京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据掀起第四次工业革命
“很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联网来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了。”——马云卸任演讲
大数据掀起第四次工业革命
我们知道:
第一次工业革命以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志,
第二次工业革命以石油为基础,内燃机和电信技术为标志,
第三次工业革命以核能基础,互联网技术为标志,
第四次工业革命以可再生能源为基础为标志。
空白处你会填上什么?欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是,数据和内容作为互联网的核心,不论是传统行业还是新型行业,谁率先与互联网融合成功,能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律,就能够抢占先机,成为技术改革的标志。
大数据不仅是一场技术革命,一场经济变革,也是一场国家治理的变革。大数据时代,互联网是政府施政的新平台。单纯依靠政府管理和保护数据的做法会使政府在面对大规模而复杂的数据时应接不暇、不堪重负。而通过电子政务系统,可以实现在线服务,做到权力运作有序、有效、“留痕”,促进政府与民众的沟通互联,提高政府应对各类事件和问题的智能化水平。“十三五”规划建议指出:“运用大数据技术,提高经济运行信息及时性和准确性。”
随着云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展与普及,社会信息化进程进入数据时代,海量数据的产生与流转成为常态。预计到2020年,全球数据使用量将达到约400亿TB,将涵盖经济社会发展各个领域,成为新的重要驱动力。大数据重新定义了各个大国博弈的空间。在大数据时代,世界各国对数据的依赖快速上升,国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺。未来国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力,数字主权将成为继边防、海防、空防之后另一个大国博弈的空间。大数据将改变国家治理架构和模式。在大数据时代,用大数据可以通过对海量、动态、高增长、多元化、多样化数据的高速处理,快速获得有价值信息,提高公共决策能力。
随着国家大数据战略的实施,大数据人才的缺口也将会进一步增加。在今年9月3日闭幕的中国大数据产业峰会上,清华大学计算机系教授武永卫透漏:未来3到5年,中国需要180万大数据人才,但目前只有约30万人。国际数据公司(IDC)预测,到2020年,企业基于计算分析平台的支出将突破5000亿美金。随着数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展,我国需要更多的数据人才。
近年来传统行业一直走下坡路,进而影响到的是高校学生的就业问题。与此形成鲜明对比的是,近年来高速发展的IT行业却依旧面临着“用工荒”的尴尬境地!!!
大数据是每个人的大数据,是每个企业的大数据,更是整个国家的大数据。而我们每个个体,作为数据的产生者,大数据时代拥抱大数据,“十三五”规划建议已经吹响向大数据进军的号角,随着国家大数据战略的实施,基于大数据的智慧生活、智慧企业、智慧城市、智慧政府、智慧国家必将一一实现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12