京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
把大数据当作生产力
把大数据作为生产力,可能比把大数据作为一种财富更好、更全面。进入大数据时代意味着进入了一个新的生产驱动时代,大数据生产力会推动生产关系及社会的发展,会创造无穷无尽的财富,甚至将来会对我们思维的发展造成很大的变革。
大数据应具备的四种能力,第一个是融合。其中也包含了集成,集成意味着数据在物理上的聚集(量的聚集)。当数据汇聚起来融合以后,它的价值就会发生数量和质量的提升,这就是大数据给我们提供的能力或提供的价值。
其次是云计算,当大数据达到一定量时,就要在我们需要的时候迅速利用它。传统计算架构已经不再适用,而云计算是为大数据而生,大数据与云计算相辅相成,两者之间互相推动与促进。
当有了大数据,世界万物的关系便可以分析出来。大数据结合新的规律,人类便可以发现新的原理或者产生新的科学创造。毫无疑问,通过理论分析以及通过计算机到大数据,是发现万物之间关系的方式。
最后一种能力是预见性。大数据给我们一种预示性,我们可以更进一步预测非常有可能发生的事件,可以通过语境分析预测时间上的推进。
总之,大量数据融合所提供的价值、为大数据而生的云计算、发现万物之间关系的方式以及对将要发生事情的预测,这些都对政府做科学治理体系的建设非常有价值。
对于审计、监管这些政府部门要做的事情,大数据是用来支撑当前工作,使它能够更有效、更好地完成。有了大数据,政府就可以作出科学的决策,就可以预测一个政策可行还是不可行,又该如何改进等。
但是,要做电子政务大数据却要面临诸多挑战。首先,就是数据量过于庞大。中国有200多个地级市、2800个县镇乡,中国部委的信息化大数据系统难度要比目前世界上任何国家的信息系统或者电子政务系统更难。
其次是异构的问题。政府部门遍布全国,采用的是几家中国的运营商。因为历史的关系,信息系统可能是由不同时期、不同公司所做,是完全不同的异构系统,要想把它融合起来是一个很大的挑战。
此外,还面临部门上的保护,东南西北不同的地区差别都很大,地理位置的差异使得各个部门之间很难融合。
信息系统必须在保证政府正常工作的情况下进行,不可能因为信息化而把某个部门关掉。其实,我们要把数据用一种很巧妙的方式获取,在它运作的时候能抓取它,而不是停下来拷贝。不断地提取数据又不影响正常工作是一个挑战。
过去,因为信息孤岛的问题,这种信息系统是大数据系统所做不到的,希望未来要实现。现在我们已经可以通过融合的手段把数据统一起来,使整个权限数据可以互联互通。过去来讲,历史数据不一定有,今后的历史数据应该永远发展下去,永远保留下去;过去有些东西会删掉,现在这些会不断地积累下来;过去的数据会滞后,现在可以动态地实时分享,业务也可以联系起来,是综合业务决策而不是单独决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02