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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13