等进行全新管理。
数据一旦聚合可以产生奇妙的化学反应,再结合互联网的快速处理能力,大大降低了管理成本,提升了管理精准度。而这些数据需要有一个优质平台。随时随地对数据进行收集、聚合和分析,随着智慧物业工程的深入展开,德拓信息的智能大数据平台将发挥更大的效用。
记者:未来,德拓信息在大数据领域将有哪些拓展和创新?
谢赟:未来五年,德拓信息将联合100家开发者,支撑1000个大数据项目,这是德拓信息拓展的目标。
保障数据安全 技术和立法都很重要
记者:目前,交通、医疗等领域已经运用大数据技术让管理更加便捷有效,但很多领域信息孤岛现象依旧存在。在您看来,如何打破信息孤岛?
谢赟:数据要实现价值要融合更多元的数据,而这些数据往往分散在各个系统之中,很难集成。我认为打破信息孤岛取决于两个方面的力量。
第一是技术的力量。如果要低成本、高效率的聚合孤岛数据,就需要有一个成熟的数据集成平台,可以自动化地收集需要的数据,处理成标准的大数据结构。
第二是制度的力量。没有更高层面的制度要求,是很难推动数据开放的,也就打破不了信息孤岛的现状。很多地方把数据做成execl供大众下载,实际上是一种公开,而非鲜活数据的开放。数据开放需要各级管理层制定相关制度来保证。
记者:未来大数据产业发展会带来哪些风险?
谢赟:大数据技术的确将数据的价值进行了提升,但也带来了数据安全问题。数据安全包括两方面:一方面是数据集中后,如果被攻击、破坏,造成的影响更大;另一方面是数据隐私的安全,被泄密的事情时有发生。我认为,应该提高相关技术,保证大数据安全。当然,技术也不是万能的,国家立法也是保证数据安全非常重要的基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27