京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
写在大数据变革之前
目前,最活跃的领域是网络终端创新和网络基础设施创新,也就是所谓的大数据产业链的前台和后台。从人们所熟知的台式机,笔记本到智能手机和平板电脑,再到即将问世的网络电视,网络相机,网络眼镜,还有研讨中的网络灯泡,自行汽车和各种各样匪夷所思的网络终端和传感系统,将物质世界和人类社会越来越全面,越来越深入地转化进数据世界的工作正在顺利迅速地进行,好像看不到什么了不起的理论或实践上的障碍能够阻止这一进程。
从人们所熟悉的传统云计算和数据中心到今天的公有云,私有云,开放云,封闭云,再到层出不穷的集硬件,软件,数据存储和分析工具于一身的基础设施,大数据的后台正在从软件即服务(SaaS),平台即服务(PaaS)走向基础设施即服务(IaaS)。在这条路上,好像也看不到什么了不起的理论或实践上的障碍能够阻止这一进程。
真正的决战还是在大数据的中台也就是网络平台方面,这方面的大创新才是大数据时代真正到来的引爆点(Tipping
Point)。无论前台如何丰富多彩,无论后台如何强壮有力,毕竟还需要有一个体系,一个架构,一个服务把人与人,物与物,人与物之间产生的数据按自然逻辑和社会逻辑联系起来,对接上去,集成到一起,才能够释放潜在的经济和社会价值。这种联系,对接和集成的方式用户越喜欢,成本越低,效率越高,数据越多,这个平台的价值就越大,在大数据生态圈里的地位就越高。就现有的网络平台看,还没有一个有足够的能力或潜力完成这一任务,整个产业需要一个或几个大的创新。
就目前产业发展的状况和大数据时代的内在需要看,未来三五年内会在网络平台层面上有机会产生创新性突破的不外乎以下三大方向:
个人数据集成----这是WEB2.0革命的自然深化和扩展,终极目的是创造真正的“数据人”,也就是以个人为中心,将其在互联网上的言行举止和世上一切有关此人的所产生的数据汇集起来精准描述,在保护隐私的前提下进行智能化和个性化的服务匹配。在这方面,FACEBOOK和苹果的基础最好,走的最远。“我的数据”(My
Data),“自我量化”(Quantified
Self),“纳米定位”(Nanotargeting)等一系列新概念正在业内出现,一批围绕个人完整动态数据获取的服务和机制正在尝试之中。
公共服务数据集成----过去远远落后于时代发展的网络公共数据服务近年来异军突起,从零散,滞后,粗略和被动的状态开始迅速走向集成,动态,精细和主动的新阶段。以DATA.GOV为代表的政府数据服务网站在立法,预算,舆论监督和民众督促等力量的推动下,正在成为大数据时代一股崭新而强大的力量,扩展和充实着互联网服务的空间和深度。一个国家,一个社会乃至一个城市的发展水平和竞争实力将和自身的公共服务数据集成和服务的水平紧密相连。公共服务数据集成水平的高低很快将成为“软实力”的主要标志之一。
物质生产数据集成----物质产品的设计和制造一直远离互联网,而现在正以极高的速度和极大的力量与网络业相融合。以“3D打印”这个不甚准确的名词所代表的网络化和数据化的物质产品设计和生产革命极大地提高了人们对网络世界和数据世界的想象力,极大地拓展了网络业的产业边界。过去,网络业只能进行完全数据化的产品和服务,或者通过网络平台帮助物质化的产品和服务进行推广销售。而新兴的网络化和数据化物质产品生产模式展现出由数据到实物的转化过程开始进入低成本,大规模,打破时空界限和个性化的全新历史阶段。这将重新定义众多产品制造业的产业链和商业模式,使物质产品的设计,制造和流通过程所需的数据集成成为产业上游。
这三个方向正好是一个由个人,社会和物质世界三维所组成的空间,这个空间在大数据时代有机地融合起来,为产业发展和社会进步创造机会。在这个空间中任何一维或三维上的任意一点的显著进步都将是大数据服务产业的福音。这不是空想的神话,而是看得见的未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11