京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业期待点“数”成金
互联网时代,大数据全面融入现代社会生产生活,并将深刻改变全球经济和安全格局。大数据不仅是一种技术,更是战略资源。我国大数据产业当前却面临着重复建设、数据封闭等发展瓶颈。因此,未来产业发展一方面要解决制度设计、数据开放等问题,另一方面也要深入挖掘市场需求,实现大数据产品高效应用——
爱自拍的人消费能力也高吗?近日来自美颜相机《全球自拍粉皮书》的大数据显示:在中国,每天自拍100张以上的用户,其化妆品月开销3000元以上的比例高达30%;每天自拍5张以下的用户这一比例低于10%。
金融、通信、零售、医疗、旅游、政府管理……如今,大数据的触角已延伸至各个领域。作为被科学家誉为驱动第四次工业革命的“新电力”,大数据已经成为互联网时代生产生活的重要分析工具。那么,如今的大数据应用如何为企业带来效益,实现点“数”成金?大数据产业发展当前又存在哪些关键障碍?《经济日报》了相关专家。
数据决策成共识
“如果说2013年是大数据元年,那么现在则是大数据的春天。”在近日举行的中关村大数据产业联盟年会上,天津大海云科技有限公司董事长冯一村说。
中国信息通信研究院院长刘多近日透露,2016年我国数据中心产业同比增长近40.4%,市场总规模预计达728.7亿元。
大数据不仅是技术,更是战略资源,逐渐成为社会共识。“以大数据、云计算为代表的新兴信息技术,已全面融入社会生产生活,并将深刻改变全球经济格局、利益格局、安全格局。”东网科技有限公司董事长杨宝卫表示。
以三一重工为例,通过大数据存储分析平台优化配件周转率,在保证服务水平的前提下,三一重工库存下降近50%,配件需求预测准确率提升25个百分点,大大降低了运营成本。
“信息孤岛”待消除
“我国大数据产业目前还处于萌芽期,尚未成熟。”冯一村说,能否找到隐藏在大数据中的有效信息,并应用于指导各行各业实践,是当前大数据产业发展急需翻越的一座“大山”。然而,令人尴尬的是,很多大数据企业只重视数据采集,忽视了数据应用。“因为认知有限,现在我们对大数据的开发利用还处于‘盲人摸象’阶段。”冯一村表示。
与此同时,数据资源的封闭阻碍着数据价值的变现。“数据只有流动起来才能打破‘信息孤岛’、释放数据价值。”杨宝卫说,数据获取目前主要有三个渠道:一是来自互联网,比如阿里巴巴的交易数据、百度的查询数据;二是来源于政府,比如气象数据、人口数据;三是对原有数据再次采集,比如物联网。但目前我国信息数据资源绝大部分掌握在各级政府部门手中,如何开放共享仍有待探索。
伴随着大数据热潮,重复建设问题也浮出水面。杨宝卫发现,全国投建了大量数据中心,很多因为缺乏运营经验处于闲置状态,鲜有发挥作用;但很多城市仍在花费巨资投建新的数据中心。
此外,能耗问题也不容忽视。工信部等部门发布的《国家绿色数据中心试点工作方案》显示,近年来我国数据中心发展迅猛,总量超过40万个,年耗电量超过全社会用电量的1.5%,其中大多数数据中心的PUE(平均电能使用效率)普遍大于2.2,与国际先进水平相比有较大差距。
高效应用是关键
中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋认为,目前我国数据开放存在两个突出问题:一是数据割据问题,因部门保护、制度设计等原因,很多部门数据没有开放,一些大公司数据割据现象尤为突出;二是数据安全问题,由于相关法律法规缺失,数据安全和个人隐私保护成为大数据产业发展“软肋”。未来中国大数据产业若要更好更快发展,一方面要努力提供良好的法律环境;另一方面需增强政府及企业开放、共享基础设施与数据资源的意识,摒弃“地方保护主义”或“自我保护主义”。
在杨宝卫看来,一个产业蓬勃发展离不开旺盛的市场需求,现在很多大数据产品都是企业“策划”出来的,缺乏真正的需求作支撑,因此反馈效果不理想。杨宝卫表示,只有深挖数据背后隐藏的价值,为用户提供真实、急需的数据产品,实现高效应用,大数据产业才有望迎来爆发期。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23