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 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22