
大数据已成为重要战略性资源
信息技术广泛应用于经济社会发展领域,产生了十分庞大的各类数据,人们形象地称为大数据。狭义的大数据是指以数量巨大、来源分散、格式多样、应用价值高为主要特征的数据集合。而广义的大数据除了数据集合的含义外,还包括对这类数据进行采集、存储和关联分析,以及从中发现新知识、创造新价值、提升新动能的新技术和新业态。因而,大数据所代表的不仅仅是重要的技术变革,而且是战略性经济资源,大数据服务业已成为前景广阔的新技术产业。
大数据的价值在于可提供尽可能多的详尽信息并对信息进行有效处理。通过全面、精确、即时的大数据技术,提升整体数据分析能力,推动大数据开放共享,促进资源整合,发现其中所蕴含的价值。大数据带来的科技革命和经济革命,将极大地影响经济社会发展。以数据流引领技术流、人才流、资金流、物资流,推动生产要素的集约化整合、协作化开发、高效化利用、网络化共享,可形成新的资源配置模式,改变传统的生产方式和经济运行机制,提升经济运行效率和水平。
大数据及其解析能力已成为企业核心竞争力,预计到2050年全球将有超过80%的企业依赖各种平台生存,平台型企业将占据全球价值链的高端。大数据时代,企业只有融入互联网生态圈,充分运用大数据有效整合资源,才能把握发展主动权,赢得市场竞争优势。
大数据可以突破传统资源增长的极限
传统资源是有限的,煤炭可以再开采160年,石油仅能再开采40年。基于传统资源的有限性,经济发展也是有极限的。但大数据作为新的资源,其开发和增长却是无限的。由于大数据作为新的要素加入,改变了传统要素格局,新知识和新技术替代资本成为经济发展的主导因素,同时也为传统要素带来巨大的附加值和增长空间。例如,以往电力的有效利用率为60%—70%,而另外的30%—40%由于不合理的规划或调配而浪费流失了,如果采用大数据分析,采用人工智能合理调配,这30%—40%节能空间将大有作为。美国通用电气公司预测,“利用传感器、大数据、人工智能等技术,在商业航空领域未来15年节约1%的燃料就可节约300亿美元;全球所有天然气火力发电厂的效率提高1%,就能节约价值660亿美元的燃料;全球医疗效率提高1%,就可节约超过630亿美元的医疗成本”。
由于大数据资产可以复制、递增、共享,以其效益递增可以弥补传统资源效益递减,这样就改变了以往资源的投入、组合和利用方式,加之依托互联网延展了资源配置平台,使得经济发展中的动力机制、要素依赖、创新驱动、思维模式、企业组织架构等均发生了明显的变化。以往经济增长方式高成本、低效益,效益呈递减趋势。在信息时代,大数据成为重要的生产要素,经济发展方式是低成本、高效率,而且效益呈递增趋势。而且,这种发展是智慧的、绿色的、共享的可持续发展,是发展方式的真正转变。
积极开发大数据资源,筑牢产业发展根基
为用好大数据资源,应大力发展大数据及其产业,围绕数据收集、储存、处理、应用等环节,加快计量、标准化、检验检测和认证认可等大数据产业基础建设,加速大数据开发应用。大力开发大型通用海量数据存储与管理、大数据处理与开发等软件产品,着力开发海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品,带动芯片、操作系统等技术产品发展,构筑健全的大数据产业体系。提供与重点行业领域业务流程及数据应用需求深度融合的大数据解决方案,提升相关产业大数据资源的采集获取和分析运用能力,带动技术研发创新、管理方式变革、商业模式重建和产业价值链重构,推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链各环节的应用。大力发展便捷服务、用户体验、个性化服务、数据价值挖掘等新型大数据服务业,提升生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化能力和水平。
加快推动数据资源开放共享和开发应用的同时,必须建立大数据安全保障体系,构筑适应大数据发展的法规制度,健全大数据时代信息安全新秩序。从政策上关注大数据战略性和基础性重点领域,加快相关法律法规的出台步伐,就数据所有权和数据隐私权制定标准或法规,依法保护公民和国家的大数据安全。明确大数据采集、开发、应用、共享等各环节网络安全保障的范围边界、责任主体和具体要求,做好大数据平台及服务商的可靠性及安全性评估、应用安全评测、监测预警和风险评价。支持国产大数据技术发展与平台建设,采用安全信任产品和服务,积极扶持和引导我国骨干企业加大研发力度,努力突破核心技术,提升基础设施关键设备自主可控水平和信息安全防御能力。
我国是全球网民最多的网络大国,互联网、移动互联网用户规模全球第一,拥有丰富的数据资源和市场优势,大数据部分关键技术研发已经取得突破。要树立新发展理念,充分运用我国数据规模优势,实现数据质量、规模和开发应用水平同步提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29