京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从历史变革中认识和发展大数据
“大数据”的概念从问世到现在已有5年历史,这个概念从诞生到发展在全球引起了一次又一次热潮,经久不衰。为什么会这样?
从历史和全局战略认识大数据
大数据的浪潮翻涌至今,我认为有两个重要因素在起推动作用。第一个是人类社会在发展过程中对信息的渴求。在人类社会发展的所有时间里,信息一直是人和人类社会发展的最重要的内容。但是为什么直到5年前才“突然”出现大数据的概念?就是第二个因素——以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术,使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。
从这样的角度去分析,由于技术和信息内在的联系,我们会看到这两支力量在未来大数据为代表的信息时代的重要性将会进一步凸现,这是历史的角度。
我们还需要从全局的角度再来看一下大数据。2011年大数据概念产生的时候,当年4月份英国《经济学人》刊登了一篇专题文章论述“第三次工业革命”,指出大数据在其中发挥着重要作用。
是这样吗?至少我们看到了一系列重大变化:产业互联网、工业4.0、先进制造业、智能制造、中国制造2025……从中国2008年开始持续推进两化融合到两化深度融合,从电子商务到3D打印,从远程治疗到智慧治疗,从远程教育到智能教育……一系列经济和社会发展的新概念都在发生变化,我们从这样的发展变革中看到所有这些变化背后都有大数据在其中发挥着极其重要的作用。
为什么我们要从这两个角度去看大数据?由于技术进步和社会发展的需求,人类社会发展进入新的历史阶段,新的基础性技术力量和新的资源概念正在诞生。这个新的技术力量使信息技术和工业技术融合在一起,使我们从产品服务、生活管理等方面有了一个迈上新台阶的生产力构建。这个生产力构成的背后是人类社会自工业革命以来,由物质和能源建设的进步推动的社会发展演变成由能源、信息、产业三种资源共同推动社会的发展。
因此,大数据的热潮有其必然性、深刻性和广泛性。因此我们要重视大数据,用好大数据,否则便不能跟上历史发展的潮流。
从问题和价值导向来推动大数据产业
大数据技术我们面临什么问题?价值在哪?制高点在哪?
从技术的角度来看,主要有两大问题:一是大数据以每隔几年提升一个数量级的角度看,如今的计算机处理体系——以芯片为基础的处理体系机构是不是适应大数据发展的需要?答案很清晰,不是。迄今为止,以X86为代表、以ARM为代表、以存储芯片为代表的三个芯片架构从逻辑上来说都不符合大数据处理的需求,所以要从芯片开始重构适合大数据发展的处理需求。也即,要有新的芯片和新的处理结构,这是问题价值制高点。当真正满足大数据处理的芯片被设计出来,谁就站上了制高点。
从产业角度看,大数据产业大概可以分为两类:一类是“技术变成产业”,就像当年数据库管理系统变成了数据库公司,当真正的大数据处理芯片和计算架构形成时还将会形成新的产业;另一类是各个企业、机构甚至个人——以后我们很多“个人”都可以变成大数据的拥有者。
千万不要小看这点,我们对历史总是很容易健忘。20年前,很多机构包括中央部门,数据库量级是以G为代表的,而今个人都可以拥有T级的数据。这样的企业、机构、个人如何使数据管理应用成本更低、效率更高,这需要产业的支撑。因此谁能为这些“个体”的大数据应用提供便利,谁就会在发展过程中形成增值的发展基础。
然而从应用的角度看,大数据最重要的含义不在上述技术和产业,而是在于,所有企业、机构和个人如何将大数据变成我们提升能力、提升竞争力、提升生活质量的来源。那么在这个命题上,当前大数据应用的主要问题是什么?
我认为第一个问题是,数据有没有用、能不能用,能不能变成提高劳动生产力和提高市场占有率、提高创新能力、降低成本提升效率的源泉。这是社会进步的根本所在,也是大数据的本质所在。
所以,不管是企业还是机构,在讲大数据应用的时候,首先要解决的问题是“大数据能贡献什么价值”,然后通过这样的分析再去看大数据在哪,怎么才能得到。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26