京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用促进大数据产业落地
随着云计算技术的发展,数据竞争的压力以及互联网环境下社交网络、移动设备等产生的海量数据的冲击,造就了今天大数据的兴盛,同时数据处理技术的发展为全样本数据的处理提供了可能,通过大数据处理技术可以对更多的数据进行科学处理,从而提高了数据分析的科学性、准确性和精确度。可以说,技术的发展是大数据产业发展的主要驱动力。
大数据产业的发展源于大数据应用
近几年随着大数据的持续火热发展,大数据应用冲击着各个行业,为全社会带来了新的思考。大数据产业作为一个新兴产业正席卷而来,并创造出了巨大的价值,成为了当今企业和学者关注的热点问题。
大数据正在成为重要的资产和生产资料。目前,社会、经济、科学、文体及公共卫生等等各个领域,数据驱动发现和决策的趋势已经形成。未来,大数据在推动中国经济转型方面也将发挥重要作用。
通过大数据的分析可以帮助解决中国城镇化发展中面临的住房、教育、交通等难题。例如,通过对交通流量数据的实时采集和分析。可以指导驾驶者选择最佳路线,改善城市贺强交通状况。通过大数据的研究有助于推动钢铁零售等传统产业升级,向价值链高端发展。大数据的应用可以帮助中国在发展战略性新兴产业方面迅速站稳脚跟,巩固并提升竞争优势。
大数据产业的定位和价值实现途径
大数据从数据挖掘、商业智能发展而来,是信息技术发展的必然产物,因此大数据产业其本身属于第三产业;同时大数据产业不能一蹴而就,必须遵循科学的方法循序渐进。大数据产业的发展需要数据科学的支撑,数据科学横跨多个学科领域,要形成对数据的洞察,在数据源及属性的选取、数据模型的选择、所采用的分析及验证方法都需要系统、科学的理论指导和方法论。
首先是业务需求定义阶段,要充分认识到其中蕴藏的机遇和挑战以及大数据在其中能发挥的作用和价值;其次是大数据的应用分析,在这一过程中需对大数据的方方面面做全面的考察和度量,并与业界标杆进行比较,然后紧接着是大数据技术应用架构的设计;再次是大数据技术切人和实施,根据不同的应用场景,选择不同的技术切入模式;最后是大数据的试用、评估以及对成功应用的推广,最终形成一个强大的大数据应用平台。中科点击作为行业大数据应用专家,凭借多年大数据应用实战经验,形成了一套标准化的产品开发模式,已经为汽车、金融、教育、电商、医美等众多行业提供了定制化的大数据服务。
现阶段,新兴的大数据产业通过大数据技术对数据的高速捕获和处理,进而对大量的、类型众多的数据进行分析,以获取信息的价值,提供更优质的服务,在未来大数据产业的价值将得到进一步凸显。
对我国大数据产业发展的建议
首先,在大数据产业应用领域,国内的许多互联网公司已经处于比较好的国际水平,其在大数据应用领域已经开始崭露头角。其次,在大数据产业的技术领域和服务领域,我国企业要明显落后于很多国际企业。基于此,我国应在大数据人才的培养和储备、关键技术的开发和突破、创新体制的开放和优化等方面着重着力,以加快对大数据产业的布局,完善大数据产业发展环境,尽快抢占大数据产业的先机,更好更快推动我国经济在未来的发展。
1.大数据人才的培养和储备。大数据产业的发展离不开数据人才的参与,现阶段数据人才已然成为了各行各业的佼佼者,数据科学家将成为未来最重要的人才之一,因此数据人才的培养和储备就变得尤为重要。
2.关键技术的开发和研究。大数据技术同样是大数据产业发展的重中之重,尤其是在核心技术的开发上,其将成为决定未来大数据产业发展地位的重要因素。因此在大数据行业中,还是要开发出企业自己的核心关键技术,这就需要加大技术研发投入和技术开发力度,并且要加强技术运营、技术维护及技术服务,争取在大数据技术市场中占领一席之地。
3.创新体制的开放和优化。大数据产业的发展要求开源、开放的数据、标准和平台,形成开放的实践和创新体制,因此为使大数据产业更好更快发展,应创建良好的创新体制,鼓励创新、激励创新,不断优化和完善现有的创新体制,形成开放的创新文化。开放的创新文化和优秀的创新体制是保障大数据产业发展的动力和源泉,其可集众人之智、采众人之长,创新新技术、新产品、新模式、新服务,以此来促进大数据产业的创新和良眭发展。
大数据不仅变革了信息技术行业本身,同时引发其他产业价值链的重构,整个商业乃至社会的逻辑和规则正在被改写;同时对大数据的利用并非短时间内就可以完全解决,大数据产业的发展也不可能一蹴而就,在未来可能会遇到更多的挑战,不管是政府、企业、科研机构甚至是个人,都应积极应对大数据所带来的挑战,把握机遇,使大数据产业朝着健康的方向发展,以此为依托来创建属于人类的智慧社区、智慧城市、智慧国度、智慧地球。
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 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31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