
大数据时代来临 多角度展示信息革命图景
大数据”为时下最火热词汇之一。从拥有数据到预判需求,这就是大数据的“威力”,近几年各互联网巨头、软件公司纷纷涉足该领域,一场以“大数据”为核心驱动的信息革命,风生水起,席卷而来。
的确,大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法,正在引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的全球性变革。“数据”作为企业和公共组织越来越重要的资产,将历史性地改变着企业资产的理念和发展进程,大数据的思想、模式、技术和产业开始真正地形成。本版从大数据时代演变进程,大数据在各主要领域的运用和发展,我国政府出台的大数据相关重大产业政策,以及大数据概念股在资本市场的表现等四角度,对大数据进行全面梳理分析,展示一幅真实的大数据图景,以飨读者。
什么是大数据,大数据有什么特点呢?
大数据也称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯,同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。
大数据的特点有三个层面:第一、数据体量巨大、类型繁多,包括文字、视频、图片、甚至人们的行为、位置和身体生理数据都可作为被记录和分析的数据;第二、大数据在预测时接受所有市场数据,正是因为统计数据的全面性、整体性才获取传统数据时代不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机,但也存在价值密度低,商业价值高的问题。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第三、数据处理速度快且具及时性。例如,当你在当当网上选购一本经济类书时,网站会自动帮你选择类似你可能喜欢的书籍。
大数据产生的大背景为二十世纪末期与二十一世纪初期互联网的快速发展。据美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,这些也都产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息,同时需要对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工数据”,实现数据的“增值”,从而为企业带来盈利,这也是大数据要发展的关键所在。因此,数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的利用逐渐成为当前企业争相追捧的利润焦点。
大数据的影响除了经济方面的,它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响。在数据大爆炸下,怎样挖掘这些数据并从中获取利润,企业面临着技术与商业的双重挑战。
首先,如何将数据信息与产品和人相结合,达到产品或服务优化是大数据商业化运用的挑战之一。腾云天下数据挖掘总监张夏天认为,大数据对算法和计算平台的挑战加大,计算开销量大增。但随着云计算的快速发展,将减少大数据需要大量计算的发展瓶颈。
其次,大数据相关企业发展的关键还是在于谁先拥有数据,大数据时代最终大部分的价值还是必须从数据本身中挖掘。对于腾讯、百度这样的互联网巨头企业,在开发大数据为企业获得利润方面,具有先天的数据资源优势。
最后,从市场角度来看,大数据还面临其他因素的挑战。市场中数据噪音太多,会导致数据价值大大降低。以无线营销为例,大量的刷量以及“水军”好评差评等数据已经严重干扰了数据的准确性,这实际上大大降低了数据的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29